動(dòng)輒可以聽到“AI取代醫(yī)生”“AI的準(zhǔn)確率超過醫(yī)生”的言論登淘，同時(shí)“理想很美好，現(xiàn)實(shí)很骨感”的感慨頻頻傳來流译，理想的豪言壯語隨處可見逞怨，那現(xiàn)實(shí)是什么呢者疤？

 2017年以來，關(guān)于人工智能泡沫的議論紛紛攘攘叠赦，知乎上一問題“這一波人工智能泡沫將會(huì)怎么破滅驹马？”獲廣泛關(guān)注，其中除秀，稟臨科技聯(lián)合創(chuàng)始人PENG Bo的觀點(diǎn)得最高贊同票糯累，他認(rèn)為，“人工智能有些危險(xiǎn)册踩，因?yàn)楝F(xiàn)在變現(xiàn)似乎是個(gè)難題泳姐。”“目前看來囤檐，AI可能并不足以支撐一個(gè)獨(dú)立的公司门烧，它更適合作為其它公司的一個(gè)部門，或被其它公司收購膊护《旃祝”

許多智能影像一線從業(yè)者可能會(huì)對其觀點(diǎn)深表贊同∩螅科大訊飛智慧醫(yī)療事業(yè)部醫(yī)療影像產(chǎn)品負(fù)責(zé)人馬文君告訴記者纪闽，“如今的智能影像很像前幾年的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療，大家一窩蜂進(jìn)來了决癞，但下一步怎么做委勤，是個(gè)問題×裢ⅲ”匯醫(yī)慧影梁恩銓認(rèn)為宴甩，“整體來講，智能影像診斷真正深入到臨床診斷的很少钢战，目前沾尔，業(yè)內(nèi)嘗試與醫(yī)生合作做科研或提高效率方面嘗試，但要真正提高診斷率弟头，目前還有很大差距吩抓。”

動(dòng)輒可以聽到“AI取代醫(yī)生”“AI的準(zhǔn)確率超過醫(yī)生”的言論赴恨，同時(shí)“理想很美好疹娶，現(xiàn)實(shí)很骨感”的感慨頻頻傳來，理想的豪言壯語隨處可見伦连，那現(xiàn)實(shí)是什么呢雨饺？

有人說，21世紀(jì)是數(shù)據(jù)為王的時(shí)代惑淳；有人將算法比作發(fā)動(dòng)機(jī)额港，數(shù)據(jù)比作石油饺窿；有人則強(qiáng)調(diào)行業(yè)數(shù)據(jù)、專家資源和核心技術(shù)是打造智能影像缺一不可的三要素移斩。無論怎樣強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的重要性都不為過肚医，我們且以影像數(shù)據(jù)為徑，智能影像公司的運(yùn)營為緯向瓷，一窺智能影像公司的真實(shí)日常忍宋。

數(shù)據(jù)端：保證質(zhì)量，數(shù)量多多益善

盡管我國存在第三方影像中心恒欣，但絕大多數(shù)的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)來源于醫(yī)院移良。據(jù)悉，大的三甲醫(yī)院一年產(chǎn)生的影像數(shù)據(jù)在10T以上髓界。宜遠(yuǎn)智能CEO吳博稱辰稽，“單個(gè)醫(yī)院的影像數(shù)據(jù)存量就很大，每天數(shù)百例新增也很常見咪犹∫希”

在醫(yī)療信息系統(tǒng)中，PACS系統(tǒng)負(fù)責(zé)醫(yī)療影像采集遭屑、數(shù)據(jù)傳輸存儲(chǔ)以及影像分析享偎、處理，并且不同的PACS系統(tǒng)之間贴袖，能以以DICOM國際標(biāo)準(zhǔn)方式對接漏匹。

總體來說，醫(yī)院影像數(shù)據(jù)多且大都標(biāo)準(zhǔn)化质窒，便于機(jī)器閱讀硫朦，為此，智能醫(yī)療影像被業(yè)內(nèi)人認(rèn)為將率先實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地背镇。

上海市兒童醫(yī)院影像科主任楊秀軍曾表示咬展，“很多醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域特別適合人工智能／圖像識(shí)別技術(shù)，國內(nèi)外有很多廠商從事這方面瞒斩，也做出一些成果破婆。”

吳博告訴記者胸囱，對于AI 祷舀，影像數(shù)據(jù)本身具有標(biāo)準(zhǔn)化的優(yōu)勢。不過旺矾，數(shù)據(jù)異常也容易碰到蔑鹦《峥耍“以CT為例箕宙，有的病人不是躺著而是趴著掃描嚎朽；有的不是頭先進(jìn)去而是腳先進(jìn)去；CT長寬512像素或者768像素的差別柬帕，不同排數(shù)機(jī)器的層厚差異以及薄層重構(gòu)算法哟忍，都會(huì)影響清晰度⊥呵簦”他補(bǔ)充道融确，“處理流程只要充分考慮和兼容這些變化情況，原始數(shù)據(jù)的可用比例還是非常高的测佣⌒押幔”

對于一個(gè)AI系統(tǒng)而言，數(shù)據(jù)多多益善是有前置條件的忽件，在保證喂養(yǎng)數(shù)據(jù)質(zhì)量的情況下禁舌，增加數(shù)量才有意義。而判斷影像數(shù)據(jù)質(zhì)量涌俘，主要取決于AI公司所打造智能診斷產(chǎn)品的臨床目的权煎。除此之外，對于智能影像診斷而言昔永，影像數(shù)據(jù)需要關(guān)聯(lián)更準(zhǔn)確的診斷和后期結(jié)果關(guān)聯(lián)狱揩，否則垃圾進(jìn)，垃圾出缺钓。

南方醫(yī)科大學(xué)副教授劉再毅曾表示彻犁，“我們數(shù)據(jù)多得不得了，我們影像科每天產(chǎn)生很多數(shù)據(jù)凰慈，但是有多少數(shù)據(jù)可以用袖裕？1%都不到，其中有大量錯(cuò)誤信息溉瓶〖宾”他補(bǔ)充道，“數(shù)據(jù)規(guī)范的問題沒有辦法管控堰酿，臨床信息經(jīng)常有誤疾宏。”

拿現(xiàn)在很火的肺結(jié)節(jié)智能診斷為例触创，對于AI公司來說坎藐，有肺結(jié)節(jié)的影像才是有價(jià)值的，“在產(chǎn)生的影像數(shù)據(jù)中哼绑，只有10%或20%的病人有問題岩馍，即便如此，并不是所有有病灶的影像數(shù)據(jù)都能拿來用抖韩〗讲祝”梁恩銓稱盆篡。而在醫(yī)院內(nèi)部，醫(yī)學(xué)影像系統(tǒng)和診斷報(bào)告是兩個(gè)獨(dú)立的系統(tǒng)坏扣，兩者并無關(guān)聯(lián)春异。“用數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI很重要的一點(diǎn)是：需要系統(tǒng)判斷一個(gè)影像是否有結(jié)節(jié)则徒，是否有病灶氛坪。而醫(yī)院每天拍出來幾百影像，并沒有標(biāo)出來哪里有結(jié)節(jié)冠幕，對于AI公司來說骡侮，這就是沒有價(jià)值的數(shù)據(jù)」鸵希”梁恩銓告訴記者即钞。

數(shù)據(jù)獲取：“合作”共贏

影像數(shù)據(jù)是醫(yī)院的迹姆，智能影像公司如何獲取呢部爱？

醫(yī)療數(shù)據(jù)是一種資源，意味著它有價(jià)值岭埠，想獲取有價(jià)值的東西最簡單的邏輯就是“買買買”盏混，這正是財(cái)大氣粗的IBM的戰(zhàn)略。在2014年相繼收購了大數(shù)據(jù)醫(yī)療保健分析提供商Phytel與Explorys后惜论，2015年许赃，以10億美元收購了醫(yī)學(xué)成像及臨床系統(tǒng)供應(yīng)商Merge Healthcare，后者坐擁有8500家客戶馆类，其中包括美國聯(lián)邦政府和州政府機(jī)構(gòu)混聊、雇主、醫(yī)保乾巧、醫(yī)院等句喜，以及3億病人數(shù)據(jù)。

在我國沟于，三甲醫(yī)院擁有絕大多數(shù)影像數(shù)據(jù)咳胃，但影像數(shù)據(jù)不出院是必須守住的紅線。為此旷太，AI公司與醫(yī)院尋求“合作”就成了一種可能的路徑展懈。一般來說，AI公司會(huì)選擇與醫(yī)院合作開發(fā)祟勿，一方面得到脫敏的數(shù)據(jù)和行業(yè)專家停柬，一方面收獲了產(chǎn)品打磨的場景，至于合作模式，則各有特色盯糠。

一般來說书瘤，智能影像公司官網(wǎng)上的合作醫(yī)院被視為彰顯自身實(shí)力的背書。記者從公司官網(wǎng)上了解到涤瘸，推想科技稱其與北京協(xié)和醫(yī)院、同濟(jì)醫(yī)院笔房、長海長征醫(yī)院等5家三甲醫(yī)院達(dá)成合作延砾；科大訊飛先后與北京大學(xué)口腔醫(yī)院、上海交通大學(xué)附屬第六醫(yī)院南院等多家醫(yī)院合作学虑；依圖科技與浙江省人民醫(yī)院合作段辈。

劉再毅曾表示，非常希望與好的AI公司合作欲炉，以臨床目的為中心共享研究成果憾宅。“我們臨床數(shù)據(jù)最寶貴愧捕，光有技術(shù)沒有臨床數(shù)據(jù)奢驯，很多都是紙上談兵〈位妫”

“我們現(xiàn)在不一定要獲取數(shù)據(jù)瘪阁，而是想使用數(shù)據(jù)，我們在和醫(yī)生的合作中發(fā)現(xiàn)邮偎，他們對于數(shù)據(jù)共享持謹(jǐn)慎樂觀和開放的態(tài)度管跺，我們提供深度學(xué)習(xí)的經(jīng)驗(yàn)，和對于數(shù)據(jù)標(biāo)注禾进、數(shù)據(jù)整理和數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的方法論豁跑，結(jié)合醫(yī)療數(shù)據(jù)和專家只是，用科研服務(wù)泻云、課題服務(wù)的形式結(jié)合起來艇拍。“吳博稱道宠纯，宜遠(yuǎn)智能切入醫(yī)療影像領(lǐng)域淑倾，目前不以工具見長，而選擇以貼身服務(wù)來做涮饱，同時(shí)绸廉，醫(yī)療影像數(shù)據(jù)敏感，處理算法要能分布式地下沉到數(shù)據(jù)所在位置常择，而不是一味期望數(shù)據(jù)統(tǒng)一歸集到統(tǒng)一平臺(tái)姨痊。

匯醫(yī)慧影CEO柴象飛稱，他們?yōu)轫敿?jí)醫(yī)生提供工具、方法合作共贏购狈，而對于偏基層的醫(yī)院魂欺，基于提供的IT工具之上，提供一些更加智能化杂猾、自動(dòng)化的工具虏绑，同時(shí)不斷收集數(shù)據(jù)，進(jìn)行算法模型的迭代签子。這與其規(guī)劃的商業(yè)模式是一致的就壳，提高效率、降低誤診率的篩查類影像系統(tǒng)缺西，短期內(nèi)醫(yī)院可以買單涤伐。至于與頂級(jí)醫(yī)院的合作模式，公司高級(jí)市場經(jīng)理梁恩銓披露道缨称，與很多醫(yī)院的合作是以科研合作的形式凝果，最后的成果雙方都有署名，“產(chǎn)品歸我們睦尽，數(shù)據(jù)是醫(yī)院的器净。”

數(shù)據(jù)處理：“只有人工当凡，沒有智能”

一如機(jī)器學(xué)習(xí)AI建模的流水線掌动，醫(yī)療影像數(shù)據(jù)處理過程也要經(jīng)歷數(shù)據(jù)標(biāo)注、清洗宁玫、切割粗恢，隨后是建模、調(diào)參等欧瘪。

在處理影像數(shù)據(jù)的技術(shù)問題上眷射，據(jù)吳博介紹，醫(yī)療影像數(shù)據(jù)刻畫的是體內(nèi)臟器佛掖，與肉眼容易識(shí)別花鳥蟲魚人臉等常規(guī)圖片只逐，成像原理與視覺特征都不相同淹佃，深度學(xué)習(xí)模型尤其需要深度改造方蜡。

但醫(yī)療影像數(shù)據(jù)處理的特殊之處在于數(shù)據(jù)標(biāo)注耗費(fèi)時(shí)間更長宙娃、門檻更高拔鹰，“要湊齊多名資深醫(yī)生對數(shù)據(jù)進(jìn)行比下診斷報(bào)告還要細(xì)致的標(biāo)注，難度谤狡、進(jìn)度和成本都很高采璧》眨”吳博稱砂彻。無怪乎陷今，科大訊飛智慧醫(yī)療事業(yè)部總經(jīng)理陶曉東稱港排，行業(yè)數(shù)據(jù)、專家資源和核心技術(shù)是打造智能影像缺一不可的三要素吻毅，大多數(shù)AI公司與醫(yī)院合作開發(fā)筑背，由院內(nèi)專家進(jìn)行標(biāo)注。

拿匯醫(yī)慧影為例妆墩，醫(yī)生使用其產(chǎn)品的同時(shí)就能對影像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注寸靶，產(chǎn)生他們需要的有效數(shù)據(jù)〖叮“醫(yī)生在看片的過程中秦士，如果發(fā)現(xiàn)有病灶的影像，用我們的系統(tǒng)在病灶上直接標(biāo)記荔仁。除此之外伍宦，系統(tǒng)中還集成了病理和病理數(shù)據(jù)芽死，綜合這些信息才能判斷是否有癌癥乏梁。”梁恩銓告訴記者关贵。而這引發(fā)了一個(gè)現(xiàn)實(shí)問題：數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度很小遇骑。

在醫(yī)生的診斷中，影像僅是一個(gè)參考信息揖曾，最終還要參考病理診斷等信息進(jìn)行確診落萎，所以對于打造一個(gè)智能診斷系統(tǒng)來說，很多數(shù)據(jù)的集合才是有效的數(shù)據(jù)炭剪。對此练链，梁恩銓介紹道，AI公司需要盡可能多地打通不同的系統(tǒng)奴拦，把病人的所有相關(guān)信息整合在一起颖倾，這其實(shí)是比較難的。匯醫(yī)慧影單獨(dú)開發(fā)了一個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)天库，其中集成了數(shù)據(jù)清洗功能才褂，把病理、病例和影像數(shù)據(jù)拿過來后都泥，還要整合清洗详贿。“醫(yī)療數(shù)據(jù)獲取難岗蚪，標(biāo)注工作量大权惊，我們自嘲所謂人工智能，只有人工沒有智能汰材。相對于機(jī)器視覺的其他領(lǐng)域辑剿，醫(yī)學(xué)上走得還是要慢一些。”

實(shí)際效果：幫醫(yī)生做科研或提高診斷效率

智能影像診斷系統(tǒng)準(zhǔn)確率在95%以上坚浩，超過人類醫(yī)生的消息屢見不鮮赋遇，但其應(yīng)用情況怎樣呢？

劉再毅曾表示绵估，許多AI公司在訓(xùn)練其智能系統(tǒng)時(shí)沒有甄別錯(cuò)誤信息炎疆，導(dǎo)致真正投入臨床時(shí)，準(zhǔn)確率只有50%国裳，“這就沒有任何價(jià)值形入。”

梁恩銓稱缝左，“若想用AI提升診斷率亿遂，目前為止還有很大差距∶焐迹”他表示蛇数，AI診斷結(jié)果是個(gè)概率的問題，只要不能達(dá)到100%的準(zhǔn)確率是越，公司難以為那1%負(fù)責(zé)耳舅。除此之外，很多公司在肺結(jié)節(jié)診斷上做得很好倚评，但對于一些癌癥亞型浦徊，醫(yī)生本身就很難判斷，遑論AI了洲猿』衤。“總體來說，真正深入臨床流程的AI很少村会，現(xiàn)階段涌遏，AI公司大都在幫醫(yī)生做科研或在提高診斷效率方面嘗試√馗桑”

將頂級(jí)專家的診斷能力固化下來早知，提供給基層醫(yī)院，是許多智能影像公司勾勒的美好藍(lán)圖涨剧∧吓椋科大訊飛智慧醫(yī)療事業(yè)部總經(jīng)理陶曉東曾說道，智能影像診斷系統(tǒng)樊淑，對三甲醫(yī)院的頂級(jí)醫(yī)生是錦上添花的事涨拣；而基層放射科醫(yī)生，每天只看四個(gè)片子铜缠，經(jīng)驗(yàn)比較少它褪，這就是雪中送炭的事饵骨。杭州認(rèn)知科技副總經(jīng)理王泰峰稱，IBM Watson能提升基層醫(yī)生的決策效率茫打。

但實(shí)踐起來同樣遇到尷尬居触。人工智能是基于云計(jì)算的，數(shù)據(jù)放在云端老赤，基層醫(yī)院的信息化程度不夠轮洋，沒有大數(shù)據(jù)，怎么用人工智能抬旺？除此之外弊予，大多數(shù)醫(yī)院使用的是局域網(wǎng)系統(tǒng)，沒法連接外網(wǎng)开财，數(shù)據(jù)也無法走上云端汉柒。

怎樣說服醫(yī)院同意把數(shù)據(jù)放在云端，也是一個(gè)棘手的問題责鳍∧牍樱“如何充分保證數(shù)據(jù)隱私，這是很難突破的地方薇搁§袅樱”梁恩銓告訴記者秤淀，“但相對于其他數(shù)據(jù)挺皆，影像數(shù)據(jù)含有的隱私信息較少，還是比較好溝通的世荐》褚颍”

智能影像：風(fēng)口已至，還是初露端倪介腻？

有人說榔晃，投資人判斷的不是行業(yè)趨勢，而是時(shí)間點(diǎn)酱滞，判斷機(jī)會(huì)在哪個(gè)時(shí)間點(diǎn)才是關(guān)鍵招殊。如今，AI+醫(yī)療影像被認(rèn)為是率先實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地的領(lǐng)域诲猴，這意味著風(fēng)口已至秆候，還是初露端倪？

劉再毅告訴記者慌回，“如果真正去做醫(yī)學(xué)影像研究刺洒，會(huì)發(fā)現(xiàn)其中的陷阱、難度很多吼砂。我覺得這里面更多是做學(xué)術(shù)研究逆航，真正落地到臨床上是很難的鼎文，路還有很長∫蚶”上海市兒童醫(yī)院影像科主任楊秀軍表示拇惋，“有的智能診斷產(chǎn)品針對某一種病，比如開發(fā)出一種軟件能更簡便抹剩、更快捷地診斷皮膚癌蚤假，但絕大多數(shù)的病變不是那么簡單的“赏茫”

梁恩銓認(rèn)為磷仰，絕大多數(shù)智能診斷產(chǎn)品沒有Follow臨床工作流程，拿肺結(jié)節(jié)診斷來說境蔼，僅診斷出肺結(jié)節(jié)沒有問題灶平，不能確定是否有其他疾病，而誤診或漏診的后果是非常嚴(yán)重的箍土。

飛利浦大中華區(qū)臨床科學(xué)部高級(jí)總監(jiān)周振宇對此深以為然帆伯。此前，他出席記者承辦的CCF-GAIR大會(huì)上曾表示逸讹，“我今天來到這個(gè)會(huì)場代投，想看到更多人工智能在醫(yī)學(xué)方面的應(yīng)用，但是我們看到還是和十幾年前一樣的禾计，我們得到的結(jié)果還是停留在純粹數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的結(jié)果上灾您，100個(gè)肺結(jié)節(jié)找到多少百分比，這對于臨床知識(shí)來說沒有太大的價(jià)值宇夭≈蚬迹”他說道，“另外楔撩，從疾病和臟器來看臂葫，目前還是僅限于皮膚病、肺結(jié)節(jié)等相對容易做的器官焙番。更多的人類疾病豆蚀，中國人比較重要的肝臟、腎臟缔御、乳腺等方面抬闷，其實(shí)各個(gè)廠家的涉足點(diǎn)都是比較緩慢的∩蔡剩”

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