發(fā)布日期：2019-11-13

　   “AI+醫(yī)療到底能不能投？”“某某團隊說可以拿到準確的醫(yī)療數(shù)據(jù)，可信嗎？”“某某公司建立了第三方影像數(shù)據(jù)中心，可以輕松獲取大數(shù)據(jù)，可以合作嗎？”……

　　2016年8月至今，米健醫(yī)療創(chuàng)始人、CEO張繼武被問得最多的專業(yè)問題，全都有關“大數(shù)據(jù)”“人工智能”在醫(yī)療領域的應用。

　　生物醫(yī)學工程博士出身，兼任北大、上交大博導并擁有包括IEEE EMBS上海區(qū)副主席等頭銜，張繼武是極少數(shù)能拿出厚厚一本論文集的企業(yè)家，也是極少數(shù)正在從事醫(yī)療科技項目創(chuàng)業(yè)，卻仍不斷提醒投資人“理性看待人工智能在醫(yī)療領域的超前應用”的“乙方”。

　　“天生的”科學家創(chuàng)業(yè)了

　　“談到人工智能在醫(yī)療領域的應用，說實話，目前還是研究多于應用。”張繼武透著一股敢說的“學者氣質(zhì)”。他說這是自己的優(yōu)點，但在商業(yè)競爭場上也往往成為自己的缺點，“不擅長吹捧別人，也不愛忽悠人”。

　　就在前幾天，這位CEO還因為參加了一場學術(shù)論壇，聽了很多學界大咖分享觀點而興奮不已，“我可能天生就適合搞學術(shù)研究，偏偏還就創(chuàng)業(yè)了。”

　　攻讀博士那會兒，每天聽各種大神級人物的講座，他一度給自己定下了人生目標——只要能吃飽穿暖，可以一輩子做研究。博士畢業(yè)時，張繼武已經(jīng)成為中國少有的幾個在IEEE Transaction（國際電子電氣工程協(xié)會匯刊） 上發(fā)表過兩篇論文的博士生。

　　到東北大學做博士后時，張繼武被當時還是東大阿爾派老總的導師劉積仁看中，到東軟集團做了一名員工，“科研本來是我的人生理想，到了企業(yè)后發(fā)現(xiàn)，那里的科研跟我想象的不一樣。”

　　當時，張繼武向劉積仁申請一個長期項目，但老板特別直白地告訴他，在企業(yè)，兩年的項目就算是一個長期項目了。這時張繼武才發(fā)現(xiàn)，科研和產(chǎn)業(yè)科研是兩碼事兒，后者對效率、產(chǎn)品、用戶需求匹配的要求更高。

　　2002年時，這個一心想做科研的小伙子拿到了上海市杰出人才計劃的一個項目，他毅然向?qū)焺⒎e仁辭職，“我要繼續(xù)回去做科研”。

　　后來的一年時間里，他在中科院西安光機所當教授、博導，并在自己33歲那年第一次申報中科院院士，“只是感受一下申請院士的流程，之后還要繼續(xù)努力”。也正是在那一年，張繼武的命運發(fā)生改變，他被一個獵頭朋友挖去了一家外企，一個人用3年時間把這家公司的研發(fā)中心員工帶到了300人。

　　那會兒與他一起申請中科院院士的“同學”，今年再次申請院士，并且很有希望獲評，“沒啥后悔的，我現(xiàn)在做的事也算對社會有點兒意義，能給老百姓帶來健康福祉”。

　　2013年，在與團隊成員經(jīng)歷了臉紅、吵架、瞪眼、拍桌子等一系列掙扎后，米健醫(yī)療在全國首次提出了CIS概念，即Clinical Information System醫(yī)療信息系統(tǒng)重構(gòu)。這家“小公司”拋棄了當時熱門但極燒錢的移動醫(yī)療方向，轉(zhuǎn)而開始向各大醫(yī)院推介高效的信息系統(tǒng)。

　　數(shù)據(jù)獲取或成人工智能發(fā)展瓶頸

　　張繼武告訴中國青年報·中國青年網(wǎng)記者，人工智能可以分為人的智能（即Human Intelligence）和人工的智能（Artificial Intelligence）兩大類。前者主要依靠既有經(jīng)驗和知識圖譜，來幫助人們作出決策；后者則要從數(shù)據(jù)里挖掘隱蔽的弱相關信息，來得出某種結(jié)論。

　　米健醫(yī)療與美國梅奧醫(yī)學中心的合作，就是基于前者的一種探索。比如，根據(jù)專家們提供的經(jīng)驗和數(shù)據(jù)要求，可以得出某種疾病的一些癥狀、指標顯像表現(xiàn)，智能儀器可以給出相關疾病的提示。

　　“這些是有用的和有效的，但是還不能稱之為人工智能，應該是‘人的智能’，是‘專家系統(tǒng)’。真正的人工智能，需要完備的數(shù)據(jù)，而這種數(shù)據(jù)過去往往被忽視了。”張繼武說，完備數(shù)據(jù)的獲得，將成為人工智能醫(yī)療發(fā)展的一個瓶頸，“那些與疾病弱相關的、醫(yī)生們可能并沒有注意的信息，到了AI那里，機器可以通過深層次分析來發(fā)現(xiàn)某種疾病的可能性。”

　　那些被忽視的、扔掉的數(shù)據(jù)，或許才是最有效的弱相關信息。但目前，無論是醫(yī)院還是醫(yī)生、病人，對這種數(shù)據(jù)的采集都未形成體系。“完備的數(shù)據(jù)，包括臨床表現(xiàn)，甚至一個人日常運動、心率、血糖、血壓等數(shù)據(jù)，都是完備數(shù)據(jù)的一部分。”張繼武說。

　　數(shù)據(jù)獲取的另一個難點在于，病人和醫(yī)院、醫(yī)生，誰也不愿意把數(shù)據(jù)拿出來共享。即便是醫(yī)院之間的數(shù)據(jù)共享都很困難，更何況是醫(yī)院與企業(yè)、病人與企業(yè)之間的數(shù)據(jù)互通。

　　“智能化是必然趨勢，數(shù)據(jù)收集的工作未來可能只有政府能做，利用區(qū)塊鏈技術(shù)來保證政府收集到的數(shù)據(jù)的安全性。”張繼武說。

　　讓危重事件早期預測成為可能

　　就在上周，張繼武團隊推出的“基于云和人工智能的危重事件早期預測”項目獲批，成為上海市經(jīng)信委第一批人工智能專項，拿到了由政府提供的超過600萬元的科研經(jīng)費。這筆資金的到來，比直接拿到某個醫(yī)院的大訂單更令張繼武興奮，“這說明我們這支研發(fā)型的創(chuàng)業(yè)團隊，得到了認可”。

　　他還記得公司在創(chuàng)辦初期，一些銷售員對高技術(shù)研發(fā)的不滿。“很多銷售過來說，我們的信息化產(chǎn)品只能賣給大型三甲醫(yī)院，二級及以下醫(yī)院看不上。”張繼武說，三甲醫(yī)院屬于“技術(shù)敏感型”醫(yī)院，他們對一個產(chǎn)品的技術(shù)先進性要求極高，大專家們都喜歡用市面上最先進的產(chǎn)品，他們對價格不敏感，“銷售覺得，我們應該降低技術(shù)標準，再去服務二級醫(yī)院；但研發(fā)團隊卻只想做最好的產(chǎn)品。”

　　這種時候，張繼武的“科學家”屬性被激發(fā)了出來，他給公司定調(diào)，“先服務好全國的三甲醫(yī)院再說。”

　　“基于云和人工智能危重事件早期預測”也是一樣，它超前性地提出可以根據(jù)手術(shù)室、急診科、普通病房、居家康養(yǎng)病人上傳的各類實時數(shù)據(jù)來提出危重預警。

　　“一名老專家，到病房轉(zhuǎn)一圈，看到某個病人的臉色、狀態(tài)和呼吸等指標，基本就能判斷他還能挺幾天。真正的AI+醫(yī)療技術(shù)，也應該能通過這些弱相關指征，來提出危重預警。”張繼武說，現(xiàn)在醫(yī)院里的病房出現(xiàn)了機器疲勞、人工疲勞的現(xiàn)象——病房里的檢測儀器在沒有綜合指征考量的情況下頻繁報警，最終都被護理人員關閉；護士們每天看著差不多病情的病人，會產(chǎn)生疲倦、懈怠。

　　而往往就在“病房疲勞”時間段里的普通病房，容易出現(xiàn)“危重事件”。“AI先學習每一個危重事件發(fā)生時病人指征參數(shù)，從中找到弱相關規(guī)律，再在遇到類似情況時發(fā)出預警。”張繼武說，理想狀態(tài)下，這樣的預警裝置還可以給有需要的急診人群帶回家使用，并實時上傳其回家后的健康數(shù)據(jù)。

　　“科學家、技術(shù)控創(chuàng)業(yè)總是偏理想化一些，我們最開始的方向不一定對，但只要秉持從需求著手創(chuàng)新的理念，總體的大方向就可以不斷糾偏。”張繼武說。

來源：中國青年報