中國國際大數據產業博覽會 （簡稱數博會）是全球首個大數據主題博覽會，首屆數博會舉辦于2015年，現舉辦第三屆。作為大數據行業的頂尖峰會，貴陽數博會的地位比肩烏鎮互聯網大會，2017數博會于5月25日-28日在貴陽市舉行，億歐承辦5月27日“人工智能賦能產業升級”專場。

分論壇將探討大數據和人工智能在實際應用中存在的問題，以及如何利用大數據提高人工智能在具體行業中的應用。嘉賓包括：億歐-聯合創始人-王彬、雅森科技-創始人-陳暉、中云投資-董事長-王鋼、金山云-AI技術總監-張東進、明略數據-CTO-馮是聰、量化派-副總裁-牛峰、百融金服-副總裁-陳浪仙、因果樹-創始合伙人-滕放、傳化智聯-副總裁-項天成。

在會上，雅森科技創始人陳暉發表了主題為《人工智能與醫學影像》的演講。陳暉認為：

1）醫學圖像的檢驗需要專業大量的影像學醫師去做判斷，全國范圍內數據已無法使用人力完成快速識別；

2）數據、算法、臨床證明是醫療人工智能關鍵的三步；

3） 醫療的人工智能從篩查進化到診斷，從診斷進化到預測；

4）人工智能解決醫療問題正在身邊發生。

以下是陳暉現場演講速記整理：

謝謝各位，謝謝億歐今天的邀請，非常高興跟大家在今天有一個會面。今天我給大家說的東西比較有趣，可能是大家這兩天看到不太一樣的東西。

這張圖看起來有一點恐怖，這是我們采血以后，用掃描儀得到的一個結果，大家看紅色的圓圈，是代表人體的一個細胞，但這不是一個正常的細胞，留心看這個紅圈左上角這個點有一個陰影，這個陰影是染色體發生變異以后產生的東西。它不是好東西，它對免疫體帶來危害。但是看右邊的地方，藍色的圈看起來好像也有一個點，在右下角，是黑色點的，但這個是正常的，這個點是在其他雜質顯露的點。什么人會獲得這個圖片（的血液情況）呢，比如說大量接觸放射源的人，輻射會在身體產生微核細胞的東西。

大家看這張圖，可能用不了多少時間，就可以用眼睛識別出來誰是真的微核誰是假的。但是如果我們每天有大量的圖片要看，做微核細胞的檢查，那200個工作日一年會產生多大的數據量，全國300個三甲醫院檢查有多少臨床醫生和教授去判斷微核率的提高，這個微核率達到千分之一以上就要脫離這個環境，這是一個挺嚴肅和可怕的話題。

我們靠全國的血液科和病例科的醫生，是不可能為所有人提供這個服務的，這就是人類的極限 。在人類的極限達到瓶頸的情況下，我們采用什么樣的技術和方法解決我們的健康問題、生命問題，這是雅森科技在探討的東西，這也是我們講人工智能在醫療影像領域是大有作為的。

人工智能今年確實是非常火，我們看到在人工智能這個領域，大家耳熟能詳的就是IBM沃森。昨天主論壇上有一個IBM的高管講過，沃森在我們中國有落地。也許我猜未來三個月或者六個月，我們去縣級市的醫院體檢的時候會看到相關的技術和產品。

其實這是一個大話題，我們為什么要引入人工智能去解決醫療問題，還要從我們國家的分級診療談這個問題 。因為我們國家的分級治療和轉診制度就是希望80%的常見病和篩查放在基層醫院，20%的疑難病癥才去專家檢查。 但是我們有這樣的經驗：治病得托人去北上廣看，就是因為在基層醫院不能提供比較好的醫療篩查能力。

從大趨勢來講 ，AI時代至少在醫療這個領域已經到來 ?；氐絼偛诺脑掝}和我們今天演講的主題，雅森科技 深耕 在醫療影像領域，全國一年花出去檢查的費用里面將近50%都跟影像相關，像我們常見的一些惡性疾病，比如說肺癌、乳腺癌、帕金森，無一例外都要借助影像設備進行篩查，在這種情況下海量的數據已經沉淀下來，成為重要的資產。

不光是在貴陽大數據發達的城市，在很多縣級市影像先進的程度不亞于北上廣， 那么我們如何應用影像的數據創造價值，這就是我們創業者要思考的問題。

所以說我們一直在談醫療的人工智能，為什么不能用人來看，為什么要用機器來看？這個里面有天生的問題就是醫生的缺口。中國影像人才的缺口就是幾十萬，人類現在知識傳承的系統不可能短時間彌補我們人類的差距，這種情況下高效、智能化影像分析智能軟件就應運而生。

這是我們談AI的核心，整體來看我們要去做一個成功的醫療人工智能的應用要解決幾個層級的問題：

第一個就是解決數據源 ，做影像數據里面可以很快的做到這樣分割，做特征分類、選擇和機器學習，但是 我們要拿很多參考數據來 ，比如統計門診數據、基因數據，在大數據基礎上把不同源的數據進行不同的標記，進到我們神經網絡里面去， 最后提供給我們的患者和病人詳實可靠的報告。

這個可能是很多人都關心的，因為我們國家這兩年空氣不太好，肺癌的發病率都是第一。在影像檢查的病灶里面，我們看到首先提取CT的影像，對CT影像進行大量的分割和分層，之后進行深度學習的網絡篩選和分類。

肺癌的結節，這個產品敏感性達到95%，如果我們部署到基層醫院或者乙級醫院，比如長期的咳嗽或者塵肺病，我們進行快速地篩查，而不是說懷疑有結節，然后吃消炎藥，去省醫院或去北上廣，這樣可以大大地縮短診斷病程。

家里有老人的話還有一種病值得注意，全中國阿爾茨海默發病率達到了千分之四，前年的時候全球很大的一家制藥廠，在治療阿爾茨海默臨床的藥上宣布失敗了，原因是在做這個藥的時候選的被試人群是中期和晚期的患者，這些人群是處于不可逆的狀態，治療的關鍵是要判斷出早期的患者。

這是另外一個產品，所謂多模態的影像，我們用了三種影像，一個是核磁，第二個是腦電圖，第三個就是量表。精神類疾病做診斷的時候，醫生會問一系列的問題，判斷疾病情況，所以我們用了三種數據做了機器學習和訓練。

在剛剛上臺之前，我們公司的研發群在講，跟協和談這三個維度里面是否可以加上語音，我在詢問老年人這個身體特征的時候，他的語音表達出來是遲緩、亢奮還是模糊不清，我再加到這個里面，這樣就可以有非常準確地診斷和長期地預測，這也是我們跟市場上做人工智能影像不同的一點，雅森做復雜的多模態的慢性病診斷。

回到對人工智能的思考，作為醫療影像的人工智能最關鍵的是什么？ 其實我認為最關鍵有三個點：第一是數據，第二個是算法，第三臨床的證明。

第一是數據 ，什么是有效數據，這個領域是很嚴肅的話題，我們到底有多少有效數據，是標準數據。所以雅森科技跟相關單位聯合制定人工智能影像標準，這個標準可能會極大提升效率，降低成本。這個標準以影像為例，掃描的速度是怎么樣、分辨率是多少、掃描的光照是什么角度，多長時間出來以后再做掃描。

第二個是算法 ，這個在人工智能領域是有爭議的。創業公司會搭建一個人工智能網絡，但有一個問題，我們不能指望或者是依賴大量數據的灌入讓我們出結果，我們要進行大量的監督、受控及受管理的訓練。

第三就是臨床 ，做醫療影像的人工智能一定要回到臨床，不是解決某一個科室的問題，我們是解決病癥的問題。上個月我們和寧波二院院長聊天的時候說，“如果你有了基因、有了病例、有了更多的數據，就可以達到90%以上的準確率?！彼晕覀冎v服務于臨床，從單一的訓練轉變成多種影像的訓練，這是我們的一個理念。

從下一代的AI來講，其實現在市場上做各種影像的人工智能篩查的公司，創業公司和機構蠻多的，但是我們說未來臨床的著眼點來講，醫療的人工智能從篩查走到診斷，篩查是臨床篩查的問題，診斷是支持到主治醫生和專家做治療方案的，再往上走就是疾病治療和預測。

重要是我們通過什么樣的手段對疾病進行早期預測和趨勢判斷，這樣的情況會真正提升我們的生活水平和健康水平，降低我們患疾病的風險率，這就是我認為醫療的人工智能從篩查進化到診斷，從診斷進化到預測。

所以雅森科技在市場上正在和不少的醫院和衛計委合作，確定當地分析的人工智能，把這個區域的數據錄入我們平臺，部署我們平臺的算法和快速推送結果，做到80%的常見病真正在基層醫院進行處理，20%的疑難病癥再推送到上級醫院。這是雅森科技提供的商業模式思考。

綜上所述，大家也了解了雅森做什么，也了解了一下人工智能醫療發展的趨勢，我還是想表達一下個人樂觀的看法， 人工智能幫助大家解決醫療健康的問題，可能很快會發生在我們身邊 ，謝謝各位。

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