對話騰訊醫療多位專家,全面解讀騰訊國家 AI 醫療影像平臺
擁有“AI+醫療國家隊”身份的騰訊,在上周的中國“互聯網+”數字經濟峰會上,正式啟動國家人工智能醫療影像平臺。
平臺啟動之后,騰訊將會有哪些新的動向?作為一個開放平臺,醫生又是如何評價以“騰訊覓影”為代表的“AI+醫療”的應用前景?帶著這些問題,雷鋒網 (公眾號:雷鋒網) 同多位騰訊高管與醫學專家進行了一次深入探討。
業務起步:靠投資并購很難走遠
騰訊互聯網+醫療中心負責人常佳在受訪時表示,騰訊“互聯網+醫療”有兩大板塊的內容:
一個是微信智慧醫院,包括掛號、處方流轉、醫療咨詢等偏向信息化和數字化的工作,以此整體提升醫生效率,更多地是發揮了騰訊“互聯網基因”的優勢;
另一個是以騰訊覓影為支撐的“AI+醫療”業務,輔助醫生進行疾病篩查和診斷。這個業務則是深入到醫療流程中較為核心的環節。
眾所周知,騰訊在投資并購方面的動作頗多。不少獨角獸甚至是上市公司身上都或多或少貼著“騰訊系”的標簽。
那么如果想在醫療行業迅速扎根,騰訊可否通過“買買買”來完成?
“不行。”常佳不假思索地給出了自己的答案。
隨后他坦言道,騰訊最早確實是通過投資的手段去覆蓋醫療領域的,但后來組建了自己的團隊:由于醫療行業的獨特性,純粹依靠投資而非集中推動,會比較困難。
對于“推動”這個詞的理解,常佳分為兩個部分:第一、核心能力和核心接口,不能給出去,只能自己做;
第二、需要相對長期投入的業務,要做好長期奮戰的準備,并且做好長期沒有可見商業模式的準備。
常佳在一句話中三次強調了“長期”,表明醫療AI的發展需要大量成本的投入。人本身就是最復雜的研究對象,而醫療AI是用機器模擬人的思維去研究人體,同時數據樣本與其他行業相比完全不是一個數量級,因此需要更加長期的時間。“ 對于醫療AI的發展到全行業級別廣泛應用,樂觀的估計是3年左右,另外一種觀點是需要5-10年。因此,醫療AI發展需要全行業的共同努力,也給各參與方留下了長期的發展空間。 ”
“純粹的醫療公司無法支撐這么長的戰線消耗,集團化的支撐會比較好。這個行業里充斥著大小玩家,大家的未來怎么辦?我覺得‘怎么辦’的問題可以靠時間來解決,沒有一家可以在短時間結束戰爭。”
作為一家具有互聯網傳統公司,騰訊入局醫療的時間并不長。在這股人工智能的熱潮下,似乎無人不言AI。西門子、飛利浦等傳統的醫療影像設備商也在其影像解決方案中增加了AI技術的投入。面對積淀豐富的行業巨頭的“攪局”,騰訊的突破在哪里?在常佳看來,器械廠商的優勢體現在設備以及渠道上,原有的行業口碑為他們獲取數據提供了便利。但傳統器械商的劣勢在于太過局限,醫院科室設備絕對不會只用一家。
“我們認為在效果上需要一個長線的發展,其實大家可以共同探討如何提升服務質量,而不是共同探討大家怎么分工。”
業務推進:打通醫療AI創新鏈的四大維度
雷鋒網了解到,在創新創業生態的開放戰略影響下,截至目前,騰訊的合作伙伴總數已超1300萬,創造就業崗位2500萬個,累計總分成超過230億。騰訊眾創空間線下空間已布局34個,覆蓋29個城市,總面積超過100萬平方米。
借助于騰訊開放平臺良好的發展基礎,騰訊獲批承建的“醫療影像國家新一代人工智能開放創新平臺”由四大模塊組成: 創新創業、全產業鏈合作、學術科研、普惠公益。
創新創業方面 ,騰訊覓影聯合騰訊AI加速器通過開放騰訊的AI能力,提供AI技術、導師、產業資源、市場、投資五大扶持,幫助AI技術及產品尋找到更多的應用場景。
學術科研方面 ,通過聯合課題研究、前沿應用探索和跨行業學術研究,與國內外醫學專家和學術期刊共同為AI+醫療學術科研出謀劃策。騰訊覓影與國內十幾家頂級醫院成立聯合實驗室,也邀請國內醫療相關學科的帶頭人,作為開放平臺的學術顧問。
此外,騰訊AI Lab已與學術與教育出版集團施普林格·自然集團(Springer Nature)以及醫學出版社AME達成戰略合作,聯合出品專注于人工智能醫學研究的學術期刊,以推動人工智能醫學相關科研成果的進一步發展。
惠普公益方面 ,繼去年12月與揭陽市政府、騰訊公益基金會以及揭陽市人民醫院等合作,利用騰訊覓影啟動全國首個早期食管癌公益篩查后,騰訊今年將進一步推動“科技+公益”新模式。
騰訊公司副總裁陳廣域表示,人工智能技術對解決偏遠地區醫療資源不足、基礎薄弱等問題有著積極意義,遠程診斷等互聯網技術有助于彌合城鄉醫療水平差距,人工智能與公益的結合也將催生不一樣的扶貧模式。
近期,騰訊公司攜手阿斯利康等合作伙伴,在無錫市政府、無錫市衛計委的指導下,由中國工程院院士李兆申帶領,共同構建消化道腫瘤防治中心(GICC)平臺,推動試點醫聯體建設和胃癌早篩試點,騰訊覓影也將自身的AI能力應用在了GICC實施的早期胃癌公益篩查項目。
除了以上三個維度之外,更能體現騰訊開放程度的還是他們在全產業鏈合作上的進展。
騰訊覓影目前已經與國內眾多三甲醫院建立了人工智能醫學實驗室。以此為基礎,騰訊還想通過在大會上發布的AI開放創新平臺,進一步連接高校、科研團隊、醫學專家、AI影像創業團隊等研發力量,利用覓影引擎、騰訊云和AI等技術能力,為醫療機構、器械廠商、信息化廠商、影像云、AI創業公司提供技術上的支持。
技術層面之外,騰訊覓影及微信智慧醫院,與上海醫藥、國藥、阿斯利康等開展在藥品流轉、腫瘤防治等領域的合作。與西門子醫療、貝朗醫療等探索醫療器械的三方應用開發,為醫生診斷、手術評估等提供輔助決策。在醫院信息化建設方面,與杭州卓健、智業軟件、金蝶醫療等醫療信息化行業公司探索在醫院場景中,如何提升醫生的使用體驗,為患者提供更安全的信息環境。
在四大維度的規劃基礎上,常佳希望平臺能發揮“連接器”的作用,打通醫療AI的創新鏈,加速人工智能與醫學的跨界研究,推動醫療AI產業的整體良性發展。
與此同時,騰訊副總裁陳廣域表示,未來“騰訊覓影”希望進一步拓展人工智能在醫學領域的應用,比如增強醫療AI在影像、病理、病歷上的細分場景應用創新,進一步提升醫生的使用體驗,同時積極探索醫療機器人的技術與應用。
業務需求:醫學界對AI提出了哪些新要求?
“AI+醫療”產品好不好,醫生最有發言權。
在答記者問期間,四川大學華西醫院教授、中國醫學裝備協會病理分會副主委鄭眾喜,對醫療AI持開放、寬容的態度。
他坦言,病理界其實非常期待擁抱人工智能。
但真正需要人工智能的是兩個地方,一個地方是連人都很難診斷的病理問題。另一個方面是大量的重復性勞動。兩者是人工智能發揮作用的最好舞臺。
在他看來,開放平臺是一件很有意義的事情。作為一名病理學專家,鄭教授認為,病理診斷的難度很大,需要用到影像、臨床信息,甚至是日常生活中的健康信息。同理,影像診斷也不僅僅是針對影像中的某個特征就下結論。
鄭眾喜教授向雷鋒網表示,依靠單個公司的力量很難把學術界和產業界的資源整合起來,騰訊開放平臺的優勢在于將學術成果落地的能力。
2017年底,華西醫院專門開了一個人工智能研討會,很多科室也提到“AI+醫療”的應用前景。“精準醫療的要求下,從人工智能輔助診斷到研究如何實現真正應用的過程中,是我們接下來最難跨越的一步。在病理領域,譬如細胞學TCT篩查,需要有很多特征描述才能轉化為計算機語言。”
和鄭眾喜教授一起,中國醫學科學院、北京協和醫學院教授喬友林在此次大會上正式成為騰訊覓影的特邀高級學術顧問,喬教授還有一個身份是WHO子宮頸癌防治、HPV疫苗專家委員會成員,衛生部疾病預防控制局宮頸癌早診早治專家組組長。
“早診早治”是喬教授一直關注的重點,也是他一直希望AI能夠應用的最大方面。
喬友林教授認為,疾病診斷是一個系統性工程,學界和工業界要避免“言必稱智能”的傾向。在現實條件下,科學技術應該為現有的醫療服務體系提供好的支撐,比如說在分級診療的背景下,是否可以通過AI來提升基層醫療的水準。
他希望頂級醫院來解決疑難雜癥,而將小病留在基層。“但現在的問題是基層的醫生也不知道哪些病該往上轉。AI提供了醫療輔助系統,我覺得有巨大的市場潛力,能夠大大提高我國基層醫療程度。”
在“早診早治”的理念下,喬友林教授對騰訊提出了建議: 找到一些大眾化、能夠托起基層醫療的病種。 “我們一定要找到一個普適性的技術。很多公司的產品具有排他性。騰訊做的是普適性的,和其他機器都可以用,這是最大的亮點。”
除了醫學專家對醫療AI提出的新需求外,騰訊這樣的工業界團隊在打磨產品的過程中是否會遇到一些技術性難題?
騰訊常佳向雷鋒網表示,當前的技術難關中比較突出的是抗噪的問題。現在很多公司的產品會著重強調準確率,但他會常常發出這樣一個疑問:這些數據是不是同源數據?
在常佳看來,如果是同源的測試級和訓練級數據,最終準確率會很高。但是,在不同源數據上的表現更為關鍵。“我們落地100多家三甲醫院,但抗噪的要求非常高。不同的設備、醫生的操作習慣,還有訓練的問題都會影響最后的結果。在一家醫院做的很好的模型,到其他醫院根本不適用。我們現在正在通過廣泛性的測試解決,但這是很大的困難,這需要數據豐富度的問題。”
業務定位:尋求差異化、著眼全球
從2016年11月以來,BAT先后進場讓國內醫療人工智能異常熱鬧,大大小小的創業公司也在利用自己的技術優勢搶占賽道。“產品同質化”成為了這個領域的一個明顯特征,例如我們經常提到的肺結節和糖網篩查。常佳表示,其實不光是BAT,在醫學影像領域發力的AI公司在產品上都高度重合,這主要是產業起步的問題,但是從今年以來,各家公司其實都在試圖尋求差異化。
常佳表示,未來騰訊更加偏向于有中國特色的,符合本國國情的需求,包括國家重點推行的“兩癌篩查”(乳腺癌和宮頸癌)。
人工智能+醫學影像的公司不僅數量多,規模大,而且應用領域也十分廣泛,在放射影像、糖網圖像、甲狀腺圖像、宮頸癌病理圖像都有很深入的研究。目前,各國都在人工智能的技術上不斷發力,就在大會舉辦前后,美國FDA還批準了糖網篩查AI產品IDx-DR,在技術和市場準入層面上都給予了相當大的包容度。在常佳看來,未來醫療AI不光是在中國競爭,長期來看將會呈現全球競爭的態勢。
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