深度学习在医疗领域的机遇和挑战

2016年年初，AlphaGo击败了前世界第一的围棋选手李世石，使深度学习这个名词赚足了来自全球的关注目光。而最近，一台披着“Master”马甲的深度学习，在网上以60胜0负的成绩“狠虐”了一番中日韩三国围棋高手后，才揭秘自己身份就是升级版的AlphaGo。正如刚刚举办的美国拉斯维加斯消费电子展（CES）所展示的一样，智能融入互联网被认为是未来技术发展的一大趋势。

那么，这个出现在大街小巷，颠覆了无数人价值观念的深度学习究竟是什么呢？通俗来说，深度学习是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，最大的特点是能像人那样思考、也有超过人的智能的潜力。

深度学习发展60年来，无数科研工作者默默耕耘，不仅成就了AlphaGo，也使其在其他领域也有让人惊奇的表现，比如在关乎每一个人的健康医疗领域。

总的来说，深度学习在医疗健康领域的机遇主要有七大方向：一是提供临床诊断辅助系统等医疗服务，应用于早期筛查、诊断、康复、手术风险评估场景；二是医疗机构的信息化，通过数据分析，帮助医疗机构提升运营效率；三是进行医学影像识别，帮助医生更快更准地读取病人的影像所见；四是利用医疗大数据，助力医疗机构大数据可视化及数据价值提升；五是在药企研发领域，解决药品研发周期长、成本高的问题；六是健康管理服务，通过包括可穿戴设备在内的手段，监测用户个人健康数据，预测和管控疾病风险；七是在基因测序领域，将深度学习用于分析基因数据，推进精准医疗。

目前，市面上比较常见并且高效运转的，主要是自然语言理解类辅助诊断系统和医学影像识别类辅助诊断系统两个领域。

在自然语言理解类辅助诊断系统领域，国内外有多家公司在长期耕耘，其中Watson知名度较高。2011年2月14日Watson问世，开始对医学知识的学习和研究，经过了4年多的训练，学习了200本肿瘤领域的教科书，290种医学期刊和超过1500万份的文献后，Watson开始被应用在临床上，在肺癌、乳腺癌、直肠癌、结肠癌、胃癌和宫颈癌等领域向人类医生提出建议。

在2015年，Watson用10分钟左右时间为一名60岁女性患者诊断出白血病，并向东京大学医科学研究所提出了适当的治疗方案。

在医学影像识别类辅助诊断系统领域，国内外也有多家公司不断涌现，百花齐放。

2012年，ImageNet竞赛中深度神经网络在图像识别领域的表现远远超过传统算法，也超过了普通人在图像识别领域的辨识能力。随着互联网大数据的积累和硬件计算能力提升到临界点，深度学习作为实用技术走上历史舞台。摆脱了算法和计算能力的困扰之后，深度学习深度神经网络开始了飞速的发展。

医学影像是医生判断疾病的一个重要手段，放射科、病理科等擅长读图的医生增长率和诊断效率急需提升，成为很多医疗机构的心病。医疗领域深度学习团队Airdoc，目前已经掌握了世界领先的图像识别能力，结合数学、医学知识和深度学习深度学习算法后，在人类医学专家的帮助下，在心血管、肿瘤、神内、五官等领域建立了多个精准深度学习医学辅助诊断模型，取得了良好的进展。

以糖尿病性视网膜病变判断为例，国际上将糖尿病视网膜病变从正常到严重分成了5类。Airdoc在眼科专家的帮助下，通过让深度学习算法学习远超人类医生一生接诊量的的患者眼底照片，训练了一个检测糖尿病视网膜病变的深度神经网络，该算法在有明显症状和无明显症状二分方面准确性与三甲资深眼科医生持平，对眼科专家不足的地域和广大基层医疗机构开展筛查具有现实意义。同时，该算法在眼底照片国际标准5分类方面准确性也不逊于专业眼科医生。类似的高可靠医学影像深度学习算法，还被Airdoc引入到DR、CT、核磁与病理影像辅助诊断中，这些深度学习算法在我国推进家庭医生签约和增强基层医疗机构服务能力等领域都有广阔应用。

但也有人提出疑问，深度学习能代替医生吗？我认为在我们有生之年完全替代这是不可能的，虽然深度学习辅助诊断系统能够辅助医生诊断诸多疾病，但是深度学习并不能替代人类医生，而只是在诊疗的部分环节帮助医生快速判断帮助医生提供建议。深度学习算法在深入了解病人感受层面相较人类医生有诸多弱势，在分析判断客观数据如检查化验影像领域较为擅长。目前，Airdoc已经是临床医生做判断的有力助手，在提高医生效率和诊断准确率方面建树颇多，但疾病诊断治疗还有很多社会人文因素，不能单纯依赖技术环节完成诊疗服务。

Airdoc对自己的定位就是深度学习时代的听诊器、显微镜、血压计，只是医生的好工具，并不能替代医生，最终的诊断决策还是需要医生做出。医生诊疗病人已经几千年，不会因为一两个技术出现而变化。

按照医学技术区分，深度学习辅助诊断系统可以为两类医生提供帮助：一类是可以准确判断疾病的医生，深度学习辅助诊断系统可以帮他们快速筛查分诊疾病，并且不会疲惫，可以辅助这类医生提高工作效率；另一类是尚不能精准判断疾病的医生。近期，新乡医学院管理学院院长孟勇教授发布了对6766名农村居民、2983名城乡医生、4400名患者进行的调研报告，基层医生能力不足是阻碍基层医疗正常运转的主要因素。深度学习辅助诊断系统可以辅助基层医生诊断疾病，从而让预防保障体系的“神经末梢”正常运转起来。

尽管深度学习医疗已经能够解决很多医学上的难题，但是落地的时候依然会面临很多问题。

首先，就是数据质量问题。机器学习所用到的数据其实是训练学习模型的教材，教材的质量最终决定了学习的成果，如何获取高质量的教材是大部分深度学习医疗企业共同面临的问题，临床数据质量不容乐观。

其次，病人的隐私问题。在训练模型和数据预处理之前，患者隐私保护需要每个行业参与者高度重视。美国国会1996年即颁布了《健康保险便利及责任法案》（Health Insurance Privacy and Portability Act，简称HIPPA），该法案要求各机构必须采取适当措施保护病人信息的私密性。遵守《健康保险便利及责任法案》意味着需要制订一系列安全标准，就保健计划、供应商以及结算中心如何以电子文件的形式来传送、访问和存储受保护的健康信息做出详细的规定。《健康保险便利及责任法案》关于隐私的规定要求对个人医疗信息的使用必须限定在实施治疗所必需的最小范围内。Airdoc也在和国内相关主管部门沟通建言推出类似HIPPA的信息保护法案。

第三，还有观念问题。基于人文伦理的传统观念影响，接受深度学习医疗这一事实的过程可能比想象的要长。

第四，监管问题。目前对于深度学习健康医疗大数据和算法的使用监管，我国的法规较美国、英国、澳大利亚等国家而言，还有一些差距需要补足，我国既要利用好后发优势，又要确保患者安全。

第五，跨机构数据模型验证和支付问题同样需要解决。

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即便面临诸多挑战，但深度学习发展的趋势已经势不可挡，正如CES主办方消费技术协会的首席经济学家肖恩·杜布拉瓦茨所说，深度学习正在融入人类生活的各个领域，今后还将在更深更广的程度融合。