AI不会替代医生 但懂AI的医生会替代不懂AI的医生

2018
07/06

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王方怡 / 健康界
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不做不痛不痒的AI,联影智能如何为国内医疗影像AI行业带来“破坏式”创新?

“AI不会替代医生,但懂AI的医生会替代不懂AI的医生。”抛出这一观点的周翔,现任联影智能联席CEO,曾是西门子计算机辅助检测和诊断事业部全球负责人,在医疗影像AI商业化领域纵横十余载。

他的搭档是沈定刚。“沈教授是全球医疗AI领域学术影响力排名第一的华人,我们的学术领袖人物。”同样作为联影智能联席CEO,沈定刚在学术领域钻研近20年,专注于医学图像分析与人工智能研究。

两人所带领的联影智能,近日刚刚宣布成立联影智能医智合作培育研究中心(下称联影智能培研中心)。

沈定刚(右)周翔(左)

缘起 联影3亿成立子公司

2017年下半年,国内医疗AI领域发生大事一桩,联影注资3亿人民币成立人工智能子公司——上海联影智能医疗科技有限公司(下称联影智能)。

继先后吸引沈定刚和周翔等行业领军人物打造医疗AI“梦之队”后,联影智能动作频频,并在首届全球创新大会上发布uAI联影智能平台和13款AI产品。

2018年6月27日,联影智能更是宣布成立国内首家医学影像AI合作培育研究中心,并称“这里可以满足你对医疗AI的全部想象——为每一个临床痛点、盲点,另辟蹊径寻找智能领域独特的解决之道。”

从左至右:联影智能联席CEO周翔,中国工程院院士、复旦大学附属华山医院神经外科主任周良辅院士,联影董事长兼首席执行官薛敏,联影智能联席CEO沈定刚。

对此,沈定刚表示,该平台面向所有热爱AI的医生和科研人员。具体而言,首先,联影智能培研中心的后台将提供一整套基于医疗影像AI模块化的算法系统,以支持学员所有的研发工作。“因为只有提供了工具性的算法开发系统,培研中心的学员才能学得快,创新效率才能加快。”其次,联影智能培研中心将培训学员的影像AI研发能力。“经过培训,科研人员与医生要学会如何交流合作,医生能知道科研人员可以提供哪些方法以解决其临床问题,科研人员则知道在整个医疗流程中的哪个环节可以用上人工智能。”再次,联影智能培研中心还将为每一位学员配对合作对象,“让医生与科研人员形成最自然的合作伙伴,他们在毕业后不需经过联影智能即可开展合作。”

通过以上三个方面,沈定刚希望联影智能为中国医疗影像AI领域培养更多人才,让医生与科研人员受益,让整个行业受益,让更多患者受益。

当被健康界问到“那不怕学员毕业后都自己去创业吗”时,沈定刚与周翔会心一笑。

“这就是我们对于社会的贡献。”沈定刚说。

“包括建立一个生态系统。”周翔进一步解释道,“如果医疗影像AI领域有一个‘阿波罗计划’,联影智能责无旁贷。”这家企业的社会责任感与使命感凸显无疑。

沈定刚亦表示,联影智能从培研中心得到的短期商业利益可能不大。“但这件事情对于整个行业非常重要,所以我们必须要做。”

颠覆 水平垂直理论

实际上,培研中心所用的开放平台,同时还是联影智能进行内部开发的算法平台。

联影智能对此考量清晰。“大家都去用这个平台,就相当于很多人同时来帮助完善我们的平台,可以想像,这个平台未来将非常厉害。”

基于专注医疗AI近20年的研究经历,沈定刚与团队将为该领域带来“破坏式”创新。

按照设想,联影智能的研发将在水平和垂直两个层面同时展开。在水平层面,将建立跨模态、跨器官、跨疾病的通用核心算法;在垂直层面,则可通过组合调整通用算法,构建直接切入到当前医疗痛点的杀手级应用(Killer Apps)。

“要知道在医疗AI领域,不管做哪个病种的研究,都有一些共性的东西,也就是我们说的水平层面的通用平台;具体到应用中,基于通用平台的不同组件,可以快速高效完成具体病种应用APP的开发。”沈定刚解释道。

诚然,当前许多初创医疗AI企业的业务方向较为单调,较多选择直接从某一病种进入临床。这种模式的弱点在于日后如面临其他病种,几乎需要重新开始所有研发工程,投入时间长、产出慢。

联影智能不以某一病种入手,而是先打基础、做周边、建生态。这一理念,显然已经将联影智能与国内许多医疗AI企业区分开来。

“不痛不痒的AI很难落地。”周翔还说。

“什么叫做AI帮助医生?要真帮助,就不能乱添堵。但是现在市场上许多AI工具在使用过程中,既有假阳性,也有假阴性,反而会给医生工作带来麻烦。”周翔认为,这是目前市场上许多创业者没有认真对待的一件事情,但该类AI工具在使用中容易使医生产生倦怠感。“联影智能基于团队核心成员此前的研发经验,在这一问题上将会有新的帮助医生的模式。”

布局 国内5个分公司

但是,实现以上目标都需要人才。

“我们正在不断地招更多的人。”沈定刚与周翔异口同声。

沈定刚与周翔本身的影响力,加上联影的号召力,招人本身不愁。但是国内医疗AI领域火热异常,人才却极有限,“现有的人才基本都已抢夺完毕,我们还需要通过更多渠道去招新人。”

并且,按照规划,联影智能的扩张速度极快,目前在国内的五家子公司都正在推进中,分布于北京、深圳、西安、成都、武汉,同时位于美国的分公司也已启动进程。

子公司的城市选择,有三层考虑。根据沈定刚介绍,一是医疗影像AI人才资源是否充足;二是与当地顶级医院是否已签订合作协议;三是当地政府的支持政策。

而在招聘方面,“热情”是周翔强调的关键词,“真正对医疗影像AI行业有热情,真正想要做事情,而不是为赶赶风头。”

这与联影智能COO詹翊强在描述培研中心招募学员时的理念十分一致。“培研中心最看重的,就是有热情来推动AI改变医疗这件事情的人。”在詹翊强这里,何谓没有热情?“仅仅满足于发几篇文章的人不叫有热情,没有系统思维、不关心现实痛点、基于开源算法蛮干瞎撞的人,也不叫有热情。”

联影智能COO詹翊强

其实,联影智能发现,国内的青年一代无论从能力、努力、热情等方面都颇值得赞许。沈定刚表示,近年在回国讲学时,他注意到国内很多学生“有激情、好学、刻苦,如果在一个有经验团队的带领下,他们会取得完全不逊色于欧美顶级名校学生的成就。”

选择 数据+落地场景

沈定刚与周翔为何选择加入联影平台?

对于沈定刚而言,此次选择,意味其从学术界正式踏入产业界,是一个较大跨步。

至于为何跨出这一步,沈定刚认为,这是其职业生涯的自然延伸。“从开始研究医疗AI的第一天起,我就坚信最尖端的科研成果最后是一定要落地的、要惠及大众的。”经过近20年耕耘,沈定刚相信AI技术已经达到一个成熟的临界点,可以走出实验室,走向产业化。他希望亲自参与和见证科研成果走向市场的每一步,并在这一过程中,最大程度地展示科技的创新价值,为医疗行业、甚至整个社会带来深刻、有益的改变。

那么,为何选择联影作为这一步的落脚点?

沈定刚表示,除了受到联影令人激动的创业者精神感召外,他还看到了“联影的全线高端医学影像及放疗产品,以及它的极为适合医疗AI发展的战略布局。”

简单来说,即“数据+落地场景”。通过母公司联影的全线高端医学影像及放疗产品、覆盖全国各地的联影智慧医疗影像云和影像中心,联影智能可以源源不断地获得海量、专业和优质的数据,来“哺育”其人工智能算法。反过来,当联影智能的人工智能算法训练完成以后,母公司的设备、智慧医疗云、影像中心又是智能算法的天然落地场景和投放渠道。“我相信如此适合医疗AI发展的战略布局在全国甚至全世界的企业中都是不多见的。”

基于以上优势,联影智能将努力打造贯穿疾病诊断、治疗全过程的全智能医疗产品及服务生态。

周翔亦表示,一般外围或者独立的初创公司,很难在医疗AI领域实现规模效应。但联影智能依托联影强大的平台,可以“把AI做得更深、更广、更扎实、更持久。”

“我们整个公司上下都要做医生的朋友,让AI成为医生的最佳伙伴。”周翔向健康界表述联影智能的理念。“我们专注于赋能和共赢:为医生赋能,为设备赋能,与医生、医院共赢,与研究机构共赢,与第三方公司共赢。”

忠告 技术只为任务服务

采访进入尾声,健康界特别邀请联影智能三位受访人为国内的年轻一代提出些建议。

分享在此,以飨读者。

沈定刚:在不同场合的演讲中,我都试图给予青年科研人员一点建议。所谓的AI或者深度学习,只是解决问题的其中一个方法,这个方法可能在多年以后不再流行。但是很多学生现在只懂深度学习,那么将来就会出现问题。另外,假如这个方法还会流行一段时间,但如果科研人员能同时了解传统方法的话,即便在深度学习方面也会比别人做得好。

懂传统算法的AI研发人员会打败只懂AI的研发人员,这一点非常重要。学的知识要全面,不要认为深度学习现在很热,就只知道这个即可,这样是做不好AI研发,同时也不会走得很远。因为所有的技术都是为任务服务的,我们首先是要解决任务,其次才去找方法,深度学习只是其中一个方法,还会有更多的其他方法,所以基础知识非常重要,而且总是要把问题放在前面再去找方法,而不是有了方法再去找问题,现在很多情况下大家都反过来在做,这是很危险的。

周翔:第一,成功的AI企业不仅要在热潮里站得住,还要在冬天来临时站得稳。

第二,科研人员不要把深度机器学习这件事情看得太简单,进入该领域以后要注重追根溯源,要静下心来多做基础学习。

第三,要兼顾科研与商业化的关系,需要从四个方面入手,即选题、攻关、转化、落地。

詹翊强:我想从三个层面强调“有耐心”一词。

其一,在商业上,尤其在医疗领域,不管是投资者,还是各家企业,都要有耐心扎扎实实把事情做好,不做不切实际的承诺。

其二,在科研上,科研人员要对学习和积累有耐心。

其三,在人才上,企业在培养人才方面也要更有耐心,而不是仅仅仓促地挖人。

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关键词:
AI,医生,替代,沈定刚,联影,医疗,智能

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