深睿医疗CEO乔昕：医疗行业对人工智能有极大的需求

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深睿医疗CEO乔昕

　　新浪财经讯 “2019亚布力青年论坛第五届创新年会”于6月15日在香港举行，主题为：智造未来，深睿医疗CEO乔昕出席并演讲。

　　乔昕认为，搞深度学习、机器学习、知识图谱、语音语义这些领域是人工智能技术的高点，这方面的人才在整个医疗、人工智能领域其实都是有很大的发展空间。这些技术综合在一起的产出其实才更“聪明”，会能帮助到医生更多。

　　他表示，因为医疗行业有其特殊性，大家一听这么悲观都不愿意来了，因为医疗太“麻烦”，各方面的大咖、人才都不愿意碰医疗，千万不要这样，医疗行业需要更多的人才去解决痛点。

　　以下为实录：

　　乔昕：大家好！我叫乔昕，我们公司叫深睿医疗，我们公司成立的时间其实非常短，到今天为止两年零三个月的时间，我们是专注医疗人工智能这些技术方面的研发、致力于助力医疗行业智能数字化创新服务。这个公司的背景原来是北大信科学院人工智能创新中心孵化出来的一个项目，包括我们其他的几个创始人很多都是有高校背景的。我们另外一个创始人也是跟我们大湾区非常有缘的，我们的首席科学家就是港大的教授。他平时在北京跟我们团队一起创业，也会在这边有课、有学术讲座的时候回香港。

　　我们公司经过这两年零三个月的时间，在全国拥有3家分公司和3家合资公司，汇集了人工智能、互联网云计算、医学影像等多个领域的行业精英。我们目前在人工智能医学影像领域其实已经有了一系列产品，主要应用于肺癌、乳腺癌的早期筛查、儿童生长发育评估、胸部疾病筛查等多个方面。同时在院内问诊导诊系统、医学病理检验人工智能系统等，我们也在做一些产品。公司现在差不多300人的规模，我们自己的深睿研究院也是在业内规模首屈一指的。

　　我本人其实不是计算机技术行业的，我在医疗行业工作了差不多三十年，最早是在北医三院工作了五年，然后又在西门子医疗工作了二十多年。所以我对医疗领域的技术发展还是有一些自己的理解，希望能与大家分享。谢谢。

　　沈强：乔总从初创企业的角度来看，你之所以进入医疗+AI领域，你看到未来的机遇是什么样的？

　　乔昕：我觉得是两点，第一点其实我在这个行业已经有三十年的从业经验了，这三十年我见证里这个行业的发展进程，其实在这个过程当中不断地有新的技术出来。甚至刚开始出来的时候大家是将信将疑的，我们每次都花了很长时间去验证一项技术它具体是不是有效、是不是安全

　　我印象比较深的，举一个例子，现在人工智能大家做的很多都是肺癌早期筛查肺结节这个产品，一说起人工智能大家肯定都会提这个东西。其实这个技术在国外已经发展了相当长的时间，一些大型的影像设备公司，用早期人工智能辅助的技术能够做初步智能化的检测，但是由于剂量或是标准化的原因，真正最后能够开始运用，我印象中是差不多到了2014年还是2013年才允许了。

　　我们今天看到说肺癌发病率有多高，实际上从两个方面来看，一个是空气污染、环境变坏等客观因素成为疾病增多的诱因。但同时也是我们的检验手段各方面提升上去了。这样我们就会面临新的问题，检查的手段提升了，治疗的手段有没有跟上？相应的指南是不是会根据技术的变化进行调整？

　　所以我想表达的意思是说医疗领域实际上一直是技术在推动着各个层面的提升，不断地产生新的问题、又不断地通过新的技术去解决，这个行业是非常非常需要先进的技术去克服、解决问题，进而快速发展。这是第一。

　　第二就是刚才何总提到的，我也非常同意这个观点。就是医生非常缺乏。大家都不断提到医改，医改的关键是医疗资源的下沉。而今年赋能基层作为国家重要战略多次在重要文件中被提及。赋能基层最重要的一步正是将优质的医疗资源下沉到基层，通过人工智能的手段，我们可以用科技的手段快速实现这一愿景。我们现在在北京看一次病到大医院挂号是20块钱，如果我们到旁边的卫生院去挂号是1块钱，但是大家都仍然愿意去大医院去看病，不会选择小医院。虽然便宜、服务相对好，不用找黄牛花一晚上时间去排队，因为我们从心理上觉得大医院能看得好我的病、能治得好我的病。有一个大医院的朋友是非常宝贵的社交资源。这是一个普遍社会现象。人工智能技术正是助力基层医院优化流程，提高诊疗精度。政策的利好，社会的需求，是我们很大的一个机会。

　　举一个例子，刚才何总也提到，还是举放射科作为一个例子。因为我前半辈子一直在销售CT，后半辈子搞科技了。放射科设备每年的增长量差不多是30%，在医院工作大家一台机器是三班倒，我们医生三班倒就需要三拨人，医生的年增长有文献预估约3%，但如果机器的增长是30%的话，那就意味着我们医生的缺口非常大。

　　因为在医院科室里面，我原来也从事过这方面的工作。在我们的工作过程当中，实际上70%的工作也是重复性的，就是很多的报告，我们填到的这些影像所见，我们做的这些也都是重复性的工作。那么从第一个角度我来说，我觉得第一步这60%—70%的重复性工作是不是能用新的技术所替代？第二步，我们掌握了更强大的技术，我们能不能把这些技术，经过验证、经过大家认可，能做一些更多的新的技术的尝试，未来有无限的可能性

　　因为时间关系我就不多说了。

　　沈强：医疗本身就具有复杂性，而AI在医疗上的复杂性更是两个层级的：第一个医疗的过程本身的复杂性里，需要对疾病的诊疗、药物作用的机制进行机理研究，我们且不说AI在这个层面上还有很多要待去探索的问题，你要先把医疗本身的问题搞清楚，它内在是复杂的。

　　第二个是人工智能技术本身的复杂性，人工智能技术今天是靠数据驱动的，你用深度学习、神经网络等等各种各样的方法，其实还是会存在AI模型机理的黑盒子的问题、不可解释的问题。用一个不可解释的问题再去解决一个本身现在还没有解释清楚的问题就更加难以解释，很难有充分信心跳过人工把它应用在最直接的治疗过程上。所以路是要一步一步地走，去找一些可应用的点来进行突破，就像您讲的可以在研发的某些领域做工具性的应用。

　　乔总您认为AI在医疗领域的应用有些什么挑战？

　　乔昕：其实刚才大家说的这些挑战我们已经在落地过程中遇到了，确确实实是这个行业大家所面对的共同的挑战。但是我希望从另外一个角度去诠释这个问题，我们其实做任何一件事都不容易，不仅仅我们，我今天看快消行业他们也遇到很多挑战，所以我觉得还是要靠人。

　　所以我这里特别想强调就是人才，因为搞深度学习、机器学习、知识图谱、语音语义这些行业现在是站在一个技术的高点，这方面的人才在整个医疗、人工智能领域其实都是有很大的发展空间。这些技术综合在一起的产出其实才更“聪明”，会能帮助到医生更多。医疗行业有其特殊性，但别大家一听这么悲观都不愿意来了，因为医疗太“麻烦”，各方面的大咖、人才都不愿意碰医疗，千万不要这样。

　　我觉得我们还是希望吸引更多的尤其是这些技术方面的人才，我们承认医疗行业与数据收集、医院体制管理、监管上的特殊性可能会让新技术赋能医院的路上面临很多挑战。所以这造成了我们很多技术人员跨入到这个行业他很不适应，其实我们的医生有很多需求，对人工智能这项技术的热诚，我就有认识的医生朋友自己学习并尝试去编一些人工之智能的算法，去解决他自己的问题。也有很多我们喜闻乐见的收获，很多产品在落地过程中，我们的从业人员每天都可以看到应用成果的反馈，我觉得这个行业需要更多的人才，大家一直投入到这个行业当中，因为确确实实有很多的痛点，有很多需要大家用技术去解决的点。

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责任编辑：谢长杉