"醫療大腦” 阿里如何布局醫療人工智能

繼阿里健康推出“藥品監管碼”，天貓推出“天貓醫藥館”之后，阿里巴巴再次向醫療健康行業進軍。這一次，它選擇的是醫療人工智能（AI）。

剛開始，阿里云發布ET醫療大腦，宣布正式進入醫療AI領域。經過一年多的研究訓練，阿里云宣稱，自主開發的人工智能ET，“可在患者虛擬助理、醫學影像、精準醫療、藥效挖掘、新藥研發、健康管理等領域承擔醫生助手的角色”。

“我們將ET醫療大腦設置為一個開放的人工智能系統。除了阿里云的人工智能科學家投入到研發當中，我們更希望能吸收外部精良的算法與醫學經驗，這樣ET才能更快地成長為一名高級醫師。”阿里云“醫療大腦”項目負責人閔萬里說。

從機器讀片出發

實際上，“機器讀片”并不新奇。美籍印度裔醫生葛文德在著作《醫生的修煉》中提到，早在1997年，醫學界爆發“深藍大戰”。作為瑞典頂尖的心臟專科醫生，沃琳每年要看上萬份心電圖。在2240份心電圖的人機對戰中，沃琳正確地挑出了620份，電腦則正確地挑出了738份——電腦以20%的優勢擊敗了專家。

20多年后，阿里云則希望挑戰肺結節領域的機器讀片，試圖診斷出早期肺癌。結節是影像學上的一個描述性名詞，只有在發現結節之后才能進一步確認是良性還是惡性。因此，對于肺癌的篩查來說，準確發現結節是診斷的第一步。“今天，機器讀片的難度、深度、速度、可信度與過去完全不同。過去的機器讀片是預處理，明顯有問題。同時，過去的機器只能判讀簡單病癥，現在已經能判讀疑難雜癥。”閔萬里說。

據悉，機器讀片，至少有四個優勢：

一是時間更短。一位經過嚴格訓練，有多年臨床經驗的醫生，診斷一個病例平均需要查看200張以上的CT掃描圖片，診斷時間超過20分鐘。而計算機結節檢測系統通過學習大量有經驗醫師標注的樣本，能在秒級，甚至是毫秒級，就給出分析結果。

二是準確率更高。此前，浙江大學附屬第一醫院就利用ET實現了甲狀腺B超的快速分析。ET可以在片子上圈出結節區域，并給出良性與惡性的判斷，大大節省了醫生的診斷時間，準確率也比三甲醫院高出21%。肺癌診斷就是醫療大腦準備“攻克”的下一個目標。

三是穩定度更高。廣州醫學院第一醫院院長何健行表示，人的大腦會出現疲勞，人診斷的準確性比85%高，可以達到95%，但不能保證無時無刻都是95%。

四是讓年輕醫生獲得名醫的診斷能力。隨著大量醫生（尤其是名醫）訓練機器讀片，這一能力將被集成到單個醫生身上，使之功力呈現N倍增加。

跨界的難關

中國互聯網公司進軍醫學人工智能之路，并不順利。早在2016年10月，百度“醫療大腦”，正式將人工智能技術應用到醫療健康行業。百度總裁張亞勤、百度首席科學家吳恩達均到場為其站臺。時至今日，吳恩達被傳離職，且百度醫療事業部也遭到裁撤。

同為互聯網技術公司，阿里云總裁胡曉明坦陳，七八年前阿里巴巴開始做云計算的時候，阿里云是一個非常孤獨的唐吉坷德。如今，云計算已經得到制造業、交通運輸業、文創行業的認可，但在醫療行業，仍有部分人對云計算、人工智能不太認同。他談到自己在一家醫院的見聞：“一個100平的屋子，當桌子上堆滿了紙質病例、數據沒有辦法在線、成為資料的時候，一股霉味，我們看到就很痛心。”

大部分公立醫院要求服務器本地化部署，這給一度主打“公有云”的阿里云帶來障礙。因此，阿里巴巴在醫療行業推出了混合云服務。閔萬里表示，不管它是混合云、公共云還是專有云，更重要是產生的價值和達到的效果，是以最小的時間、成本的代價，去實現最大的投入產出比。“如果在機器上花太多的錢，感覺我們在賣機器，這個不是我們想要做的，我們要給客戶、給病人創造價值。”

截至目前，阿里云已經同華大基因、廣州醫科大學、浙江大學等研究機構，以及浙江大學附屬第一醫院、邵逸夫醫院、上海華山醫院都開展了深入合作。

阿里云跨界醫療AI的更大挑戰在于，AI關注的是準確率，但真實場景需要“算無遺漏”。否則會延誤最佳診療時機。在算法持續迭代并趨近于完美之前，醫療行業對人工智能失誤的容忍度極低。

對此，閔萬里表示，相當于假陽性，阿里云的算法策略更加需要避免假陰性，“寧可錯殺一千，不可放過一個”。通過“人機結合”，先通過機器進行“海選”，把疑似的地方都導出來，讓準心越來越精確，比如肺結核里面導出來20個，AI導出來40個，讓專家再做人工判讀。

不碰數據交易，布局數據標準

當天，阿里云宣布聯合英特爾、LinkDoc（零氪科技）啟動天池醫療AI系列賽，第一季對早期肺癌診斷發起挑戰。阿里云天池平臺將提供海量的脫敏后高分辨率胸部CT掃描數據。選手需要通過原始CT影像圖片訓練模型算法得到結節特征，最終實現對影像圖片結節區域的智能化判斷。這意味著，阿里云將主要專注于底層算法，而將數據來源，數據開發、數據應用，主要交給自己的合作伙伴。

一位阿里云人士在私下溝通中表示，一流企業定標準，三流企業賣產品。在中國的商業公司里面，阿里云是推動醫療大數據實施細則落地上，走在最前面的一家。在國家有關部門制定數據安全和隱私的相關法規時，阿里云始終在參與。這位人士坦白，阿里云為此付出了巨大代價，那就是作為利益獨立的第三方，抵御住了數據交易的誘惑，始終沒有碰數據交易。

如果阿里云既不是醫療服務提供方（如醫院），又不是醫療數據處理方（如醫療大數據公司，如零氪科技），更不是數據交易方（如藥廠、器械廠），那么介入標準制定，似乎缺乏利益相關性。如今，“醫療大腦”、天池醫療AI系列賽，為阿里云提供了一個窗口期。