AI治得了病嗎？

沈玉姍

Alphago大戰(zhàn)李世石已經(jīng)過去一年多，人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）卻持續(xù)升溫，成為業(yè)界熱門。國際市場中，IBM、谷歌、微軟、蘋果、Twitter等一線科技公司，都在加大對AI技術的投入；在國內，中國互聯(lián)網(wǎng)公司三巨頭“BAT”紛紛宣布AI戰(zhàn)略，百度更宣稱自己是“一家人工智能公司”。

根據(jù)咨詢機構Venture Scanner的數(shù)據(jù)顯示，2016年全球人工智能公司的融資總額已高達89億美元。在眾人眼中，人工智能被認為是堪比工業(yè)革命的新一代技術革命。

但在2017年中國綠公司年會的“創(chuàng)變者專場”上，阿里巴巴人工智能研究機構資深總監(jiān)華先勝開始就對依圖科技創(chuàng)始人兼CEO朱瓏拋出了炸彈問題：如何證明這次興起的人工智能不再是虛假的春天？

前者曾獲選國際電氣與電子工程協(xié)會院士（IEEE Fellow），是視覺識別和搜索領域的國際級權威學者。后者則在UCLA博士就讀期間師從霍金的弟子Alan Yuille教授，并在麻省理工學院人工智能實驗室擔任博士后研究員，于2012年回國創(chuàng)立了依圖科技。二者對話稱得上是國內人工智能界的頂尖交鋒。

依圖科技專門從事人臉識別的技術研發(fā)，服務國內數(shù)十個省公安廳、海關、邊檢和金融機構。去年下半年，依圖攜人工智能技術進軍醫(yī)療行業(yè)，提供基于醫(yī)療影像和病歷數(shù)據(jù)的疾病輔助篩查技術。在國內，這樣的AI+醫(yī)療初創(chuàng)企業(yè)有50多家，它們分布于虛擬助理、醫(yī)療大數(shù)據(jù)、醫(yī)學影像等多個領域。種種跡象表明，醫(yī)療有望成為安防之后人工智能的下一個爆發(fā)點。

不過，華先勝的存疑不無道理。半個世紀以來，人工智能數(shù)次引發(fā)業(yè)界狂歡，人們以為人工智能將要改變世界，但最終都被證明還只停留在概念階段。究竟人工智能可否切實改變人類的生活點滴，實際的看病就醫(yī)過程會有多大改善，這一切真的準備好了嗎？

人工智能進入醫(yī)療行業(yè)的首要困難來自行業(yè)本身的高專業(yè)門檻。比如對肺結節(jié)CT影像的智能判讀設計算法，就涉及病灶位置、解刨分布、結節(jié)良惡性等的具體分析?！昂帽仁且欢聣?，要3-9個月的時間才能摸到邊，AI行業(yè)里有決心學習醫(yī)療專業(yè)知識的不多?！敝飙嚫嬖V《21CBR》記者。

在商業(yè)化落地的過程中，人工智能本質上是一門技術，而非一款產(chǎn)品或是其他載體。高度垂直、需求各異的醫(yī)療行業(yè)給了創(chuàng)業(yè)公司機會，也形成了公司之間的巨大差異。針對不同的醫(yī)院、科室和病類，產(chǎn)品線就千差萬別，沒有相似的對標，也沒有可參考路徑，大家都摸著石頭往前走。

依圖將目光首先對準了醫(yī)院的放射科室，與浙江省人民醫(yī)院放射科聯(lián)合組成科研團隊，搭建醫(yī)療影像智能平臺，實際使用5個月下來，計算機對肺結節(jié)的識別準確率已經(jīng)達到95%，這一實現(xiàn)，大大解放了放射科醫(yī)生的工作負荷。在此之前，浙江省人民醫(yī)院放射科平均一天要接待200例肺結節(jié)篩查患者，每個患者做CT檢查產(chǎn)生200張連續(xù)斷層圖像，也就是說，放射科的醫(yī)生平均每天要看40000張圖像。

高強度的工作負荷往往令診斷精準性超出了人類的把控范圍，而機器學習對醫(yī)療行業(yè)的價值就此凸顯出來：算無遺漏。華先勝表示，而當大量的醫(yī)生診斷數(shù)據(jù)通過人工智能模型算法不斷強化，并輸出經(jīng)驗反哺回醫(yī)生，“你可以想象帶來的革新會多大”。

但是，對于人工智能科學家們，其自身的專業(yè)領域仍面臨著諸多十字路口。一方面，學界不了解產(chǎn)業(yè)界最新的商業(yè)化進展，往往基于公開但過時的資料進行評論，從而造成偏差。另一方面，即使是當今最好的人工智能實驗室或公司之間、甚至機構內部的不同部門，也變得難以評價對方的工作?！敖裉斓娜斯ぶ悄苁且粋€技術難辨和沒有權威的時代。”朱瓏在演講中稱。

同時，人工智能的專家數(shù)量也嚴重稀缺。李開復曾對外界提到，全球目前懂人工智能的不超過7000人，在中國這個數(shù)字可能是700個，且大多為 BAT收入囊中。朱瓏也向《21CBR》記者表示，對于具備技術應用的敏銳度和想象力、能夠引領未來技術發(fā)展的領軍人物，“不是中國少，全世界都少”。

在朱瓏看來，上述情況歸咎于人工智能過去兩年間的“跳躍式發(fā)展”，不是技術本身，而在工業(yè)化應用的巨大進展。和過去30年相比，今天的AI技術不再只停留在概念階段，而是工業(yè)級場景的不斷解鎖，人類的想象力必須追趕人工智能發(fā)展的速度。談到人工智能的商業(yè)化預期，朱瓏回應：“它的發(fā)展從未令你失望，也總能給你新的刺激。”