數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)基礎(chǔ)與實施方略及教育啟示

余 中

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)基礎(chǔ)與實施方略及教育啟示

余 中

（北京智慧經(jīng)綸健康科技公司，北京 100040）

桑：余中博士（簡稱“余”）是信息技術(shù)和人工智能領(lǐng)域的專家，1997在美國加州理工學院獲得博士學位，導師是信息論創(chuàng)始人香農(nóng)的傳人Robert McEliece教授，另一位論文導師是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習理論的奠基者、著名人工智能專家John Hopfield教授，畢業(yè)后曾擔任全球最大的通信公司美國AT&T的技術(shù)總監(jiān)及總體架構(gòu)師，2010年余博士作為“北京市政府特聘專家”歸國參加國家醫(yī)療大數(shù)據(jù)建設(shè)，創(chuàng)建智能醫(yī)學服務(wù)平臺和中西醫(yī)全科醫(yī)療AI系統(tǒng)，積累了人工智能在醫(yī)療健康系統(tǒng)創(chuàng)造性應用的豐富經(jīng)驗，現(xiàn)在還是清華大學人工智能國際治理研究院特聘專家。我們請他從技術(shù)的視角，談?wù)剬?shù)字化轉(zhuǎn)型的切身體驗。

余：近兩年在和桑教授的深度交流中，我深感人工智能在醫(yī)療和教育這兩大民生領(lǐng)域的應用有很多相似之處。例如，優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源和優(yōu)質(zhì)教育資源的稀缺，是制約全民健康水平和幸福指數(shù)、解決社會公平的時代難題；又如，醫(yī)療服務(wù)對象的病人是千差萬別的，如何進行個性化的精準醫(yī)療，是醫(yī)療服務(wù)面臨的大難題；而教育領(lǐng)域如何超越整齊劃一的課程教學模式，真正實現(xiàn)因材施教，是教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大難題。人工智能的廣泛應用是破解這兩大難題的有效途徑和必由之路。

第一篇文章中桑教授對信息化、智能化、數(shù)字化三者關(guān)系的論述清晰、簡潔、通俗，下面我從技術(shù)的視角作進一步闡述。

一 數(shù)字化是信息化不斷升級的技術(shù)基礎(chǔ)

縱觀幾十年來世界信息化的發(fā)展，每一階段的攀升都與數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新密切相關(guān)。信息技術(shù)的實質(zhì)是人類接收、加工、存儲、交流信息能力的外化、延伸和強化，其實現(xiàn)的技術(shù)路徑是要把人的感覺、思維和相應的語言、文字、圖像等符號體系，轉(zhuǎn)化為可以用光電信號處理的數(shù)據(jù)，而破解這一難題的正是數(shù)字技術(shù)。計算機的誕生是數(shù)字技術(shù)在數(shù)學邏輯運算領(lǐng)域的突破，創(chuàng)造了二進制的計算機語言和程序，實現(xiàn)了大大超過人腦的強大算力和邏輯轉(zhuǎn)化與推理能力；經(jīng)過幾十年的發(fā)展，計算機先后破解了文字、聲音和圖像等數(shù)字化難題，使“電腦”越來越像人腦，人機之間的交流也越來越人性化，這就為計算機的應用和普及鋪平了道路?；ヂ?lián)網(wǎng)的誕生是人類傳遞生物信息的神經(jīng)系統(tǒng)之外化和數(shù)字化，由此實現(xiàn)了無數(shù)電腦和人腦的“聯(lián)網(wǎng)”，并創(chuàng)造出每時每刻海量增長的大數(shù)據(jù)海洋，遠遠超出了人腦和神經(jīng)系統(tǒng)加工處理信息的能力，人工智能呼之欲出、應運而生。

二 智能化是引領(lǐng)數(shù)字化的目標與價值導向

對人類的智力發(fā)展來說，“大數(shù)據(jù)”既是挑戰(zhàn)又是機遇。大數(shù)據(jù)是潛在的資源，從“資源”轉(zhuǎn)化為“價值”，必須實現(xiàn)有效數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘。最有效的數(shù)據(jù)分析就是近些年來不斷升級的人工智能機器學習算法。什么是人工智能？桑教授有一句通俗、生動的表述：“人工智能的本質(zhì)是讓機器學會學習?！庇眉夹g(shù)的專業(yè)語言來表述，人工智能的核心技術(shù)主要包括：①機器學習，其學習模式可分為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、強化學習等，學習方法可分為傳統(tǒng)機器學習和深度學習；②知識圖譜，是把各種類型信息連接在一起而得到的一個關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，從“關(guān)系”角度分析問題的能力；③自然語言處理，是利用計算機技術(shù)實現(xiàn)不同自然語言的機器翻譯，并實現(xiàn)對文本篇章的語義理解，讓計算機用人類自然語言與人交流的問答系統(tǒng)；④計算機視覺，是使用計算機模仿人類視覺系統(tǒng)，讓計算機擁有類似人類提取、處理、理解、分析圖像和圖像序列的能力，包括計算成像學、圖像理解、三維視覺；⑤生物特征識別，是通過個體生理特征或行為特征對個體身份進行識別認證的技術(shù)，包括指紋識別、人臉識別、虹膜識別、聲紋識別、步態(tài)識別等。

當今迅速發(fā)展的智能化浪潮，其技術(shù)基礎(chǔ)都是數(shù)字化的升級換代，在迭代中飛速提升的智能化算法和算力，在軟硬件開發(fā)和各行各業(yè)廣泛應用中不斷取得新突破。支撐深度學習的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是非常龐大的系統(tǒng)，需要海量數(shù)據(jù)、強大算力的支撐來進行網(wǎng)絡(luò)訓練。深度學習算法模型對于算力的巨大需求，推動了芯片業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展，如訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用到的GPU、TPU等特殊人工智能芯片的開發(fā)設(shè)計和應用。深度學習框架是進行深度學習的基礎(chǔ)底層框架，包含主流的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型，提供穩(wěn)定的深度學習API，支持訓練模型在服務(wù)器和GPU、TPU間的分布式學習，部分框架還具備在包括移動設(shè)備、多種平臺上運行的移植能力，從而為深度學習算法帶來前所未有的運行速度和實用性。目前主流的開源算法框架有TensorFlow、Caffe/Caffe2、CNTK、MXNet、Paddle-paddle、Torch/PyTorch、Theano等。

隨著人工智能在各行各業(yè)的廣泛應用，人們越來越清晰地認識到，為滿足人工智能在應用中不斷增長的需求目標（如人工智能的可解釋性、知識自動生成、通用性等），僅靠“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的機器學習是有一定的瓶頸和局限性的，只有依靠凝聚了人的智慧、經(jīng)過長期積累篩選建立的不同行業(yè)的專業(yè)知識才能有效破解，這就必須實現(xiàn)“數(shù)據(jù)驅(qū)動”與“知識驅(qū)動”內(nèi)在結(jié)合。知識驅(qū)動是基于專業(yè)知識的人工智能“邏輯推理”，早期人工智能“重推理”，近期的人工智能轉(zhuǎn)向“重學習”（數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學習），如何將此兩者相結(jié)合，是新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展的大趨勢與攻堅戰(zhàn)，也由此引領(lǐng)數(shù)字化發(fā)展的目標和價值導向。

三 人機協(xié)同的增強智能是破解醫(yī)療、教育難題的希望之路

當代人工智能發(fā)展與應用前沿的虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實（VR/AR）和“元宇宙”（Metaverse）值得特別關(guān)注。VR/AR面臨的挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在智能獲取、普適設(shè)備、自由交互、感知融合四個方面，智能化視聽技術(shù)生成與真實環(huán)境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數(shù)字化環(huán)境，包括數(shù)字人、數(shù)字孿生、平行系統(tǒng)、平行世界（元宇宙）等，用戶借助智能裝備與數(shù)字化環(huán)境中的對象進行交互，獲得近似真實環(huán)境的感受和體驗，通過顯示設(shè)備、跟蹤定位設(shè)備、觸力覺交互設(shè)備、數(shù)據(jù)獲取設(shè)備、專用芯片等實現(xiàn)更深層次的人機交互，包括語音交互、情感交互、體感交互、腦機交互。

元宇宙是基于VR、AR等人機交互技術(shù)，建立完全數(shù)字化環(huán)境，支撐數(shù)字邏輯實現(xiàn)的現(xiàn)實世界的業(yè)務(wù)邏輯重構(gòu)。元宇宙覆蓋的內(nèi)容不僅是信息的表示、呈現(xiàn)和傳播，還包含人類生產(chǎn)、生活的全部內(nèi)容。元宇宙系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)字化的方式，既有數(shù)字孿生，也有數(shù)字原生，還有虛實相生。數(shù)字孿生不僅把現(xiàn)實世界中物理性存在的內(nèi)容映射為數(shù)字化內(nèi)容，而且將現(xiàn)實世界中非物質(zhì)性存在的內(nèi)容，如法律、制度、規(guī)范、風俗、習慣等內(nèi)容映射為數(shù)字內(nèi)容。元宇宙系統(tǒng)還包含大量數(shù)字原生內(nèi)容，這是純粹數(shù)字世界自己生成的數(shù)字化內(nèi)容，它們在物理世界中并不存在對應的對象，這些數(shù)字化內(nèi)容與現(xiàn)實物理世界還將發(fā)生各種關(guān)聯(lián)，生成更多數(shù)字世界虛實相生的新內(nèi)容。元宇宙特征包括沉浸體驗、高仿真，實時運營、多維互動，高效內(nèi)容生產(chǎn)，身份與規(guī)則以及保障大規(guī)模用戶持續(xù)在線。圖1是“元宇宙”特征對應技術(shù)群支撐系統(tǒng)框架圖，包括關(guān)鍵技術(shù)、角色及細分技術(shù)三大部分。

圖1 “元宇宙”特征對應技術(shù)群支撐系統(tǒng)框架圖

這是在信息化向智能化不斷攀升過程中降臨在人類面前的數(shù)字化生存新時空、新天地，展現(xiàn)了包括教育醫(yī)療等所有領(lǐng)域走出工業(yè)文明步入信息時代的希望與未來。

下面簡要介紹近十年來我們團隊在探索人工智能、大數(shù)據(jù)等前沿信息技術(shù)運用于我國醫(yī)療健康系統(tǒng)，破解該領(lǐng)域一系列難題的做法和感悟。

當前中國醫(yī)療健康服務(wù)體系有兩大痛點：其一，沒有家庭醫(yī)生/全科醫(yī)生服務(wù)體系；其二，90%的優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源集中在不到10%人口居住的大城市，導致的結(jié)果是“無序就醫(yī)”“看病貴、看病難”。

2010年我們創(chuàng)建了北京智慧經(jīng)綸健康科技公司，團隊專家包括國內(nèi)外大數(shù)據(jù)與人工智能專家、國家醫(yī)療健康信息化專家，與中華醫(yī)學會、中國健康促進基金會、國家疾病預防控制中心、全國近700家三級公立醫(yī)院等合作開展了一系列國家級醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)科研項目，采集、治理（數(shù)據(jù)清洗與結(jié)構(gòu)化處理）與分析（數(shù)據(jù)建模與分析）一億人的醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)，將基于西醫(yī)循證醫(yī)學與中醫(yī)辨證施治的醫(yī)學臨床路徑與基于機器學習的大數(shù)據(jù)疾病預測模型相結(jié)合，開發(fā)了基于“知識圖譜/貝葉斯推理網(wǎng)絡(luò)+機器學習”的“醫(yī)學AI大腦”（探索新一代人工智能技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的創(chuàng)新應用與發(fā)展），開發(fā)了“AI三云聯(lián)動”（全科醫(yī)療AI云、?？漆t(yī)療AI云、家庭健康A(chǔ)I云）全民健康智能服務(wù)平臺，為患者/客戶提供中西醫(yī)智能診療和“預防、保健、診療、康復”全流程一體化的醫(yī)療健康服務(wù)體系（如圖2所示）。

在國家衛(wèi)健委的指導和支持下，我們部署了人工智能賦能基層醫(yī)療的示范工程，入選國務(wù)院發(fā)展研究中心智庫《改革開放40周年成果：中國樣本》成功案例，被譽為“人工智能賦能的21世紀赤腳醫(yī)生”，世界銀行和世界衛(wèi)生組織專家團實地考察后給予了高度評價?！癆I三云聯(lián)動”全民健康智能服務(wù)平臺現(xiàn)已部署2000多個醫(yī)療機構(gòu)、服務(wù)覆蓋1000多萬人。人工智能與人類智能的“共生系統(tǒng)”（人工智能賦能醫(yī)生服務(wù)/患者管理，全流程服務(wù)與管理數(shù)據(jù)反饋優(yōu)化人工智能，兩者建立相互支撐、增強學習的共生系統(tǒng)），是快速提升百萬級數(shù)量全科家庭醫(yī)生的醫(yī)療服務(wù)能力、實現(xiàn)具有自學習能力的醫(yī)學人工智能、提供普惠醫(yī)療與全民健康服務(wù)的有效方法與實施路徑。2022年春節(jié)后新冠病毒在香港全面爆發(fā)，我們應邀通過醫(yī)學AI大腦開發(fā)和部署了“新冠中醫(yī)AI診療與防控系統(tǒng)”，助力香港醫(yī)生實現(xiàn)了新冠患者中醫(yī)診療臨床全過程AI數(shù)字化管理服務(wù)（診斷、治療處方、藥品出單及配送、初診復診、療效評估、統(tǒng)計分析等），極大地提高了香港醫(yī)生的新冠診療能力、效率、專業(yè)化水平及患者管理能力，得到香港醫(yī)生、特區(qū)政府、國家援港抗疫中醫(yī)專家組的高度評價。

圖2 “AI三云聯(lián)動”健康智能服務(wù)平臺/人類智能與人工智能醫(yī)學共生系統(tǒng)示意圖

我們希望能與教育領(lǐng)域的同行開展更深入的合作，攜手破解我國人才培養(yǎng)和健康生態(tài)文明建設(shè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型難題。

桑：余博士介紹的經(jīng)驗、成果和感悟，對智能化、數(shù)字化的內(nèi)涵、結(jié)構(gòu)、前沿、趨勢進行了系統(tǒng)化、專業(yè)化的解讀，尤其是總結(jié)和展現(xiàn)了人工智能技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域創(chuàng)造性應用的成功案例，其中有三點特別值得借鑒：一是創(chuàng)建“三云聯(lián)動”的“醫(yī)學AI大腦”，整合了國家醫(yī)療健康部門、醫(yī)院、患者的多層次、多樣化需求和提供這些需求服務(wù)的各類資源，并在人機結(jié)合的數(shù)據(jù)挖掘、深度學習中形成了快速迭代的智能化超循環(huán)生長系統(tǒng)；二是開發(fā)出直接面向患者、家庭和基層醫(yī)生的中西醫(yī)AI終端設(shè)備，在基層醫(yī)院和三甲醫(yī)院創(chuàng)建支持該終端的全科—?？漆t(yī)生AI工作站，并與云端的“醫(yī)學AI大腦”聯(lián)網(wǎng)，提供“預防、保健、診療、康復”全流程、智能化的醫(yī)療健康服務(wù)體系；三是深入持久地開展人工智能專家（PhD）與醫(yī)學專家（MD）的深入交流對話與有效協(xié)作，實現(xiàn)人工智能專業(yè)技術(shù)語言、思維方式與醫(yī)療健康領(lǐng)域?qū)I(yè)術(shù)語、思維方式的交流溝通，培養(yǎng)出一批能聽懂和理解對方語言的跨學科人才，由此創(chuàng)建各領(lǐng)域智能化人才培養(yǎng)的新模式。這些對破解當前教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的痛點和難題具有很強的啟示。

余中，博士，研究方向為人工智能基礎(chǔ)理論與應用及醫(yī)療大數(shù)據(jù)，郵箱為jyu@mmednet.com。

2022年11月28日