本文以醫(yī)療人工智能平臺為討論主題，分析了其中的建設(shè)要點、應(yīng)用關(guān)鍵要素，以及不同平臺模式之間的異同對比。

隨著人工智能技術(shù)的不斷深入發(fā)展，專業(yè)性的醫(yī)療人工智能平臺逐漸涌現(xiàn)出來，建議選用專業(yè)性一體化的平臺，從而節(jié)省平臺搭建和調(diào)試的工作，更加專注于模型的訓(xùn)練以及系統(tǒng)的應(yīng)用，同時所開發(fā)出的人工智能系統(tǒng)也具有高可靠、高效率的性能。

在未來醫(yī)療大融合的背景下，搭建的平臺應(yīng)具有弱耦合、強兼容的特性，滿足人工智能系統(tǒng)與醫(yī)療設(shè)備以及醫(yī)院信息系統(tǒng)之間的兼容和集成需求，提升醫(yī)療人工智能系統(tǒng)的性能。

在醫(yī)院建立專業(yè)性醫(yī)療人工智能平臺的基礎(chǔ)上，與醫(yī)院的臨床科室密切合作，選擇適合的疾病種類進行其診斷和治療系統(tǒng)的開發(fā)，從而提高診斷和治療的效果。

先從醫(yī)學(xué)影像人工智能系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用開始，在此基礎(chǔ)上，進一步集成更多類型的數(shù)據(jù)例如病歷數(shù)據(jù)、檢驗檢查數(shù)據(jù)、患者日常健康監(jiān)測數(shù)據(jù)等，從而構(gòu)建更加豐富和全面的醫(yī)療大數(shù)據(jù)，為開發(fā)更豐富的人工智能系統(tǒng)打好基礎(chǔ)。

01 醫(yī)療人工智能平臺建設(shè)

醫(yī)療人工智能平臺包括數(shù)據(jù)資源層、人工智能平臺和醫(yī)療應(yīng)用層。

（1）數(shù)據(jù)資源層提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，通過采集各個科室的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)，病歷數(shù)據(jù)等，打通業(yè)務(wù)系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)壁壘，為人工智能平臺提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

（2）人工智能平臺由計算能力，開源框架，算法和技術(shù)構(gòu)成。計算能力為人工智能平臺的運算速度提供保障。

以肺結(jié)節(jié)醫(yī)療影像數(shù)據(jù)為例，每位患者平均擁有20-30張片子，在自動識別肺結(jié)節(jié)時常用的計算機視覺模型如殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它可以使數(shù)十層甚至上百層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練成為可能，這對計算能解決方案供應(yīng)商提供醫(yī)療解決方案的公司大多數(shù)是具有綜合醫(yī)療信息化經(jīng)驗的公司，這些公司在醫(yī)療行業(yè)深耕多年，對醫(yī)療行業(yè)的業(yè)務(wù)流程比較熟悉，在發(fā)展人工智能醫(yī)療影像方面有天然優(yōu)勢。

這些公司對醫(yī)院的應(yīng)用場景、醫(yī)生的訴求有比較深刻的理解，可以快速將人工智能技術(shù)與需求結(jié)合，形成滿足醫(yī)生需求的產(chǎn)品。此外，這些公司具有較為廣泛的客戶渠道和穩(wěn)定的合作醫(yī)院，能夠更容易將人工智能系統(tǒng)在醫(yī)院內(nèi)部推廣、落地。

目前人工智能在醫(yī)療行業(yè)中的應(yīng)用一部分以嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用于醫(yī)療儀器端，即在醫(yī)療設(shè)備端使用人工智能技術(shù)，優(yōu)化設(shè)備性能。

例如通過動作捕捉技術(shù)判斷患者康復(fù)情況，提供可視化的數(shù)據(jù)影像展示，為醫(yī)生制定康復(fù)計劃提供有力數(shù)據(jù)支持；另一部分以數(shù)據(jù)中心里的影像數(shù)據(jù)、病歷等為基礎(chǔ)，在輔助影像診斷、輔助臨床決策等領(lǐng)域發(fā)力。

這些公司以原有業(yè)務(wù)為立足點，有多年技術(shù)積累為自身優(yōu)勢，紛紛擴展新業(yè)務(wù)領(lǐng)域，擴展醫(yī)療人工智能新領(lǐng)域。

醫(yī)療數(shù)據(jù)提供方深度學(xué)習(xí)特別適合大量數(shù)據(jù)的應(yīng)用，例如常規(guī)檢查產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)。

提高診斷效率和準確度的能力對于疾病的早期診斷和治療至關(guān)重要，對于因為醫(yī)生短缺導(dǎo)致評估影像和病理切片需要耽擱很長時間的地區(qū)，可以派上很大的用處。

作為醫(yī)療影像提供方的基層醫(yī)院、?？漆t(yī)生、省級醫(yī)院和新興的獨立影像中心對人工智能輔助影像診斷系統(tǒng)有迫切的需求。

中國的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)處于從傳統(tǒng)膠片向電子膠片過度的階段，影像數(shù)據(jù)信噪比相對較低，即便醫(yī)生經(jīng)歷長期的專業(yè)訓(xùn)練，診斷結(jié)論也往往受到醫(yī)生自身經(jīng)驗、疲勞程度和耐心程度等因素限制。

深度學(xué)習(xí)使用非監(jiān)督或半監(jiān)督的特征學(xué)習(xí)和分層特征提取高效算法來代替手動獲取特征，雖然存在一些不可抗拒的因素，如數(shù)據(jù)質(zhì)量存在較大差異，但在一定程度上減少上述人為因素導(dǎo)致的診斷不一致性，降低誤診率。

醫(yī)療人工智能平臺建設(shè) 15 醫(yī)療人工智能平臺的建設(shè)輔助醫(yī)療機構(gòu)提升服務(wù)水平，平衡醫(yī)療資源，緩解就醫(yī)壓力，特別是醫(yī)療資源匱乏的區(qū)域。

醫(yī)療機構(gòu)根據(jù)自身信息化水平選擇不同的建設(shè)模式，幫助提升自身的醫(yī)療服務(wù)水平。提出了很高的要求，龐大的數(shù)據(jù)量致使計算機的運算時間變得漫長，因此搭建一個超算平臺不僅能縮短運算時間，也能提升醫(yī)療的效率，降低患者的等待時間，這在臨床應(yīng)用中是至關(guān)重要的。

來源： IDC人工智能平臺架構(gòu), 2018

平臺模式一：建設(shè)獨立的醫(yī)療人工智能平臺

醫(yī)院利用大量醫(yī)療數(shù)據(jù)建設(shè)獨立于業(yè)務(wù)系統(tǒng)的人工智能醫(yī)療平臺，將分散在各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進行整合，利用自然語言處理技術(shù)將臨床描述信息轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化語言，生成醫(yī)療知識圖譜，把寶貴的醫(yī)學(xué)知識和治療經(jīng)驗保留并快速復(fù)制到醫(yī)療資源不足的地方。

獨立醫(yī)療平臺的建設(shè)周期較長，涉及對接的業(yè)務(wù)系統(tǒng)較多，在建設(shè)過程中面臨更多的挑戰(zhàn)。

為了獲得效果較好的算法模型，通常需要對醫(yī)療數(shù)據(jù)進行標注。

即便是采用非監(jiān)督學(xué)習(xí)或半監(jiān)督學(xué)習(xí)，在早期也同樣需要輸入標注好的醫(yī)療數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練。數(shù)據(jù)標注工作耗費時間長，門檻高，對標注人員有很高的要求。目前從事數(shù)據(jù)標注工作的人員以經(jīng)驗豐富的專業(yè)醫(yī)生為主，而且整個過程都是以手動標注完成。

同時，醫(yī)療系統(tǒng)IT廠商的協(xié)同合作意識有待進一步提高。數(shù)據(jù)作為醫(yī)療發(fā)展的“血液”，需要在各個系統(tǒng)間自由的流轉(zhuǎn)，打通醫(yī)院各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)間的壁壘是醫(yī)療人工智能系統(tǒng)發(fā)展的關(guān)鍵。

平臺模式二：建設(shè)嵌入式醫(yī)療人工智能平臺

醫(yī)院原有信息化系統(tǒng)作為支撐醫(yī)院正常運行的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，改造成本巨大，市場上新興的人工智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)很難代替原有業(yè)務(wù)系統(tǒng)。

多數(shù)情況下人工智能系統(tǒng)提供服務(wù)接口，對接到原有業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，將人工智能技術(shù)與原有業(yè)務(wù)系統(tǒng)有機結(jié)合。

以醫(yī)療影像為例，疑似病灶的結(jié)果輸出不需要醫(yī)生打開另一個系統(tǒng)，而是在原有的影像歸檔和通信系統(tǒng)（PACS）中提示疑似病灶的信息。

這種內(nèi)嵌式的人工智能模塊可以降低系統(tǒng)開發(fā)成本，更重要的是這一模式不改變醫(yī)生原有的診斷流程，操作習(xí)慣，可以降低醫(yī)護人員的學(xué)習(xí)成本。不改變既定模式的人工智能系統(tǒng)更容易被醫(yī)院方接受，系統(tǒng)的使用率較高。

采用嵌入式人工智能平臺不依賴原有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)的重要性日益凸顯的現(xiàn)在，無需開放原有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫，既可以確保原有醫(yī)療系統(tǒng)的數(shù)據(jù)安全，又可以增加各廠商間配合力度，有利于人工智能技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)中的推廣。

02 醫(yī)療人工智能系統(tǒng)的建立和應(yīng)用三個關(guān)鍵要素

醫(yī)療人工智能系統(tǒng)的建立和應(yīng)用中需要處理好如下三個關(guān)鍵要素，克服處理三個要素中面臨的挑戰(zhàn)，才能取得成功。三個要素如下：數(shù)據(jù)、平臺計算能力、深度學(xué)習(xí)算法模型。

1. 數(shù)據(jù)

醫(yī)療人工智能系統(tǒng)需要醫(yī)療大數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，通過機器學(xué)習(xí)等技術(shù)形成一定的智能，用來提供輔助診斷和輔助治療的功能。

醫(yī)療大數(shù)據(jù)主要包括醫(yī)學(xué)教科書、病歷尤其是針對某類疾病的病歷、數(shù)字化醫(yī)療影像、學(xué)術(shù)論文等。

對于醫(yī)學(xué)影像人工智能系統(tǒng)來說，則是需要數(shù)字化影像數(shù)據(jù)，包括CT、MRI、超聲、病理等影像數(shù)據(jù)，作為機器學(xué)習(xí)的原料。

因為病歷數(shù)據(jù)、數(shù)字化醫(yī)療影像數(shù)據(jù)等屬于醫(yī)院的知識財產(chǎn)，所以人工智能系統(tǒng)的知識產(chǎn)權(quán)歸屬原則和管理方法，需要在實踐中不斷探索。

醫(yī)療數(shù)據(jù)種類繁多，來源廣泛，數(shù)據(jù)格式千差萬別。所以，快速處理數(shù)據(jù)的收集、集成和加工用以保障人工智能模型的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，這是開發(fā)人工智能系 統(tǒng)需要克服的基本挑戰(zhàn)。

目前影像人工智能輔助診斷系統(tǒng)在醫(yī)院落地使用的時候，通常需要利用該醫(yī)院的影像數(shù)據(jù)重新學(xué)習(xí)，以及需要挑戰(zhàn)模型參數(shù)，才能適應(yīng)醫(yī)院的需求。

這是因為在影像數(shù)據(jù)這一關(guān)鍵因素中，目前各家醫(yī)院之間因為在影像生成中采用的標準不一致。

例如關(guān)于顯影劑的服用量標準、設(shè)備參數(shù)設(shè)置不一致造成影像灰度的差別等，造成各個醫(yī)院之間針對同一個患者的影像數(shù)據(jù)不同，用來支持機器學(xué)習(xí)的時候，其模型參數(shù)也會不同 。

為了能夠加大人工智能系統(tǒng)的適用性，需要在開發(fā)人工智能系統(tǒng)的時候能夠快速集成多方來源的數(shù)據(jù)，從而訓(xùn)練出更加精準、適用性更廣的人工智能系統(tǒng)。

2. 深度學(xué)習(xí)算法模型

除了處理數(shù)據(jù)之外，選用或開發(fā)深度學(xué)習(xí)的模型算法也是發(fā)展過程中的一大挑戰(zhàn)。

目前深度學(xué)習(xí)的算法很多，但是這些算法很難直接應(yīng)用，而是需要做一定的改進開發(fā)，然后應(yīng)用到數(shù)據(jù)訓(xùn)練中，并在訓(xùn)練中不斷的改進和完善，才能使算法模型越來越精確。

所以，選擇合適的算法或者開發(fā)算法、以及建立算法調(diào)整和改進的平臺系統(tǒng)，這是人工智能系統(tǒng)成功的要素之一。

因為AI系統(tǒng)處于起步階段，所以目前醫(yī)院用應(yīng)用的人工智能系統(tǒng)其模型算法與實際的需求仍然有不完全相符合的問題，需要不斷的改進。算法模型的改進也是不斷把AI系統(tǒng)推向更加精確的一項重要工作。如下圖所示，根據(jù)調(diào)查，目前醫(yī)院中使用的AI 系統(tǒng)都需要不同程度的改進或升級算法。

3. 人工智能平臺的計算能力

構(gòu)建一個算力強大的計算平臺是人工智能開發(fā)成功的根本要素之一。因為深度學(xué)習(xí)中需要非常巨大數(shù)量的數(shù)據(jù)輸入給訓(xùn)練模型，訓(xùn)練模型則需要進行巨大規(guī)模的運算來訓(xùn)練模型使其具有智能，所以人工智能平臺的計算能力（算力）是其成功的一個關(guān)鍵要素。

目前，人工智能計算平臺主要使用GPU芯片，醫(yī)學(xué)影像人工智能系統(tǒng)更是依賴于GPU來進行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)。也有一些AI系統(tǒng)使用CPU、FPGA、高性能處理器（TPU）等芯片。

目前各大服務(wù)器廠商也都開發(fā)了用于機器學(xué)習(xí)和運行人工智能系統(tǒng)的服務(wù)器，例如戴爾、新華三、聯(lián)想、浪潮等服務(wù)器廠商。NVIDIA 也開發(fā)了用于人工智能系統(tǒng)的開發(fā)和運行的超級計算機DGX。

人工智能平臺的計算系統(tǒng)目前大多使用開源系統(tǒng)，在開源系統(tǒng)上做出定制化開發(fā)以滿足自己產(chǎn)品的需要。

目前使用的主流開源系統(tǒng)有TensorFlow，分布式機器學(xué)習(xí)工具包（DMTK），Caffe等。

在開源平臺上進行定制化開發(fā)，需要非常強大的開發(fā)能力，對于開發(fā)團隊的技術(shù)水平要求非常高，因為開發(fā)水平?jīng)Q定著計算平臺的計算能力和計算效率，決定著人工智能系統(tǒng)的精準性。

NVIDIA推出的專業(yè)計算平臺Clara，很好地打包集成了NVIDIAGPU的計算能力，并集成了多種機器學(xué)習(xí)模型，能夠為深度學(xué)習(xí)和人工系統(tǒng)運行提供專業(yè)的支持，也能為處理影像數(shù)據(jù)并進行機器學(xué)習(xí)提供專業(yè)工具。

03 模式對比：獨立搭建醫(yī)療人工智能平臺與嵌入式醫(yī)療人工智能平臺

醫(yī)療人工智能平臺的發(fā)展很大程度上依賴于醫(yī)院原有信息化程度。

人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，醫(yī)院方需要大量的歷史數(shù)據(jù)支撐醫(yī)院醫(yī)生的科研工作、病歷分析、治療方案制定等方面的工作。

醫(yī)療系統(tǒng)IT廠商的協(xié)同合作意愿影響著人工智能技術(shù)在醫(yī)療機構(gòu)中的應(yīng)用情況。數(shù)據(jù)作為醫(yī)療發(fā)展的“血液”，需要在各個系統(tǒng)間自由的流轉(zhuǎn)，打通醫(yī)院各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)間的壁壘是醫(yī)療人工智能系統(tǒng)發(fā)展的關(guān)鍵。

醫(yī)療領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄芗夹g(shù)提出了更高的要求。醫(yī)學(xué)是一個系統(tǒng)且完整的體系，當(dāng)前人工智能公司在醫(yī)療領(lǐng)域的研究很多都集中在單一病種的識別，這對學(xué)術(shù)研究是具有價值的，但單獨研究單一疾病的人工智能輔助診斷對實際臨床工作意義不大。醫(yī)療機構(gòu)表示，單一病種的識別對他們的吸引力有限。

人工智能技術(shù)需要滿足臨床的基本應(yīng)用，支持某一器官絕大多數(shù)疾病的識別或支持某一系列疾病的識別時，才有可能產(chǎn)生商業(yè)價值，從而進一步推動相關(guān)的研究，產(chǎn)生持續(xù)的經(jīng)濟效益。同時，產(chǎn)品的設(shè)計需要符合醫(yī)生日常的操作習(xí)慣和診斷流程。

以超聲檢測是醫(yī)生在操作的過程中看到實時影像時就做出診斷，這要求人工智能技術(shù)支持實時診斷，對計算能力有了更高的需求。如果按照傳統(tǒng)的先采集后識別，有違醫(yī)生的操作習(xí)慣和診斷流程。因此人工智能技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展不僅依賴技術(shù)的發(fā)展，也需要對行業(yè)理解深入的人才。

作者：Rolia，?前?？挡┦柯?lián)合創(chuàng)始人兼產(chǎn)品總監(jiān)

本文由 @pms-rolia 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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