專訪廈門第二醫院影像科主任郭崗：基於 IBM 推出的 AI 集成解決方案，如何給醫生減負增效？

7月20日，國務院發布關於人工智慧的發展規劃，其中就要求發展「智能醫療」。理想中的智慧醫療場景是：病人進入醫院，在大廳里可以通過機器人來諮詢要掛哪個科；醫生在跟病人的問診過程中，系統可以自動將問診語音轉化為文字，並通過自然語言理解技術轉化為結構化的電子病歷；同時，人工智慧系統將給出醫生診斷和治療的建議；病人去做影像檢查，人工智慧系統會輔助醫生閱片。

人工智慧與醫療的結合受業界矚目，而醫療影像則被認為是 AI 與醫療的融合中，最有可能率先實現商業化的領域。

醫療大數據中有超過80%的數據來自於醫療影像，大量的影像數據讀取客觀要求更為高效、準確的技術手段，而人工智慧恰好可以滿足要求。於是，具備技術和數據優勢的科技巨頭紛紛以「AI+醫療影像」為突破口，布局醫療領域。

影像科的痛點：看不完的片子

9月1日，以「架構·人機同行」為主題的 IBM Systems 創行者高峰論壇在北京召開。 IBM 全球及大中華區硬體系統部負責人，金融、醫療、製造等領域的企業、合作夥伴共同參與。

醫學影像作為醫生診斷過程的重要參考依據，承擔了不可替代的作用。影像科醫生為什麼會走上 AI 之路？其中存在一些頗為無奈的客觀原因。患者在發生重病、大病的時候，第一時間想到的是去三甲醫院就診，因為只有大醫院才有先進的設備、優秀的醫療團隊、妥善的治療方案。但，也正是醫療資源的不均衡，影像科醫生特有的工作環境和工作壓力，使得影像科醫生所承載的壓力越來越大。

廈門市第二醫院醫學影像科主任 郭崗

廈門市第二醫院醫學影像科主任郭崗表示，影像科每天要接診600-700位患者，每個患者的片子從幾十張到幾百張甚至上千張，都需要醫生用肉眼去觀察。每個患者平均花費的時間10-15分鐘，600、700個病人就要170多個小時。而每個醫生每天工作8小時，至少要21個人不停的看。「醫生每天在眼力和腦力的強大壓力下也非常容易疲勞疲憊，正是因為這些疲勞和疲憊，也很容易造成對片子的漏診和誤診，引起一些不必要的醫患關係的緊張。」

廈門二院為什麼會與 IBM 牽手？

影像科為什麼能夠最先和 AI 進行合作？郭教授認為，海量的片子絕大部分是常見病和多發病，這種片子的特徵，有比較典型的影像表現和規律性，診斷上不是太難。這是人工智慧介入的一個很好的基礎。

同時，鑒於影像科醫生巨大的工作負擔，如何把醫生從繁重甚至簡單重複的工作中解脫出來，有更多的時間進行精準醫療和教學研究也成為一個必要的需求。郭教授向雷鋒網表示，醫學院的醫生都承擔著科研任務，需要有更多的時間去提高服務質量和醫療效率。「所以我們想如何和人工智慧合作，有一套輔助診斷的系統，幫助我們提高效率。也正是基於這種考量， IBM 具有完整的場景，固定的硬體，同時有一套完善的解決方案。還有一點也是我今天一直關注的，數據的安全。正是因為這些， IBM 打動了我們，所以我們就開始合作了。」

IBM：「平台+服務」的集成解決方案

在工作環境的巨大壓力下，影像科醫生尋求人工智慧進行輔助篩查也成為了一種必然的選擇。在這點上，廈門市第二醫院選擇了與 IBM 進行合作，採用其人工智慧解決方案。

IBM今年推出的認知系統（Cognitive Systems）藉助擁有 CPU：GPU NVLink 的面向高性能計算的 IBM Power Systems 架構，提供人工智慧相關工作負載所需的高性能計算力。據了解，認知系統集成了 PowerAI 深度學習框架，提供預編譯的主流深度學習軟體工具包，針對 NVidia GPU 及 NVLink 優化性能。而認知系統中包含的 BlueMind 深度學習平台具有深度學習功能，基於 Spark 大數據平台框架，以較高的並行效率和擴展性能進行深度學習平台的資源管理、調度。

IBM全球副總裁、IBM中國系統開發中心總經理謝東在論壇上表示， IBM 推出的人工智慧集成解決方案有幾大特點。

IBM全球副總裁、IBM中國系統開發中心總經理 謝東

第一是「平台+服務」。平台是硬體軟體一體化的方案，包括 Power、PowerAI、BlueMind 等等。謝東表示，「我們覺得光有一個平台推向行業用戶還不夠，需要服務來支撐，在行業的專業人員和平台之間有一個橋樑，所以我們就有實驗室服務團隊來幫助實現。這就是『平台+服務』，這是我們這個解決方案的特點，是針對每個行業定製打造的。」

第二，成熟完整，易於使用。成熟完整在於，AI 不光是模型訓練，每個行業都有特定的問題，從數據的準備、模型的選擇、模型的訓練、在線的實施、在線應用等等設計一體化的方案，「 IBM 的解決方案幫助了行業用戶端到端生命周期的管理。」同時這個解決方案也要易於使用，「既然是一個新系統，很多行業專家並不具有 IT 使用經驗，我們希望他專註於專業問題，致力於模型訓練，易於使用的環境能夠大大提高他們的效率。」

第三，技術領先且開放。技術領先體現在幾個方面，一個是硬體平台，基於 Power 、基於 GPU 、基於 FPGA 加速，同時還有很多新的訓練方法，可以大幅度提高訓練的速度和精準性。 IBM 在面向企業級客戶需要考慮到系統的彈性，在企業中一開始業務規模相對較小，然後訓練更多的業務模型，使得系統得到擴展延伸。第二就是開放，行業用戶可以把 IBM 人工智慧的技術融入到這個平台上。同時平台又向開源社區開放，所以很多新的模型、新的設計架構都可以融入到解決方案中來使用。

雙方將成立智能醫學影像聯合實驗室

雷鋒網在此次會上了解到，廈門市第二醫院將會與 IBM 共同成立智能醫學影像的聯合實驗室，基於 IBM 認知系統的架構能力及組件探索 3D 影像識別、 CT 智能化檢測、磁共振智能化研究等方面的應用前景。

郭教授表示，合作最終的目的是減少國家和患者看病的成本，另一方面是提高醫院的服務效率和醫療水平。雙方前期的合作已經可以縮短影像科的就診時間，在某種程度上減少了成本。一旦系統可以應用到臨床，病人可能在基層醫院也可以享受到專家級的水平，無形中就可以給國家、給病人減少成本。

郭教授向雷鋒網透露，雙方接下的合作將在完善目前開發設備的基礎上，再開發基於 CT 的人工智慧的平台，基於磁共振的人工智慧平台以及基於科研的人工智慧平台。「現在基於 CT 的人工智慧平台是熱點，但是目的不同，這個處於科研和前瞻性研究階段。基於磁共振、科研的平台一旦成功了以後，可以通過大數據、格式化的研究，做到提前干預、提前治療，幫助醫生提高工作效率和準確率。尤其是緩解基層醫院醫護人員缺乏的問題，同時對國家的分級診療政策非常有積極作用，可以帶來很好的社會和經濟效益。」

IBM大中華區硬體系統部Linux系統技術總監 徐寧

IBM大中華區硬體系統部Linux系統技術總監徐寧表示， IBM 現在做的是二維圖像，但是現在醫療界包括深度學習領域都在看三維，這是一個難點，包括三維圖形怎麼標註，後續還可以做相應的的測量工作，希望在三維上能夠有所突破。

謝東認為， IBM 作為 IT 廠商能夠提供的是平台和一些技術服務，幫助行業專家使用 AI 平台、訓練 AI 模型， IBM 本身並不具有行業經驗。「我們並不知道哪裡是真正的病灶，所以要引入行業專家，這個層面一定要合作。」

IBM 認知醫療的戰略落子

人工智慧是 IBM 在2014年後的重點關注領域，IBM在 AI 領域布局圍繞 Watson 和類腦晶元展開，試圖打造 AI 生態系統。 IBM 的 Watson 是認知計算系統中的代表，也是 IBM 認知計算技術的一個具體表現。從十四年前的「深藍」到如今的 Watson ， IBM 一直沒有停下挑戰人工智慧極限的腳步。今年，IBM就推出了一系列認知系統，其中包括由 BlueMind 深度學習雲平台、 PowerAI 深度學習框架和使用 NVLink 技術的 IBM Power System S822LC 伺服器等組成的一套軟硬體整合的解決方案。

目前，醫療行業對認知計算和 AI 等技術大致有兩類較為突出的需求：一類是亟需一個具備數據挖掘能力和應用能力的平台來解決醫療業務實操中所面臨的難題；另一類是怎樣構建和優化針對某一具體醫療場景的演算法能力，如針對醫學影像 AI 領域。

IBM 中國研究院認知交互技術總監秦勇此前曾表示：「從縱向看，IBM的 AI 不是純軟體，其中既有底層的神經元晶元，也有服務 AI 的 Power 伺服器，還包括 Watson 的 API 等，所以 IBM 構建的是 AI 的整體架構，重點是幫助客戶迎接現實的各種挑戰。」

Power AI 自然不是 IBM 認知基礎架構平台解決方案的全部，在過去十年中， IBM 用 Watson 引領了認知計算的復甦，旨在為企業尋找 AI「快捷鍵」。IBM隨後採用了 POWER8，OpenPOWER，CAPI和 OpenCAPI 基礎設施，用於 AI 公共和私用雲實施。 IBM現在正在使用 PowerAI 完成 AI 圈子，用於想要使用 AI 但要有特定深度學習框架的企業。

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