從眼疾到癌症診斷，人工智慧為醫療帶來「光明」

人工智慧在醫療行業最先的應用可能會從眼疾開始。通過分析醫療影像圖，未來人工智慧將幫助醫生更加準確地診斷眼疾。

這項可以為眼科醫生帶來顛覆性改變的技術源自谷歌旗下的DeepMind。DeepMind已經開始藉助成千上萬張視網膜掃描圖訓練人工智慧演算法，預計將比人類眼科專家更為有效。

DeepMind通過與英國國家衛生部（NHS）以及全球最有名的眼科醫院之一的倫敦莫菲爾眼科醫院合作兩年，取得了卓有成效的發現，並向醫學雜誌遞交了研究成果。如果研究結果獲得了同行評審的批准，那麼就意味著這項研究將於未來幾年內進入臨床試驗。

不過，該項研究的細節仍有待公布。莫菲爾眼科醫院研發總監Peng Tee Khaw表示：「未來一年之內，我們將會在醫學刊物上發表我們的研究發現。這是令人激動的進展，可以幫助數千萬人免於遭受失明的命運。」

DeepMind高級臨床科學家Dominic King在成果發布後表示鑒於圖像的信息量巨大，基於此類演算法還能應用到三大嚴重眼疾的診斷，包括青光眼、糖尿病視網膜病變以及與年齡增長有關的黃斑變性。

King還表示，人工智慧是通用型的，一旦在眼科方面被證明有效，也能夠用於其他醫學領域的診斷，比如分析放療掃描圖，再比如乳腺癌X光的篩查。

搶佔風口

醫療行業已經成為人工智慧最大的風口。隨著深度學習技術的不斷發展，人工智慧已經能夠幫助放射科醫生檢查每一張圖片的醫學掃描結果。

晶元生產巨頭英偉達早在2016年就與麻省總醫院臨床數據科學中心達成合作。英偉達憑藉其技術，利用中心100億份醫學影像，進行深度學習訓練開發，用於疾病的檢測、診斷、治療等場景。此外，英偉達還與美國國家癌症研究所、美國能源部合作啟動「癌症探月」項目。2017年，英偉達又宣布與GE醫療合作，加強對醫療影像的處理能力。

英偉達創始人CEO黃仁勛在去年接受第一財經記者專訪時就透露，英偉達已經在醫療領域投資多年，「計算機過去很長一段時間都難以理解人類的生物學，因為太複雜、太多樣化了。現在有了人工智慧這種新的技術和計算機科學，只要把人工智慧軟體注入到科學家或者醫生的工作系統中，我們相信能夠幫助新葯的發現，或者早期疾病的診斷，甚至疾病的治療。」

最早將人工智慧引入到醫療研究的是IBM Watson。2016年IBM就將人工智慧應用到腫瘤、慢性病管理、精準醫療、體外檢測等九大醫療領域。百度人工智慧計劃也在2016年10月推出百度醫療大腦。但是，由於當時人工智慧的學習過程仍然非常緩慢，IBM和百度的醫療項目在很長一段時間內都沒有實質性的進展。

如今，隨著GPU晶元技術的高速發展，計算機的計算能力已經呈現指數級的提升。以英偉達與GE的合作為例，英偉達的GPU技術將被用於通用電氣的先進超聲波成像設備，以提供數據的可視化和量化。GE醫療方面表示：「英偉達的GPU加速了血液流動的重建和可視化，並改進了2D和4D成像技術。有望在肝損傷檢測和腎臟損傷鑒定方面取得更好的臨床效果，因為它的速度非常快。」

替代人類？

應用人工智慧幫助專家進行診療的一大好處是節省時間。比如通常情況下標記頭頸癌需要醫生5到6個小時坐著不動，這對醫生而言也是巨大的壓力。英國業界呼籲國家衛生部門投入技術來減輕醫生重複性勞動的負擔。

DeepMind介入人工智慧診療也是順應了這一需求。據了解，DeepMind醫療團隊目前已有超過100名員工，這比三年前的10名增加了數倍。

但另一方面，大型科技公司與醫院之間的合作仍然飽受爭議。

2017年，倫敦數據保護監管機構判定NHS的一項授權DeepMind進入160萬病患醫療數據記錄的信託協議違反法律規定，這些數據包括有關急性腎損傷的數據和其他相關數據。

對此，King表示：「人工智慧的實施和評估需要像批准一款新的醫療設備那樣受到嚴格的管理，收集到了足夠的證據之後才可以推向醫療行業的規模化應用。」

研究機構Gartner分析師Anurag Gupta認為，疾病的診斷，一部分是科學，一部分是藝術。人工智慧可以提供前者，而只有人類智慧才能二者兼顧。「人工智慧系統能夠處理大量的信息，在一個狹窄的領域裡從大量的信息里獲取有用的資料，並且完成大量重複的事情，這些在短期內都能與人類技能形成很好的互補。」Gupta對第一財經記者表示，「而人類的技能則可以以人工智慧為基礎，因為我們人類擅長從信息里推斷出上下文的東西。」

美國癌症研究協會3年前開始搭建人工智慧大數據醫療平台，並向葯企開放數據，支持其藥物研發以及病人的精準治療。

該協會2016-2017年度主席Michael Caliguri博士對第一財經記者表示：「大數據的優勢很明顯，尤其對於腫瘤藥物的研發而言。所以我們就要建立一個癌症藥物平台的亞馬遜或者阿里巴巴。這就需要合作，互相交互信息。」

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