商湯科技發布首款 AI 診療平台，張少霆深談其醫療戰略

近日，在2018世界人工智慧大會上， 商湯科技副總裁、研究院副院長張少霆發表了重要演講，並公布商湯首款醫療AI產品原型——SenseCare智慧診療平台。

這是商湯科技繼上個月宣布成立美國新澤西智慧醫療實驗室之後，首次公布其醫療戰略規劃及產品。

SenseCare智慧診療平台是一套可以適應多種臨床方向需求的綜合解決方案，計劃覆蓋骨科、呼吸科、放療科、神經內科、心內科等多個科室，賦能從診斷到治療規劃、耗材設計、手術跟蹤預測等多個工作環節。

其中，在骨科方向，商湯科技與上海交通大學醫學院附屬第九人民醫院戴尅戎院士和艾松濤副主任的團隊合作；在放療領域，則與醫諾智能合作。

此外，SenseCare平台不僅可以在特定的計算資源下，也支持多用戶同時在多種設備登錄使用，還可以針對多種臨床方向定製複雜的後處理功能。

除了與醫院、醫療企業開展合作外，商湯科技還在醫療上下游投資上做出布局，於今年6月投資了專註醫療互聯網產業的禾連健康，外加已經建立的美國醫療實驗室，商湯正逐步構建醫療+AI的完整生態。

以下為商湯科技研究院副院長張少霆的演講內容，雷鋒網掘金志在不改變原意的基礎上進行編輯：

大家下午好，非常榮幸能夠在這裡向大家介紹商湯科技在智慧醫療領域的進展。

首先我先簡單介紹下商湯科技。商湯是一家新公司，但我們在短短四年時間裡，成長為估值最高的 AI 獨角獸。那麼商湯的核心競爭力是什麼？我認為最核心的一點，便是我們在原創技術上的積累。

以大家經常提到的深度學習為例，現在很多開發者都會去使用Google和Facebook等平台的開源框架和深度學習平台。

但商湯從一開始就在嘗試做自己原創的深度學習框架Parrots，我們一方面在晶元層面與高通合作，強化自己的晶元網路能力，另一方面，商湯也在自建超過萬塊GPU的超算集群。

商湯是一家以AI為主的公司，我們一直都強調AI賦能百業，如湯曉鷗老師前天所講，AI本身不是行業，「AI+行業」才能體現其價值。這其中，智慧醫療便是我們重點布局的行業。

商湯其實早在2015年左右就開始探索智慧醫療，但當時側重科研。而在今年，我們招募了非常多的大咖加盟，既有名校教授，也有工業界牛人。

商湯的智慧醫療戰略，是希望能夠可以做到診斷、治療和康復全鏈條服務。同時，我們也會把比較多的精力放在治療和康復這些靠後端的鏈條上。

SenseCare是我們第一款產品原型，簡單來說，是立足於醫療大數據，服務於臨床需求。

具體來講，是在不改變醫院所有信息化建設的基礎之上，用SenseCare一體機對接醫院大數據，並讓用戶可以像使用本地工作站一樣去使用這樣一套AI系統。只需打開一個網頁，在有網路的情況下，便可做所有跟本地工作站一樣的診療解決方案。

SenseCare是什麼？這裡我講三點。

第一：永遠以患者為中心。

我們的產品設計使得它可以天然支持數字照片、病患溝通、遠程診療。對於客戶端來說，無論採取什麼樣的終端設備，只要有一個瀏覽器+網路的環境，即可使用所有三維功能和AI顯示，無論是在醫生的診所，還是在患者的病房，均可實現有效的溝通，同時也支持遠程診療交互。

第二層，醫者，必知其道。

我非常認同一個觀點：懂醫生的AI會戰勝不懂醫生的AI。幫助醫生解決臨床痛點需求的產品，才是一款好的產品，而不是自己做一個東西，推銷給醫生。

我們知道骨盆腫瘤早期難發現，等到發現時，就往往到了需要做手術的階段。如果需要保肢，則需要非常個體化的手術及耗材設計。

骨盆腫瘤手術流程，首先是獲得影像數據。醫生會對影像數據進行分割，分割到很精細的邊界，隨後進行三維重建，根據三維重建做3D列印。3D列印後，會做導板設計、手術計劃設計，以及假體設計。

整個流程中，其實有若干個痛點，首先腫瘤的區域不是很容易界定，而且勾畫工作費時費力。那麼能否用當下基於自動學習的演算法去做？答案是可以的。但這其中，同樣面臨一個問題，醫院如果希望獲得比較清晰的腫瘤邊界圖像，去做MR圖像時，不夠支撐三維列印。

我們提出的解決方案是MR可以給你一個比較好的邊界，然後在MR上面做分割，CT可以給你一個比較好的層間解析度，但是層上的解析度不夠，於是把MR層上的分割配到模型的圖層，再進行重疊，之後進行3D列印，整體計算過程少於25秒。

一位病人患了骨盆腫瘤，腫瘤和骨頭幾乎融在了一起，整個手術非常複雜，不但需要設計導板，還要設計一些假體進行替代，支撐整個骨盆。因此，在這種場景下，經過一系列智能化處理，然後得到一個高清晰的3D列印結果，一定可以幫助到醫生去更好地設計手術方案，制定導板以及耗材。

假設我們沒有做這個3D列印，我們的SenseCare平台同樣可以提供這樣的三維的重建、分割、顯示和交互，輔助醫生完成部分工作。

接下來我們不但要進一步的提高演算法的精度，同樣我們也希望能夠切入到導板的設計環節，幫助醫生更多地解決痛點問題。

第三個層次，醫者，立己達人。

我們還希望為合作夥伴賦能，解決傳統的醫療行業問題。

給大家分享一個放療的案例，我們都知道，癌症的三大醫療手段，手術、放療、化療。

有沒有可能讓患者享受到更高的放療使用率，來看看到底是不是能夠提高五年生存率。

這裡其實有很大問題，最大問題在於很難找到合格的物理師做這樣的放療規劃，設備可以買，技師也可培養，但物理師需要很長時間的培養。事實上，最主要的時間消耗在器官靶向的規划上。

在放療領域，我們的合作夥伴是一家在放療信息化系統行業沉澱了14年的深圳公司，他們有著完整的產品體系，並涵蓋多種核心加速器技術，目前落地醫院數高達400家。但要想把它推向基層，光有信息化的打通還不夠，還需要有AI賦能。

當我們能夠讓基層的科室裝配上設備，配備信息化系統，但專家人力仍舊不足，這時候就需要人工智慧。我們針對近20個器官的演算法分割結果與醫生的標註結果對比，一致度非常高，20多個正常器官的勾畫，有著相當好的精度。

除此之外，商湯科技在智慧醫療的很多板塊都有嘗試，包括呼吸科、神經內科、心內科等。

商湯科技的智慧醫療比較年輕，但一直都在拓展合作，也在參加公開域的數據集比賽。當然，比賽跟落地有很大的距離，但對於培養團隊、了解醫學問題、快速融入行業，有著較大的幫助。

另一方面我們也在全力與優秀醫院合作，讓我們的研發人員直接進入醫院，與醫生一起工作，深入了解問題，解決痛點。

在與企業合作層面，商湯更多會跟行業內沉澱已久、自身技術與業務壁壘的企業進行合作，比如剛才提到的放療，以及接下來重點布局的基因領域。

這個行業玩家眾多，如GE、飛利浦、西門子、聯影等，他們都在這個領域沉澱很長時間。聞道有先後，術業有專攻。商湯作為這個領域的新入局者，我們也希望向不同的公司學習，與大家一起合作，共建醫療AI生態，謝謝大家。

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