【2018慢性病与信息大会】中国信通院赵阳光：人工智能在健康行业中的应用

2018年4月27日-28日，由中国疾控中心、中国信息通讯研究院主办，中国疾控中心慢病中心、中国信息通讯研究院云计较与大数据云研究所、中国通讯尺度化协会慢性病防控信息技能委员会承办、CloudBest和大康健派协办的"第四届中国慢性病与信息大会"在北京隆重召开。

4月28日，“康健智能终端成长与应用”分论坛正式召开，中国信息通讯研究院营业主管赵阳光在现场举办《人工智能在康健行业中的应用》出色分享。

中国信息通讯研究院营业主管赵阳光

演讲内容如下：

赵阳光：列位率领、专家，各人上午好！

本日很侥幸代表中国信通院代表人工智能在医疗康健规模的应用。本日这个讲述分以下的思绪，聚焦到医疗的行业，AI怎样赋能和改变传统医疗行业中存在的破绽，最终面临将来这个财富成长的题目与挑衅，我们通过对数据、尺度和相助模式、通过技能创新和尺度完美、财富融合等角度给出行业成长的提媾和说明。

我们认为人工智能自己的成长，人工智能这个技能自己并不是奇怪的观念，早在上世纪50年月的观念就呈现了，一向到阿尔法狗的问世，才让我们感觉到人工智能有一个很是好的应用，我们以为背后有三大身分敦促人工智能高速进入应用的成长，它的算法、算力和数据这几个方面。

关于算法，此刻像卷积神经收集应用在图像辨认等等规模已经取得很是好的结果，海外许多比赛，这种算法在图像识此外应用已经靠近于人眼的程度。着实我们知道有潜能的神经收集，在当时处理赏罚较量简朴的题目，此刻在各个行业的伟大度不绝增进，在医疗行业必要在大的片子傍边很是细小的地区，早年神经收集不足用了，必要深层的神经收集去逐层的说明图片的界线特性，最终给出整个的判定。

关于算力，此刻来讲，在呆板进修规模和传统基于CPU的逻辑运算，基于GPU支持高并发、高并行的架构举办过渡，此刻有许多专注于神经收集的芯片问世，很好的支撑了关于算力的基本。

关于数据这方面，在数据方面岂论从数据量照旧从数据的市场局限，包罗数据的种类，有大量的关于图像、文本和视频等等非布局化的数据也可以形功效然的数据集来做实习，这是数据方面提供很是好的基本。

我们聚焦一下医疗的行业，医疗行业传统存在一些题目，我们知道国度一向在敦促下层的首诊、双层的转诊，这项国策敦促了好久，但还没有完全到达预期，个中较量大的缘故起因是优质的医师资源难以下沉，现实上各大家满为患的挤在三甲医院看疾病，80%的疾病可以放在下层医疗机构去看的，20%的疑难杂症有须要在三甲医院看的。在下层医院此刻无法应对这个题目，较量大的缘故起因有两方面，一个是关于下层大夫的程度有待晋升，下层较量必要全科的医师。第二个是装备的欠缺，糖尿病、视网膜病变的疾病，专业的装备，到达十几万，入口到达几十万，下层医疗处事机构来说回收这种装备较量求助。通过AI来改变这些题目，可以或许通过影像机通过图像的说明，捕获到一些病灶的地区，再给上级大夫复诊，起到早期筛查的浸染。人工智能辅佐其他医疗数据代价的方面，像放射科大夫天天事变量长短常大的，同时对付他们来讲，片子是主观和履历的常识，轻易产生漏诊和误诊的征象，我们信通院跟国度卫计委率领雷同傍边获得数据指标，误诊和漏诊的概率加在一路到达40%，这长短常大的隐患，操作图像识此外技能完成早期的筛查，在后头也会具体给各人举办切磋。

关于电子病历，电子病历蕴含着大量的专业常识，疾病病征以及指导方法，传统的数据发掘方法必要人工的来举办抄阅，此刻有天然说话的技能，把非布局化的数据举办布局化的处理赏罚举办数据的说明。医疗人工智能的场景较量多，从就医层面，诊前、诊中、诊后，对医院的大夫、对体检的机构，从差异医疗行业角度说明，低落医疗本钱，进步整个医疗服从。

我们详细看看这个场景，起首可以看看康健助手，指的是操作天然说话处理赏罚的技能将用户的文本输入可能说话的输入举办领略，反馈给用户自问诊、导诊的指导，医疗康健规模的助手，还不像通用规模的助手，完全实现自由问诊的输入，医疗规模用语凡是来说较量专业，平凡用户描写的不太明晰，以是在此刻财富的根基上选择的情势与用户举办雷同。在语音辨认这一块，科大讯飞的例子，他们的呆板人在多个医院的大厅举办导诊了，语音识此外技能可以或许辅佐大夫做这些事儿，尤其口腔科的医师，事变的时辰双手无法腾出来誊写病历，通过语音识此外技能，同时去共同专用的麦克风去除情形的杂声，按照诊断的记录、患者的根基信息形成布局化的电子病历。

第二个应用，我们看到在影像规模的应用，我们感受到进程傍边很是重要的浸染，可以或许实现影像的早期筛查，早期筛查这件事儿长短常具故意义。我们看到食管癌为例，早期诊疗是一个要害，早五年的诊疗保留率高出95%，晚五年的保留率低于15%，我们看到整个技能道理是指，起主要获取设惫亓?数据，对数据操作一些图像装备人工智能的要领，去灶、滑腻等等这些要领去去除去脂肪、肌肉等等滋扰身分，诸多有特性的身分，拿到这部门数据给专业医师人工标志，共同专业的标志器材把病灶地区和巨细、位置形成坐标的信息，形成一套数据为模子做分类的进修，当输入新的影像的时辰帮你判定这种肿瘤是良性照旧恶性的。

除了适才食管癌的例子，在影像傍边尚有此外例子，像肺癌等等这样一些疾病。在正负样本不均的环境下纯真接头精确率意义不大，我们接头一下将来的成长趋势，关于肺结节的检出，根基上2厘米以上恶性概率很是高了，技能规模来讲，4到6毫米细小结节的检出是技能上的分水岭，结节除了巨细的身分之外尚有许多此外身分，包罗它的边沿特性、是否有分叶和毛刺和密度的特性等等这样一些身分都可以或许阁下最终的判定和要害性的身分，这一块也依靠于医师标注水平的延长。

尚有病理，病理在我国专业医师长短常稀缺的，可以或许到达十万级以上的人才缺口，作育病理大夫的周期还长短常长，短期之内这个题目难以办理，也是卫计委很是体谅的工作。操作AI技能可以实现很好的增补，AI操作病理来讲有较量大的难度，我们看到对病理的诊断，除了要诊断细胞学的特性还要诊断组织学的特性，从病毒传染到非常增生、到最终的癌变，表皮细胞逐渐往下，这些举动也要举办说明，包罗细胞学的特性，都是要进修的身分，对AI技能来讲也是较量大的挑衅。

（编辑：湖南网）

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