2018年8月31日，作為“2018（上海）中國人工智能展覽會暨OFweek（第二屆）人工智能產業(yè)大會”的重要論壇之一的AI＋醫(yī)療分論壇在上海成功舉辦。本次專場論壇圍繞AI+醫(yī)療技術應用，就AI醫(yī)療技術實現產品商業(yè)化遇到的困難與挑戰(zhàn)進行了討論。

會上，青島海信醫(yī)療設備股份有限公司數字影像總監(jiān)田廣野分析了人工智能技術的要素，同時對目前接觸AI醫(yī)療的公司進行分類，并解答了在AI開啟數字化醫(yī)療創(chuàng)新模式驅動下，海信醫(yī)療是如何解決在實踐中遇到的AI醫(yī)療困難的。

田廣野認為，目前醫(yī)療領域面臨著兩大問題：一是數據問題，二是落地問題。對于數據問題，肝臟大數據庫是一個很好的例子，它是以點帶面、與地區(qū)的三甲醫(yī)院合作的，并在一個器官上發(fā)起工作，完成肝臟大數據建立，最后慢慢地完成整個醫(yī)學影像大數據構建。

醫(yī)療健康領域被認為是人工智能落地的最有潛力的領域之一，田廣野總監(jiān)表示，要實現人工智能醫(yī)療的真正落地，需要更加創(chuàng)新的應用場景，需要人工智能各界共同努力，共同推動醫(yī)療人工智能的發(fā)展。

以下為田廣野總監(jiān)的現場演講內容，OFweek醫(yī)療科技網作了不改變原意的整理和編輯：

我是來自海信醫(yī)療設備的田廣野，非常高興今天能與各位在此交流人工智能在醫(yī)學健康領域的落地情況。海信醫(yī)療設備成立于2014年，專注于數字醫(yī)學以及智慧醫(yī)院信息化解決方案的研發(fā)。在此過程中，我們逐步利用人工智能深度學習技術，來賦能我們的產品，所以今天我與大家分享一下我們的產品、市場推廣情況、以及在使用人工智能中遇到的問題與思考。

我的演講分為以下幾個部分，我會對人工智能技術的要素進行剖析，包括底層的算力，到中間的框架，到頂層的垂直應用�；�于這個剖析，我會對當前涉足AI＋醫(yī)療的公司做了一個分類，基于這個分類，海信醫(yī)療能夠在整個醫(yī)療＋人工智能產業(yè)中很好地定位。第三部分我將介紹一下海信醫(yī)療在AI領域中的實踐，包括產品的應用和市場推廣情況。最后我會對在AI＋醫(yī)療中的困難以及思考做一個總結。

首先我認為整個AI的技術框架分為五大部分，最底層是基礎設施，也就是我們所說的AI框架、AI算力，包括云計算的一些資源，它是互聯網巨頭所提供的包括AI計算、網絡以及存儲資源。這些互聯網巨頭包括bat、谷歌、亞馬遜等，他們都是通過AI技術來推廣自己的云平臺，即用AI來競爭云平臺市場。另外傳統(tǒng)的芯片公司包括英特爾英偉達，他們通過開發(fā)適配于AI計算的通用芯片來提高他們在芯片領域的市場份額。

往上一層的是AI通用功能，包括基于智能圖像的人臉識別、OCR識別、智能語音識別、自然語音處理功能，這些功能往往是針對語言還有自然圖像，預先設計好的通用模型，垂直應用公司可以馬上拿來用。因為這些模型是針對自然圖像來訓練的，所以雖然成熟，但在醫(yī)學領域不能直接應用。

第三層就是算法。算法模型要素體現了整個人工智能的基礎，包括我們比較熟悉的分類模型，檢測模型以及用于語音分割的神經網絡等。AI模型是人工智能的基礎數學模型，它常常是通過科學論文然后公開發(fā)表。有很多AI的初創(chuàng)公司，在AI模型的領域有非常深厚的積累，這也是他們產品差異化的來源。

再往上的兩部分，稱為AI的開發(fā)工具，包括AI框架。大公司在開發(fā)、維護時使用，從而方便AI的開發(fā)人員搭建、訓練，以及部署網絡。公司的目的就是吸引語言開發(fā)者來建立圍繞公司的生態(tài)系統(tǒng)�，F在AI被稱為是未來的操作系統(tǒng)，也就是說AI在未來有很高的戰(zhàn)略地位，這些公司希望通過AI訓練平臺，讓垂直應用公司可以不需要具備AI的開發(fā)能力，只需要提供行業(yè)數據，提供專業(yè)的標注，其他的包括訓練、網絡建模、部署，完全用云平臺來負責，這樣就大大簡化了垂直應用公司的門檻。上面一層與我們今天行業(yè)相關包括AI＋醫(yī)療，AI＋金融等等。這些垂直應用廠商往往是數據的擁有者。他們利用這些數據，并且綜合底下幾層的AI要素來實現他們的功能。

基于這個AI要素分析，我認為目前涉足AI＋醫(yī)療的公司主要分為五大類型，第一種類型是互聯網巨頭包括BAT、谷歌、亞馬遜，他們利用AI來進行云計算平臺布局。但是在長遠來看，他們還是希望能夠把握住AI未來的操作系統(tǒng)這個巨大的市場。

第二類是大放廠家，他們有影像設備、預判終端，他們通過端到端的AI賦能，從前端的影像采集到中間的影像重建，到后端的閱片都進行AI賦能。這樣它可以提高影像設備的推廣能力。

第三類是傳統(tǒng)AI公司向醫(yī)療拓展，這類公司在AI某一個領域有深厚的積累，比如說語音、圖像。他們利用這個工具迅速切入醫(yī)療，并且在深度上和廣度上不斷擴展。比如說基于語音技術，我們在醫(yī)療中可以實現電子病例輸入，電子病例語音導入，做智能語音導診機器人。基于圖像呢，去年騰訊迅速地開發(fā)產品來進行基于醫(yī)學影像的人工智能輔助診斷。

第四類產品是當前最活躍的，也是技術含量最高的，我們認為是人工智能＋醫(yī)療的初創(chuàng)公司。這類公司有深厚的技術背景，他們在AI算法模型要素上有天然的優(yōu)勢，有很強的競爭力。他們的合作模式也非常靈活，產品迭代很快，基本上是三個月一個產品。

最后一類公司是傳統(tǒng)的醫(yī)療設備公司向AI領域拓展。這類公司的優(yōu)勢在于具有多年沉淀的醫(yī)院信息化解決方案，而這些醫(yī)院信息化解決方案是AI落地醫(yī)院天然的創(chuàng)新場景與落地場景，這些公司往往是數據的擁有者。

海信醫(yī)療設備公司就是屬于這第五類公司。我們在AI領域的定位就是AI的使用者，我們希望通過我們的信息化解決方案，把AI迅速落實到醫(yī)院，符合工作流程，讓醫(yī)生在潛移默化中去了解AI、熟悉AI、最終接受AI，這是一個長期的過程。但是由于我們在醫(yī)院的沉淀，可以把這個過程變得非常平緩。

海信醫(yī)療設備公司主要有五類產品線，包括海信應用顯示系統(tǒng)，這是基于海信多年在顯示器方面的積累，我們不足進入醫(yī)療領域，做醫(yī)療級的診斷生產。第二類是計算機輔助手術系統(tǒng)。就是基于ct核磁、基于人工智能分割以及識別技術，進行三維重建，三維渲染，手術推薦，對復雜的腫瘤手術進行精準的術前規(guī)劃。第三類是醫(yī)院系統(tǒng)化解決方案，包括數字化手術室，遠程會診等系統(tǒng)化解決方案。

第四類是海信移動護理終端，為了實現護士的無紙化辦公，只需要一個PDA終端就可以完成平常的醫(yī)生護理、藥品的管理等工作。第五類產品線是海信冷鏈系統(tǒng)，這是我們和海信冰箱公司合作生產的不同溫度級別的應用冰箱。

最近幾年，人工智能的成熟度在迅速地發(fā)展，但是它在醫(yī)學領域的應用受到精確度、綜合信息的分析能力，包括全病種的覆蓋能力的一些限制，注定了它在醫(yī)學領域不能代替醫(yī)生，只能作為醫(yī)生的輔助存在。我們認為它的定位是在傳統(tǒng)醫(yī)學的實踐中的增值服務。既然定位成增值服務，它就必須有一個增值服務的載體，這就是我們傳統(tǒng)醫(yī)療公司的一個最大的優(yōu)勢。我們的信息化解決方案就是人工智能技術的一個載體。

我們應用人工技能技術主要有兩個方面，一是基于我們的計算機輔助手術系統(tǒng)，對疾病的診斷，到疾病的定量分析，再到最后手術的智能方案推進，進行端到端的人工智能賦能。第二部分是基于智慧閱片室的遠程數字化手術室系統(tǒng)的醫(yī)院信息化系統(tǒng)，我們用人工智能對它賦能，基于這些場景提出一些人工智能的創(chuàng)新。

手術系統(tǒng)是針對胸腹腔，包括肝膽胰脾腎肺的很復雜腫瘤的精準術前規(guī)劃而開發(fā)。醫(yī)生拿到二維掃描圖片，系統(tǒng)通過語義分割，可以對腹腔內的重要臟器，包括肝與腫瘤腫瘤周圍血管、腫瘤附近的重要臟器進行精準分割，然后進行三維重建，以三維的方式展現在醫(yī)生面前。通過這些模型以及手術推薦系統(tǒng)，我們可以為醫(yī)生推薦不同的手術方式，讓醫(yī)生進行一個術前的精準規(guī)劃。

因為我們對腹腔中的每個組織器官有了精準的數學模型，建模，所以我們可以把腹腔器官的定量信息全面的展示給醫(yī)生，包括肝臟的體積，包括肌瘤的體積，腫瘤的最大徑，以及切除腫瘤后殘肝的體積。醫(yī)生可以憑借這些定量數據，綜合地評判應用的手術方式。不同的手術方式，包括解剖性肝切除，我們是通過分割出供血血管，并對供血血管的拓撲結構進行分析，對肝臟的不同功能段進行分割，這樣醫(yī)生只要單獨切除被病灶侵蝕的功能段，保留其他功能段，就能保持肝臟的正常功能。我們利用這種精確的曲面擬合，可擬合出精準的切割平面。在擬合過程中醫(yī)生可以實時的看到切割以后的肝臟體積，剩余的肝臟體積，這樣能夠保證這個手術是可行的，不然剩余的肝臟太少，可能會引起肝臟衰竭死亡。

對于一些多發(fā)性腫或者是巨大腫瘤不能進行手術的，醫(yī)生可基于影像導航的局部消融手術。這種手術就需要消融探針有精確的探針入針點，包括皮膚哪一點入針、入針錄像、入針的路線、如何避開血管、避開重要的臟器，以及如果我們用射頻消融、微波消融，消融的范圍需要一個精確的模擬，這樣能盡大程度上保護健康組織。這是利用我們系統(tǒng)做的一些案例。這都是一些比較疑難的案例，包括腹膜后腫瘤、肝中的巨大腫瘤、肝內多腫瘤。我們利用系統(tǒng)進行術前的規(guī)劃，將不可能做的手術變得可以。比如這個肝中的巨大腫瘤，醫(yī)生最后選擇的方案就是在肝臟中部把腫瘤掏出來。這是非常冒險的，因為血管周圍非常復雜。雖然冒險，但是非常精準，最后病人成功地完成手術。

我們對腎臟的這種保腎手術，以及肺部的分割也做了一些相應的產品，肺部的動靜脈特別復雜，而且支氣管決定了肺臟功能段的分段。所以通過對這些臟器血管的精準分割分析，可以精準地指導醫(yī)生手術。

還有一例是利用我們的手術系統(tǒng)進行的連體嬰兒的分離術。通過ct掃描，我們可以看到這兩個嬰兒是在肝部連接的，然后每一個嬰兒都有獨立的一套供血系統(tǒng)。這個手術非常危險，為什么呢？因為不管我們多切了或者少切了哪一邊，必定有一個嬰兒，可能會因為肝臟體積過小而有生命的危險，或者會影響他的生活。經過我們的三維重建，可以看到藍色的靜脈之間有一個天然的理論通報。經過術前的模擬，我們對它們的體積進行了分析。一段通道分離肝臟以后，肝臟的體積都足以保證孩子的正常生活。最后這個模型被推進手術室，現場指導手術，整個手術非常成功。

我們的市場推廣情況主要以兩種方式推廣，包括這種服務器銷售以及服務的模式。服務的模式，我們有一個專門的三維重建，手術推薦云平臺，醫(yī)生有需求的話可以上傳病例，我們也提供制作模擬手術的推薦，然后輔助醫(yī)生診斷。我們的平臺自從2016年底上線，從2017年和2018年的數據可以明顯地看到醫(yī)生的需求在不斷增長，這也是醫(yī)生對計算機輔助精準手術接受程度的提高。這是一個非�？上驳默F象。

基于前期的實驗，我們建立了一個非常大的肝臟數據庫，集合了一萬多病例，包括成人和兒童的、正常和非正常的各種腫瘤病例，里面的數據非常豐富。我們收錄了病例的三維模型、醫(yī)生診斷報告，包括術前的檢查、實驗室的血常規(guī)、檢查，以及術前三維重建和手術方式的設計等，我們也對手術中的步驟、術后的病理檢測的結果都進行了詳細的記錄。目前隨訪情況還沒有加進去。

這個數據庫意義非常大，因為有了術前的數據，術后病理的數據，和手術過程的一種分析，這可以對肝臟重大這種肝臟腫瘤的術式模型的研究提供一個非常好的依據。通過大數據分析可以對臨床的診斷提供非常有效的證據。比如說在遠程會診中的應用，首先創(chuàng)建智能助手，實現對語音實時的理解，利用人工智能數據實時影像配置，完成手術超聲影像實時導航�，F在比較火的這種視頻分析技術用于手術室，手術室都有一個樹葉攝像頭，全程拍攝手術過程，視頻分析系統(tǒng)通過結構化視頻，對視頻進行一個結構化操作，比如手術機器人訓練、醫(yī)生的培訓、醫(yī)生的手術質量的評估。

目前人工智能在中國非常火，與醫(yī)療相關的各種人工智能聯盟也非常多，這里我總結了一下，包括國家級別的，由工信部科技部牽頭的，包括省級的，目前山東、四川、湖南、廣東、上海都有省級人工智能聯盟，包括醫(yī)療�？祁I域的人工智能聯盟。為什么要把這些聯盟放在這呢？因為當我們分析他們的章程時，我們發(fā)現他們的目的其實就是規(guī)范化，人工智能輔助診斷的標準化，醫(yī)療大數據的標準，規(guī)范化醫(yī)療大數據、私有云平臺與公益平臺的標準。所以我們說目前醫(yī)療領域面臨的問題其實就是數據的問題。我覺得肝臟大數據庫是一個很好的例子。我們以點帶面，從與地區(qū)的三甲醫(yī)院合作開始，在一個器官上發(fā)起工作，完成肝臟大數據的建立，然后慢慢地完成整個醫(yī)學影像大數據構建。

最后做一個簡要總結。目前在CFDA對人工智能一些影像產品的認證上有很大的突破，然后我們預計2018年會有這個破冰的現象，但是同時我們應該認識到它只是人工智能醫(yī)療落地的第一步，因為CFDA只是滿足了市場的準入，如何落地、如何真正服務到醫(yī)生，還需要我們人工智能各界共同努力，共同推動醫(yī)療人工智能的發(fā)展，這是我的演講，謝謝。（完）