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围棋界再掀人机大战,AI又将如何变革医疗行业?

来源:药明康德 2017-05-23 09:48

编者按:今日上午10点30分,世界围棋第一人,中国棋手柯洁将与AlphaGo揭开三番棋大战的序幕,这是去年李世乭与AlphaGo的大战后,围棋界人机大战的第二个焦点,而它也被视为是围棋界的巅峰之战。除了柯洁,芈昱廷、时越、唐韦星、周睿羊、陈耀烨五名中国顶尖棋手也将组队与AlphaGo比试。人类在围棋上是否与人工智能(AI)还有一较高下的余地,将在这短短几天内揭晓答案。

毫无疑问,中国棋手们的高度重视,体现了对手的强大。从2016年3月到2017年5月,短短一年多的时间里,AlphaGo已经有了巨大的进步,这也反映了整个人工智能领域的变迁。同样是在过去的一年多里,我们在医疗健康领域见到了太多重量级的人工智能研究。略显尴尬的是,在与人工智能的直接交锋中,败下阵来的往往是人类。这些结果,也引发了“人工智能是否会取代人类”的思考。在人机大战二周目即将展开之际,我们为大家整理了一些资料,送上人工智能在医疗健康领域的动态盘点。今日,我们将读到业内人工智能目前的进展、遭遇的难题、以及未来的方向。



曾几何时,如果一家公司说自己的特色是“人工智能”,就能迅速与其他初创公司拉开距离。而现在,和人工智能相关的公司在业内早已习以为常。倘若一家公司和人工智能毫无瓜葛,很难想象它顺利能找到投资人或合作伙伴。

从新闻推荐到机器翻译,再到智能出行和精准营销,人工智能在这个社会无处不在。但对于医疗健康行业来说,人工智能的应用走得更加缓慢和谨慎。这不仅是因为医药行业的创新成本更高,更大的原因是,在这个领域,一个算法的错误可能导致的就是生死之差。



▲医疗健康领域,越来越多的公司正在使用人工智能(图片来源:CB Insights)

尽管如此,在过去五年里,采用人工智能技术的数字医疗公司仍然在快速增长。根据CB Insights的统计,2012年,和人工智能相关的协议不到20起,而在2016年,这一数字就增长到了70。最近的一项调查还发现,美国一半以上的医院将在5年内采用人工智能,而35%的医院计划在两年内就这样做。

在医疗健康领域,人工智能可以解决的第一大问题就是生产率。“在未来,我们需要以更少的资源来照顾更多的人,单纯从商业模式或工具发明角度去做改变,是改变不了人类生产率的,而这正是大数据时代,人工智能可以实现的事。” 美国医疗保险与救助中心(Centers for Medicare and Medicaid Services)的前任执行委员Andy Slavitt先生说。

多项研究表明,在医疗健康行业,人工智能技术将会最先在人口健康管理、临床决策支持、诊断和精准医疗领域获得应用。甚至在药物开发领域,运用人工智能也能帮助人们更加快速、精确和低成本地完成现实世界的证据收集和临床试验

人工智能如何变革医疗健康行业?

就在上周,谷歌(Google)宣布已尝试将其面向消费者的机器学习能力应用到医疗保健领域中。公司的研发团队Google Brain还宣称已经与加州大学旧金山分校(University of California San Francisco)、斯坦福大学(Stanford University)等著名学府一起从上百万名患者身上获得了去标识的庞大数据。去年11月,谷歌的研究人员在《Journal of the American Medical Association》发表了一篇论文,表明谷歌的深入学习算法能够对大量眼底图像进行识别,并能以90%以上的准确度检测出糖尿病性视网膜病变。今年,谷歌的人工智能算法在乳腺癌诊断上,也表现出了惊人的准确度。



▲谷歌首席执行官Sundar Pichai先生(图片来源:News India Time)

“这是一个大数据问题,但机器学习能独一无二地解决它,”谷歌首席执行官Sundar Pichai先生说:“所以我们打造了一个神经网络,检测淋巴结周边的癌症转移。尽管还很初期,但我们的神经网络已经显示出了高度的准确性,它的准确度达到了89%,而人类医生只有73%。”

IT界的另一些公司也不甘人后。苹果(apple)公司最近收购了一家AI公司Lattice,该公司在开发医疗应用的算法方面具有很强的背景。而在几个月前,微软(Microsoft)推出了Healthcare NExT计划,将把人工智能、云计算、研究和行业合作融合在一起。该计划包括了专注于基因组学分析和聊天机器人的项目,并与匹兹堡大学医学中心(Pittsburgh Medical Center)建立了合作伙伴关系。几周前,微软与数据连接平台提供商Validic达成了一项合作,将致力于把患者参与增加到其HealthVault Insights研究项目中。



▲微软的Healthcare NExT计划将利用人工智能改写医疗健康的格局(图片来源:微软)

除了这些大公司以外,医疗初创公司在人工智能方面的应用更加多样。Ginger.io用它搭建了行为健康监测与分析平台;Sensely则在手机应用和穿戴设备上加入了虚拟人工助理;Clue用人工智能帮助客户预测生育时机;Buoy Health基于18000份临床论文和500万名患者的数据建立了医疗搜索引擎。

另一个人工智能可以大展宏图的领域是医学成像。去年11月,以色列医学公司Zebra Medical Vision宣布推出一个新的技术平台,允许人们随时随地通过互联网上传和接收他们的医疗扫描分析报告。成立于2014年的Zebra公司致力于教电脑自动分析医学图像,诊断从骨骼健康到心血管疾病的各种状况。另一家知名的结合了人工智能的医疗公司AiDoc也于近日宣布获得了700万美元投资。

但是对于人工智能的应用来说,无论你的技术多么强大,最核心的仍然是数据。这也是为什么患者数据变得越来越重要。知名风投机构8VC的首席执行官Joe Lonsdale先生说:“最难的部分,是如何在一开始就获得数据。”加州大学伯克利分校(University of California Berkeley)的Maya Peterson教授也认为,“在真实世界中,我们与数据的关系是错综复杂的。目前我们还不能完全理解它们。”可以想象,有没有足够的患者数据,将成为区分一家医疗公司能否真正实现价值的关键因素。



▲数据是人工智能取得成功的核心(图片来源:Annalect)

人工智能的好算法,知易行难

如果说机器学习还有什么局限,那就是它只能从提供的数据中学习。因此,提供大规模、高质量的数据库,就成为了研究者、工程师、企业家需要费心解决的问题。

上个月,与谷歌颇有渊源的Verily启动了“基线项目”。研究人员通过与斯坦福大学医学院以及杜克大学(Duke University)医学院合作,计划收集大量健康人类的数据,作为未来研究的基准。在项目公开的信息中,研究人员计划招募10000名参与者,并对他们进行长达4年的追踪。这些数据有望告诉我们,人类从健康到发病的过程中,究竟经历了什么样的转变。这些庞大的数据将利用谷歌云端平台进行储存和计算。

Verily的“基线项目”还需要一些时间才能带来实际的改变,但目前,已经有一些人工智能项目为世界带来了真切的影响,其中最好的例子之一就是IBM的沃森系统(IBM Watson Health)。利用大量的数据,IBM的研究人员让一款认知平台自我学习大量患者的信息,并希望这些信息能为患者的治疗带来洞见。在一些人看来,这是机器学习在医疗健康领域最初的几个大型应用之一。



▲IBM的沃森已在真实世界中带来的很大的影响(图片来源:IBM)

“医疗健康领域非常复杂,在全球的不同地区,有着不同的特点。因此我们必须对沃森系统进行训练。比如说,我们要让它理解医学用语,”IBM沃森副总裁兼首席战略官Shiva Kumar博士说:“所以第一步是处理自然语言。我们要和患者对话,同化信息,然后开展下一步的工作。”

其中,最大的问题在于数据的非结构化。“医疗健康领域很特别,它有大量无法被我们利用的数据,”Kumar博士说:“所以,我们需要大量新的技术去改善这一现状。但我相信,我们这些从业人士最终能取得成功。”

人工智能的未来

德勤(Deloitte)生命科学与医疗健康领域的主管Rajeev Ronanki先生明确指出,在业内,有三大重要因素能让机器学习的趋势得到推动,它们分别是“呈指数增长的数据,更快的分布式系统,以及更智能、能够分析处理数据的算法”。这三者的结合,将增强人类的决策能力,提供基于人工智能的工具和设备,并能在特定的领域发展出更深的专精。“我们预计人工智能的增长还将持续”,Ronanki先生说。

许多专家预言,人工智能将为医疗健康行业带来一波又一波的新冲击。Allscripts Analytics的首席医学官Fatima Paruk博士认为,人工智能有望首先在慢性疾病的管理上带来应用。随后,人们将把患者的健康信息与环境、社会经济因素等统一起来,用人工智能做分析。再下来,整合了遗传学信息的健康管理手段将最终把精准医学变成现实。



▲当遗传学遇上人工智能(图片来源:华尔街日报)

对医药企业来说,人工智能的时代正在来临。Lux Capital合伙人,辉瑞(Pfizer)前首席执行官Jeff Kindler博士指出,医药行业在见识到人工智能加速新药研发的潜力后,不会轻易放弃这一工具。下一步,是如何真正应用上人工智能的问题。要知道,在医药行业,我们需要100%的准确性。任何错误所付出的代价,都是人的生命。

“我们所处的行业,平均需要12年才能让一款产品走进市场,”辉瑞的数码战略与数据创新副总裁Judy Sewards女士说:“12年够完成3个总统任期,或是打完3届世界杯了。在这12年里,我们大约需要1600名科学家来进行研究,需要3600个临床试验,需要数千名患者。有了人工智能之后,我们开始思考,如何能加速新药研发的过程,让它变得更智能,并能更好地将突破性新药与患者连接起来?”

Sewards女士提到的是研发效率的问题。她认为,与人工智能的合作,有望让效率产生飞跃式的提升。与此同时,她并不认为人工智能将完全替代人类:“有些人觉得机器或人工智能会替代科学家或医生,但我觉得更有可能成真的现象是,它会成为研究者最好的助手。”

后记

无论柯洁与AlphaGo的三番棋最终结局如何,没有人能够否认,未来早已到来。但人工智能与人类之间,并不是纯粹的“谁优谁劣”的问题,这个问题早就有了答案——普利策奖获得者Siddhartha Mukherjee博士在一篇《纽约客》的长文中说道:“机器学习算法将来也只是在区分能力上更胜一筹——区分和辨识出痣与黑素瘤。但是,全方位认知超越了以任务为中心的算法。在医学领域,或许终极奖赏还是要靠整体认知。”

换句话说,人类与人工智能,各有各的擅长。我们所需要问的,不是“人类如何避免被人工智能所打败”,也不是“人工智能是否会取代人类”,而是“人类如何能利用好人工智能,打造一个更美好的未来”。我们期待人工智能能为患者们更快带来新药,并更好地管理他们的健康。这是我们想要看到的未来的模样。
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