阿里達摩院 AI醫(yī)療 「鑄劍」四年：上線170家醫(yī)院，落地57座城市

編者按：本文來自微信公眾號“機器之能”（ID：almosthuman2017），作者凡雪，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

疫情突然，對于各行各業(yè)來說都是一場大考，尤其是 AI 醫(yī)療行業(yè)，從疫情咨詢、藥物研發(fā)、病毒基因分析再到臨床診斷等多個環(huán)節(jié)，緊急上陣，達摩院醫(yī)療 AI 團隊卻連點成線，應(yīng)用「處處開花」。

在這背后，是達摩院醫(yī)療 AI 團隊的四年蟄伏，從肺部 CT 影像切入醫(yī)療 AI，到后來在肝結(jié)節(jié)、心血管、骨科等方面均取得不錯進展。

疫情當(dāng)下，不僅僅是達摩院醫(yī)療 AI「仗劍」逆行，國內(nèi)無論是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、醫(yī)療相關(guān)企業(yè)都在馳援路上，讓醫(yī)療 AI 價值在抗疫中得到驗證，從而加快相關(guān)產(chǎn)品落地，一定程度上解決以往醫(yī)療 AI 企業(yè)營收困難的現(xiàn)狀。

正如達摩院高級研究員華先勝所說 AI 助攻，人類醫(yī)生提效，完成這一愿景指日可待。

撰文 | 凡雪

編輯 |四月

現(xiàn)如今，疫情正逐漸蔓延至全球，國內(nèi)疫情肆虐的風(fēng)暴過后，每當(dāng)復(fù)盤抗疫歷程，阿里、達摩院，總會成為不可忽視的關(guān)鍵詞條。

的確，不論是與浙江疾控中心合作的基因檢測平臺，將疑似病例基因分析時間縮至半小時；還是率先在鄭州「小湯山」應(yīng)用的 CT 影像系統(tǒng)；或是國內(nèi) 57 座城市都在用的智能疫情機器人，阿里抗疫覆蓋疫情咨詢、藥物研發(fā)、病毒基因分析、臨床診斷等多個環(huán)節(jié)，力度不可謂不大。

如今影響力還在不斷擴散，據(jù)阿里統(tǒng)計，截至 3 月 31 日，達摩院 CT 影像 AI 已在浙江、河南、湖北、上海、廣東、江蘇、安徽等 16 個省市近 170 家醫(yī)院落地，已診斷 34 萬臨床病例。

隨著疫情全球擴散，3 月 31 日，達摩院 AI 隨著阿里云一同出?！毡局t(yī)療科技機構(gòu) JBC 正式上線阿里云新冠肺炎 AI 診斷技術(shù)，開始向日本醫(yī)院提供這一服務(wù)，幫助醫(yī)生通過 CT 影像快速進行新冠肺炎篩查。

一達摩院「仗劍」逆行

「系統(tǒng) 20 秒內(nèi)對新冠疑似患者 CT 影像做出判讀，并量化病癥的輕重程度，分析結(jié)果準確率達到 96%」，從華先勝嘴里跳出的數(shù)據(jù)，直觀地顯示著這套系統(tǒng)的輔助作用。

華先勝是阿里巴巴集團副總裁、達摩院高級研究員，2001 年北大數(shù)學(xué)系博士畢業(yè)，在微軟工作 14 年后被「阿里云之父」王堅挖角，開啟阿里在 AI 視覺研發(fā)和落地方面的探索。

2 月 4 日，達摩院接到任務(wù)，要借助 AI 技術(shù)對新冠疑似案例 CT 影像做出判讀，4 天內(nèi)，達摩院算法團隊便已構(gòu)建出一個識別模型，模型剛出來，團隊便在小范圍數(shù)據(jù)集上做測試。

但僅僅基于小范圍的數(shù)據(jù)產(chǎn)出的產(chǎn)品并不足以讓人信服，加之彼時疫情尚處初期，全球尚無充足的臨床數(shù)據(jù)，更無標(biāo)準的數(shù)據(jù)集。

在這種情況下，團隊轉(zhuǎn)換思路，調(diào)取出原有存量數(shù)據(jù)——天池大賽中「肺部 CT 多病征智能診斷」數(shù)據(jù)，另一方面，達摩院還加緊與外部機構(gòu)協(xié)作，與浙大一院、萬里云、長遠佳和古珀醫(yī)院等多家機構(gòu)合作，很快就突破了訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足的局限。

據(jù)了解，天池大數(shù)據(jù)競賽是由阿里巴巴主辦，面向全球科研工作者的高端算法競賽。通過開放海量數(shù)據(jù)和分布式計算資源，讓參與者有機會運用其設(shè)計的算法解決社會或業(yè)務(wù)問題。

最終，達摩院基于 5000 多個病例的 CT 影像樣本數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)、訓(xùn)練了樣本的病灶紋理，通過 NLP 自然語言處理回顧性數(shù)據(jù)、使用 CNN 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 CT 影像的識別網(wǎng)絡(luò)。

2 月 15 日，這套系統(tǒng)第一個趕赴的地方便是鄭州岐伯山醫(yī)院，作為鄭州「小湯山」，它是一家新冠肺炎確診患者定點救治醫(yī)院，一位病人的 CT 影像大概有 300 張左右，而醫(yī)生對一個病例的 CT 影像肉眼分析耗時大約為 5-15 分鐘，這給醫(yī)生臨床診斷帶來巨大壓力。

達摩院 CT 影像 AI 系統(tǒng)能直接算出病灶部位的占比比例，量化、預(yù)測病癥的輕重程度，大幅度提升診斷效率，為患者的治療爭取寶貴時間。

AI 自動識別新冠肺炎病例 CT 胸片

值得一提的是，在 CT 影像識別算法之外，達摩院還與阿里云研發(fā)了輔助診斷算法，該算法可以根據(jù)患者基本信息、癥狀、實驗室檢查結(jié)果、流行病學(xué)史、影像報告等多維信息，進一步幫助輔助醫(yī)生制定科學(xué)的治療方案。

截至 3 月 31 日，這套 AI 系統(tǒng)已在浙江、河南、湖北、上海、廣東、江蘇、安徽等 16 個省市的 170 家醫(yī)院落地，診斷超過 34 萬臨床病例。

除了 CT 影像 AI 系統(tǒng)，疫情期間，達摩院做的事情還有很多，覆蓋疫情咨詢、藥物研發(fā)、病毒基因分析、臨床診斷等多個環(huán)節(jié)。

1 月 27 日，達摩院連夜研發(fā)的智能疫情機器人。上線后便在全國各地投入使用，很快落地全國 27 個省、直轄市、自治區(qū)，免費為 57 座城市撥打 1600 萬通防控摸排電話，摸排超過 20 萬身體異常人群。

2 月 1 日，達摩院醫(yī)療 AI 算法，正式應(yīng)用于新冠肺炎的病原學(xué)檢測。達摩院與浙江省疾控中心合作，利用算法將疑似病例基因分析時間縮至半小時，該技術(shù)可以避免核酸檢測出現(xiàn)的漏檢情況，同時可以及時檢測到變異病毒。

「我們的基因分析覆蓋了 95% 以上的全序列，準確率近乎 100%，從自動化建庫到基因測序再到最后一步基因分析（達摩院只提供最后一步服務(wù)），整個流程只需 14 小時，其他全基因組測序方法則一般需要兩三天」，華先勝說道。

達摩院算法專家設(shè)置基因檢測分析參數(shù)

此外，疫情期間，達摩院醫(yī)療 AI 團隊還提供了醫(yī)療專業(yè)翻譯系統(tǒng)、疫情預(yù)測等系統(tǒng)，為更大范圍、更高層次的抗疫，提供信息支撐。

二「鑄劍」四年

2016 年，達摩院醫(yī)療 AI 由時任阿里巴巴 iDST 副院長的華先勝帶隊打造。

彼時人工智能熱潮剛剛掀起，行業(yè)內(nèi)對人工智能的探討還僅僅局限在技術(shù)研發(fā)上，在落地場景上基本沒有考量，具體到醫(yī)療領(lǐng)域可以在哪些場景驅(qū)動技術(shù)的落地，更是一片未知。

但當(dāng)時的華先勝堅信：人工智能進入醫(yī)療健康領(lǐng)域，是一個必然的事情，作為視覺智能領(lǐng)域深耕多年的專家，華先勝團隊從肺部 CT 影像開始切入醫(yī)療 AI，很快就做出成績。

2017 年 7 月，達摩院 AI 在國際權(quán)威的肺結(jié)節(jié)檢測大賽 LUNA16 上打破世界紀錄，憑借 89.7% 的平均召回率（在樣本數(shù)據(jù)中成功發(fā)現(xiàn)結(jié)節(jié)占比的比例）奪冠。

大賽要求選手對 888 份肺部 CT 樣本進行分析，尋找其中的肺結(jié)節(jié)。樣本共包含 1186 個肺結(jié)節(jié)，75% 以上為小于 10mm 的小結(jié)節(jié)。最終，達摩院在 7 個不同誤報率下發(fā)現(xiàn)的肺結(jié)節(jié)平均召回率達到 89.7%，超出第二名 0.2%。

不同誤報次數(shù)下召回率情況

這一次「第一」儼然有著承上啟下的「里程碑」意義，為阿里達摩院新冠肺炎的 CT 自動診斷系統(tǒng)打下了基礎(chǔ)，同時開啟了達摩院更加廣泛的研究范圍。

2018 年 12 月，達摩院 AI 從近百支隊伍中脫穎而出，在全球 LiTS(Liver Tumor Segmentation Challenge，肝臟腫瘤病灶區(qū) CT 圖像分割挑戰(zhàn)) 獲得兩項第一；

2019 年的心臟冠脈中心線提取鹿特丹比賽（Rotterdam）上，達摩院 AI 獲得全自動提取賽事第一名，相關(guān)論文被國際頂級醫(yī)學(xué)影像會議 MICCAI 2019 提前接收；

2019 年, 達摩院 AI 獲得 EMNLP 2019 微生物群落信息抽取比賽 (BB Task)「關(guān)系和實體聯(lián)合抽取」任務(wù)冠軍。

正是由于達摩院此前四年基礎(chǔ)研究的「厚積」，才帶來了疫情期間的從點到線到面的技術(shù)應(yīng)用，讓阿里看到了底層創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)土壤深度結(jié)合，不斷蝶變的可能。

而阿里健康的升級，便將發(fā)生在這些技術(shù)加持帶來的業(yè)務(wù)應(yīng)用全面爆發(fā)的背景下。

三助攻醫(yī)生提效

疫情發(fā)生的突然，無疑給各行各業(yè)進行一次「大考」，尤其是 AI 醫(yī)療行業(yè)，然而，如果將問題換個角度，這其實也是一場機遇，在阿里健康資深副總裁馬立看來，疫情對消費者、醫(yī)院對于互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、影像 AI 系統(tǒng)等認知大大增強。

原先，醫(yī)療 AI 產(chǎn)品在實際落地醫(yī)院過程中并不順暢，「醫(yī)療 AI 行業(yè)大家收入都很少，以前按研發(fā)比如說科研合作掙取收入，現(xiàn)在也可以通過招標(biāo)將產(chǎn)品落地醫(yī)院」，匯醫(yī)慧影一位員工此前向機器之心透露道。

招標(biāo)是醫(yī)療 AI 企業(yè)產(chǎn)品進入院方的一種方式，院方發(fā)布需求，同類別企業(yè)進行競標(biāo)，但是過程并不順暢，無論是產(chǎn)品或是科研成果迅速落地比較難，因此渠道資源，醫(yī)院人脈就顯得十分重要，他們在一定程度上可以幫助產(chǎn)品「打入」醫(yī)院內(nèi)部。

然而，即使進入醫(yī)院內(nèi)部，能被多大程度接受，應(yīng)用程度如何也是未知，據(jù)新京報「尋找中國創(chuàng)客」報道，在 AI 產(chǎn)品扎堆的影像領(lǐng)域，一個三甲醫(yī)院可能同時安裝 10 余家 AI 公司的產(chǎn)品，醫(yī)生真正使用的只有一兩家，因為 AI 找到結(jié)節(jié)后尚不能輔助診斷，且目前產(chǎn)品多集中在肺結(jié)節(jié)查找上，同質(zhì)化嚴重，而這些需要深度學(xué)習(xí)的 AI 產(chǎn)品，少了醫(yī)生的糾錯與補充，模型迭代也會變慢。

這一點馬立有很大感觸，「之前跟很多資深醫(yī)生交流，有一些醫(yī)生對于信息技術(shù)比較開放，但有些醫(yī)生對于 AI 便持懷疑態(tài)度」，「但疫情過后，根據(jù)我們接觸過的醫(yī)生，會發(fā)現(xiàn)他們對于 AI 醫(yī)療的認知有很明顯提升」，馬立補充說道。

除了普通民眾和醫(yī)院，疫情也正在推動互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療相關(guān)政策的出臺，2020 年 3 月 2 日，國家醫(yī)保局、國家衛(wèi)健委兩部發(fā)布《關(guān)于推進新冠肺炎疫情防控期間開展「互聯(lián)網(wǎng)」醫(yī)保服務(wù)的指導(dǎo)意見》，明確互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療機構(gòu)可以為參保人在線開具電子處方，線下采取多種方式靈活配藥，參保人可享受醫(yī)保支付待遇；3 月 5 日，「互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療」被首次納入中央級醫(yī)保文件。

隨著「互聯(lián)網(wǎng) 醫(yī)?！拐叩慕舆B出臺，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的活力進一步激發(fā)，患者的就醫(yī)觀念也在不斷發(fā)生改變。

醫(yī)療 AI 的價值在抗疫中得到驗證，會對醫(yī)療行業(yè)和公眾產(chǎn)生深遠的影響。在接下來幾年，將會看到整個醫(yī)療行業(yè)的數(shù)字化和智能化程度大幅度提升，這也將成為醫(yī)療系統(tǒng)的常態(tài)：AI 助攻，人類醫(yī)生提效，華先勝補充說道。