阿里云ET醫(yī)療大腦上線：用人工智能挑戰(zhàn)癌癥

    3月29日，在阿里云棲大會(huì)·深圳峰會(huì)上，ET醫(yī)療大腦正式上線。在浩如煙海的DNA序列中，比對(duì)識(shí)別出發(fā)生突變的基因位點(diǎn)；繼承成百上千位影像學(xué)專家的“眼力”，在CT、核磁、B超或X光暗黑的器官/組織剖面成像上，捕捉毫米級(jí)的小病灶，時(shí)間可縮短至1分鐘內(nèi)……

    這一切，并非科幻，而是多個(gè)科學(xué)團(tuán)隊(duì)，依托病例大數(shù)據(jù)，不斷創(chuàng)新改良的復(fù)雜運(yùn)算方法，和阿里云提供的開(kāi)放式“天池眾智”平臺(tái)，賦予ET醫(yī)療大腦的“超能力”。

    其中，針對(duì)甲狀腺結(jié)節(jié)開(kāi)發(fā)的影像學(xué)診斷系統(tǒng)，已進(jìn)駐浙江大學(xué)附屬第一醫(yī)院等醫(yī)療機(jī)構(gòu)“實(shí)習(xí)”，輔助那里的超聲影像科醫(yī)生閱片、捕捉甲狀腺結(jié)節(jié)，并出具診斷報(bào)告。

    至今，幾個(gè)月的前期臨床實(shí)踐驗(yàn)證表明，成長(zhǎng)于阿里云端的ET醫(yī)療大腦，可以用幾十秒甚至更短的時(shí)間, 幫助醫(yī)生完成一張甲狀腺B超的閱片工作，圈出結(jié)節(jié)區(qū)域，并給出良性或惡性的判斷。過(guò)去，有經(jīng)驗(yàn)的超聲科醫(yī)生從閱片到書寫診斷報(bào)告，至少需要20分鐘。

    在阿里云對(duì)其人工智能ET的賦能規(guī)劃中，除了之前廣為傳播的“讀心術(shù)”、魔術(shù)師、陸空交通指揮中樞、信息安全攻防外，醫(yī)療能力，尤其是對(duì)甲狀腺、肺癌等現(xiàn)代社會(huì)高發(fā)疾病的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、防控、診治能力，顯得更為重要、緊迫，也令人振奮。

    “在多個(gè)疾病的（大數(shù)據(jù)運(yùn)算）測(cè)試中，我們意識(shí)到機(jī)器能夠深度學(xué)習(xí)并掌握人眼觀察圖像、識(shí)別差異的能力，并且能夠與人類醫(yī)生做得一樣好！”阿里云智能科學(xué)家閔萬(wàn)里說(shuō)，至少在一些可以將醫(yī)學(xué)影像作為主要診斷依據(jù)的疾病領(lǐng)域，比如甲狀腺結(jié)節(jié)，肺部結(jié)節(jié)，人工智能武裝的機(jī)器人，“完全可以成為醫(yī)生的助手”，并以低成本，快速的提高診療工作效率。

    除了對(duì)CT、核磁、B超的醫(yī)學(xué)影像診斷學(xué)習(xí)，阿里云還聯(lián)合英特爾、和華大基因等來(lái)自計(jì)算機(jī)、生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的頂尖企業(yè)和創(chuàng)業(yè)公司，整合基因檢測(cè)大數(shù)據(jù)，共同研究肺癌等疾病與基因突變的強(qiáng)相關(guān)性，試圖通過(guò)ET的深度學(xué)習(xí)，精準(zhǔn)定位導(dǎo)致疾病發(fā)生的突變基因位點(diǎn)（靶點(diǎn)），最終輔助醫(yī)生為患者提供個(gè)體化的治療方案，指導(dǎo)精準(zhǔn)用藥。

    在阿里云的人工智能規(guī)劃布局中，ET將具備多項(xiàng)醫(yī)療能力，可在疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、醫(yī)學(xué)影像診斷、精致治療方案、藥效挖掘、新藥研發(fā)、疾病監(jiān)測(cè)及健康管理等多個(gè)領(lǐng)域，擔(dān)當(dāng)“醫(yī)生助手”。

    在先期入駐阿里云ET醫(yī)療大腦的技術(shù)中，浙江大學(xué)孔德興教授團(tuán)隊(duì)研發(fā)的超聲影像的智能診斷算法是佼佼者。

    突破：萬(wàn)份病歷深度學(xué)習(xí)，“機(jī)器眼”比“肉眼”準(zhǔn)確率提高25%

    “智能診斷的基礎(chǔ)，是大數(shù)據(jù)”，孔教授介紹，這套技術(shù)在誕生之前，首先對(duì)來(lái)自各類醫(yī)療機(jī)構(gòu)的，1萬(wàn)張以上由經(jīng)驗(yàn)醫(yī)生準(zhǔn)確標(biāo)注（定位）結(jié)節(jié)位置的甲狀腺B超，進(jìn)行了深度學(xué)習(xí)。

    在海量“記憶”的基礎(chǔ)上，研究團(tuán)隊(duì)在運(yùn)算系統(tǒng)中加入旋轉(zhuǎn)不變性等現(xiàn)代數(shù)學(xué)概念，調(diào)整了卷集網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，讓用于捕捉結(jié)節(jié)的“機(jī)器眼”變的更靈敏，用于判斷結(jié)節(jié)良性或惡性的“機(jī)器腦”變得更“聰明”。

    2016年，從浙江大學(xué)附屬第一醫(yī)院超聲影像科開(kāi)始，這項(xiàng)技術(shù)先后“入駐”火箭軍醫(yī)院、杭州市流霞街道社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心和一些在線問(wèn)診平臺(tái)，開(kāi)始對(duì)甲狀腺結(jié)節(jié)的檢出率和準(zhǔn)確率進(jìn)行臨床驗(yàn)證。

    多年來(lái)，甲狀腺結(jié)節(jié)的主要診斷方法，是B超檢查。在諸多醫(yī)學(xué)影像檢查手段中，B超成本低、檢查地點(diǎn)／時(shí)間靈活、出片實(shí)時(shí)，但影像的收集和識(shí)別，嚴(yán)重依賴于醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)與手法，比CT、MRI等其它影像更難處理。

    來(lái)自我國(guó)三甲醫(yī)院的臨床抽樣調(diào)查顯示，甲狀腺結(jié)節(jié)的平均診斷正確率只有60%，多需患者切除結(jié)節(jié)后再進(jìn)行活檢（病理學(xué)檢查），才能診斷結(jié)節(jié)是良性還是惡性?！叭绻蛔龌顧z，不同的醫(yī)生常有不同的判斷”，浙一醫(yī)院超聲科副主任趙齊羽坦言，結(jié)節(jié)的良惡性在B超片子上并非一清二楚的，一些良性的結(jié)節(jié)會(huì)帶有惡性的特征，一些惡性的結(jié)節(jié)同樣會(huì)有良性的表現(xiàn)。

    然而，在前期的“臨床試驗(yàn)”中，機(jī)器對(duì)約2000張B超圖像中，甲狀腺結(jié)節(jié)的檢查率超過(guò)90%，良／惡性判斷的準(zhǔn)確率也高達(dá)85%以上。

    “檢出率和準(zhǔn)確率的提高，大幅減輕了醫(yī)生機(jī)械性重復(fù)的工作良，縮短患者等待檢查報(bào)告的時(shí)間，尤其是改變了過(guò)去基層醫(yī)院可以做B超，但缺乏診斷能力的困境?！笨椎滦越邮芡嘎?，目前，杭州市西湖區(qū)西溪街道等多家社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心，都希望引進(jìn)超聲機(jī)器人，作為醫(yī)生的診療“助手”

    超聲智能診斷工作，與醫(yī)生為患者實(shí)施B超檢查同步進(jìn)行，智能診斷系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)地將圖像采集下來(lái)，“捕捉”結(jié)節(jié)的準(zhǔn)確位置，并在幾十秒的時(shí)間內(nèi)，比照深度學(xué)習(xí)總結(jié)出的一系列指標(biāo)，判斷結(jié)節(jié)是良性還是惡性，同步向醫(yī)生出具報(bào)告。對(duì)這些運(yùn)算結(jié)果的準(zhǔn)確行，機(jī)器人還會(huì)自己賦予一個(gè)概率值，為醫(yī)生最終的診斷，提供參考。

    不僅是甲狀腺結(jié)節(jié)，基于人工智能對(duì)人眼識(shí)別影像細(xì)微差異并做出判斷的深度學(xué)習(xí)能力，阿里云平臺(tái)上，又孵化出對(duì)肺腺癌基本特征——肺部結(jié)節(jié)的智能診斷系統(tǒng)。

    阿里云算法工程師行湘介紹，人工智能診斷的原理，就是設(shè)計(jì)算法識(shí)別模型，賦予機(jī)器深度學(xué)習(xí)的計(jì)算能力；同時(shí)，收集大量有病灶位置準(zhǔn)確標(biāo)注的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，訓(xùn)練機(jī)器的記憶比對(duì)和識(shí)別能力，最終代替醫(yī)生閱讀CT、核磁、X光，B超等醫(yī)學(xué)影像，輔助醫(yī)生做出診斷。

    “理論上，全身各臟器的各類影像學(xué)圖像及其它醫(yī)學(xué)海量數(shù)據(jù)都有可能被深度挖掘。”行湘說(shuō)。

    聚合：通過(guò)有獎(jiǎng)擂臺(tái)賽  阿里云ET要集醫(yī)學(xué)AI百家所長(zhǎng)

    “眾智，才是最好的。”基于在電商、物流、交通、金融、信息安全等多個(gè)領(lǐng)域“打擂招賢”式比較研究的經(jīng)驗(yàn)積累，阿里云推出“天池”平臺(tái)，計(jì)劃打造一個(gè)開(kāi)放式的應(yīng)用型人工智能“孵化”平臺(tái)。

    具體到ET醫(yī)療大腦的塑造與完善，考慮到醫(yī)療領(lǐng)域的專業(yè)壁壘，阿里云更寄望于“眾智出英雄”。

    顧斐，在哈佛大學(xué)醫(yī)學(xué)院做博士后研究的年輕人進(jìn)入阿里云，開(kāi)始從事肺腺癌的基因突變“追蹤”研究。

    在顧斐看來(lái)，目前，國(guó)內(nèi)從事基因檢測(cè)，特別是癌癥基因測(cè)序的機(jī)構(gòu)很多，但解讀探究DNA序列片段的方法，偏向統(tǒng)計(jì)學(xué)。但在像谷歌、IBM這樣的國(guó)際頂尖互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)，已經(jīng)通過(guò)大數(shù)據(jù)運(yùn)算能力，和人工智能機(jī)器的深度學(xué)習(xí)能力，結(jié)合大量的基因檢測(cè)樣本，去研究預(yù)測(cè)疾病與基因突變的關(guān)系。

    “通過(guò)機(jī)器對(duì)大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)，搞清楚哪個(gè)（基因）突破的位點(diǎn)，與疾病的發(fā)生有強(qiáng)相關(guān)性——這種研究的應(yīng)用前景是，可以對(duì)疾病的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，可以通過(guò)靶向指標(biāo)診斷疾病，還可以給予精準(zhǔn)的個(gè)性化的用藥指導(dǎo)。”回到中國(guó)前，顧斐研究了國(guó)內(nèi)的醫(yī)療人工智能格局，最終，綜合計(jì)算能力，和平臺(tái)的包容性（對(duì)大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)能力和存儲(chǔ)效率），選擇進(jìn)駐阿里云ET醫(yī)療大腦，開(kāi)展他對(duì)肺腺癌防治的深入研究。

    過(guò)去18個(gè)月，阿里云與英特爾、華大基因合作共建的精準(zhǔn)醫(yī)療項(xiàng)目BGI Online也在做這方面的探索。

    此前，華大基因、阿里云和安徽醫(yī)科大學(xué)共同宣布，在21小時(shí)47分12秒內(nèi)完成了1000例人類全外顯子組數(shù)據(jù)的分析。40年前，人類若想對(duì)埃希氏大腸桿菌進(jìn)行全基因組測(cè)序，需要1000年的時(shí)間。

    “在系統(tǒng)架構(gòu)上，我們將ET醫(yī)療大腦設(shè)置為一個(gè)開(kāi)放的人工智能系統(tǒng)。阿里云自身有大量的醫(yī)學(xué)與人工智能科學(xué)家投入到研發(fā)當(dāng)中，但我們更希望能吸收外部精良的算法與醫(yī)學(xué)經(jīng)驗(yàn)，只有如此，ET才能集百家所長(zhǎng)”，閔萬(wàn)里說(shuō)。

    與正式推出ET醫(yī)療大腦同日，阿里云宣布，聯(lián)合英特爾、linkdoc（零氪科技，一家致力于腫瘤大數(shù)據(jù)研究的創(chuàng)業(yè)公司）啟動(dòng)天池醫(yī)療AI系列賽，啟動(dòng)為期三年的醫(yī)學(xué)AI算法眾智比賽。第一季比賽，圍繞全球第一高發(fā)惡性腫瘤——肺癌展開(kāi)。

    阿里云大數(shù)據(jù)孵化器——天池平臺(tái)負(fù)責(zé)人王一婷介紹，在國(guó)家衛(wèi)生計(jì)生委的指導(dǎo)下，通過(guò)與全國(guó)20多家大型腫瘤醫(yī)院基于醫(yī)學(xué)研究戰(zhàn)略結(jié)盟，天池將為這一季的眾智比賽，提供海量的脫敏后高分辨率胸部CT掃描數(shù)據(jù)。

    根據(jù)賽事設(shè)計(jì)，參賽選手／團(tuán)隊(duì)需要通過(guò)整合原始的CT影像數(shù)據(jù)，訓(xùn)練模型算法總結(jié)提煉結(jié)節(jié)特征，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)快速閱讀、分析CT影像圖片的能力，并對(duì)肺部結(jié)節(jié)做出智能化的捕捉，和良／惡性判斷。

    “通過(guò)這樣的眾智比賽，我們希望選拔在醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域有計(jì)算能力和創(chuàng)新模型的優(yōu)秀工程師／研發(fā)團(tuán)隊(duì)，進(jìn)駐阿里云ET醫(yī)療大腦，共同挑戰(zhàn)肺癌等發(fā)病率不斷攀升，對(duì)人類健康威脅越來(lái)越大的疾病?！蓖跻绘谜f(shuō)，對(duì)眾智比賽中脫穎而出的參賽者／團(tuán)隊(duì)，天池平臺(tái)不僅提供高額的獎(jiǎng)金，還將提供多種軟、硬件的“孵化”服務(wù)。

    具體到ET醫(yī)療大腦的研發(fā)，閔萬(wàn)里介紹，聚集在阿里云端的科學(xué)家和開(kāi)發(fā)者，不需要自己去總結(jié)疾病診療規(guī)律（也就是對(duì)解題方法進(jìn)行編碼），而是通過(guò)海量的脫敏病歷數(shù)據(jù)作為示例，來(lái)訓(xùn)練機(jī)器完成特定的深度學(xué)習(xí)任務(wù)，自己“摸索”出解題方法。科學(xué)家要做的，是優(yōu)化算法和提供大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

    去年，上海華山醫(yī)院宣布，借助阿里云的能力，用數(shù)字化模型代替部分臨床實(shí)驗(yàn)，以及模擬小白鼠的活體實(shí)驗(yàn)，加快特效藥的研發(fā)。

    左布啦希望，以醫(yī)學(xué)AI算法眾智大賽為契機(jī)，吸引更多醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)生群體，以及醫(yī)療政策制定者對(duì)人工智能診療的關(guān)注，共同推動(dòng)行業(yè)變革。

    而顧斐的理想是，能夠與來(lái)自各地的人工智能科學(xué)家和生物醫(yī)學(xué)專家一起，在阿里云上，設(shè)計(jì)搭建一個(gè)用于重大疾病預(yù)測(cè)，和后續(xù)精準(zhǔn)診斷、治療、以及可實(shí)現(xiàn)個(gè)性化用藥指導(dǎo)的知識(shí)學(xué)習(xí)模型。

    “這個(gè)模型，要比世界上的主要模型算法更為精確?！鳖欖痴f(shuō)。