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圆桌论坛丨大数据和人工智能,助力中国医药产业换道超车

圆桌论坛丨大数据和人工智能,助力中国医药产业换道超车

Xtecher原创 丨 行业洞察

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2017-12-07

火石创造

Xtecher特稿作者

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12月2日,在杭州举办的第二届中国医健创业者大会上,圆桌嘉宾就“大数据和人工智能,助力中国医药产业换道超车”这一命题展开了讨论。


近两年,人工智能的相关话题非常火爆,从学术界到工业界,几乎人人必谈。2016年AlphaGo打败世界冠军李世石,人工智能技术开始在各个赛道上加速。今年,AlphaGo Zero问世,从向人类图谱学习进化到不需要向人类学习。12月2日,在杭州举办的第二届中国医健创业者大会上,圆桌嘉宾就“大数据和人工智能,助力中国医药产业换道超车”这一命题展开了讨论。


主持人:


刘谦
独角兽工作室创始人


圆桌嘉宾:


钱建中院士

美国医学与生物工程院院士

EDDA公司创始人、董事长


廖杰远
微医创始人兼董事长


郑杰

树兰医疗CEO

OMAHA 联盟发起人


葛航
杭州创业软件公司董事长


刘靓

华大基因创新中心CEO

HDA健康数据联盟发起人


以下为各嘉宾的主要观点

钱建中大数据并不等于好数据,好数据并不等于有用的诊疗信息。将大数据转化为有用的好数据,再应用到产品仍然具有巨大的挑战性。


廖杰远:当人工智能与医疗相结合时,如果数据达不到完整性的话,就意味着风险的增加,如何基于完整数据做人工智能将会是个值得思考的问题。


郑杰:人工智能的基础是大数据,面对当下的AI风口,鉴别真正的人工智能公司同样需要以数据作为参考。


葛航:数据的质量决定了以后人工智能的产品形态,对未来产品和服务的支撑能力。


刘靓:不是特别赞成现在人工智能一定能够替代很多很多东西,应该是稳步的推进,因为技术演进有很多种。


以下为火石创造整理圆桌论坛的演讲实录:


人工智能在企业中被赋予的使命是什么

钱建中:主要是在医疗方面的应用。人工智能是我们EDDA科技的使命,人工智能在医疗及诊疗,特别是诊疗,把人工智能带进手术室是我们的使命。


廖杰远:过去微医做了7年的连接,这是一个目的驱动的协同。数据的能力,未来通过人工智能驱动的是化学效应,智力的协同。医学的人工智能是真正可以驱动医疗价值链重组的力量。


郑杰:树兰作为未来的医院,我们时刻思考智能跟医生工作之间的匹配和帮助。


我个人对人工智能有两个层面的理解:一个是人工的智能,就是在数据科学家、医生协作下,从专家知识库到医学库,慢慢到现在的深度学习的过程。另外一个是虚拟人,卫计委提出了全新数字人的概念,怎么模拟一个人的模型两个维度,我们现在都在实践。


刘靓:华大基因实际上是世界上最大的基因组学的测试中心,有全世界30%到40%的基因组学的数据。我们的使命是数字化生命,目标是为了让人类健康。不管用什么名字,大数据也好、人工智能也好、深度学习也好,最终都是为了实现人类的健康。

为什么这一两年AI会成为热潮呢?


钱建中:人工智能在最近这两年活起来,受两个因素的影响,一个大数据,第二数字化,第三是硬件软件方面的高速成本下降,速度提高。


廖杰远:从医疗的角度来,有两点前提因素:第一个是数据,如果没有数据,没有血液,不会有智商。数据的前提是连接,医疗数据的连接是漫长的点点滴滴的演进的过程,如果没有产品、没有数据,没有这些数据的真正的训练,不会有人工智能的应用。第二个,数据共享的前提是政策。


数据丨鉴别真正的人工智能公司

钱建中:大数据不等于好数据,好数据不等于有用的诊疗信息。尽管基于大数据的人工智能在医药领域表现出种种好处,但数据的碎片化、不完整性使得数据缺乏格式化和标准性。将大数据转化为有用的好数据,再应用到产品仍然具有巨大的挑战性。


在鉴别人工智能公司的同时,数据应该是动态的,并且重视临床资料。通过线下数据的连接,将碎片的数据整合起来,成为流动的数据,与医生、医院相结合,才能让数据的效用真正落地。


廖杰远:技术都是很快过时的,真正能不能有最大的应用场景,才是最重要的。场景属于衍生的活数据,动态结构化的数据,占了将近30%的分量,技术的演进占10%的比重。此外,数据共享的前提就是政策。


刘谦:真正的人工智能最后能够有功力的,往往已经有很多年的积累,不管技术的积累,数据的积累,还是应用场景的积累。


刘靓:针对数据的价值问题,可分为全数据和类脑智能两个维度来看。在第一个维度中,AI主要是在数据科学家和医生的协作下,从专家库发展到深度学习,AI针对全数据可能能够归纳总结,但归纳是靠不住的。在第二个维度中,主要从人工生命的角度,探索AI在虚拟人领域的作用,叫做类脑智能。不是特别赞成现在人工智能一定能够替代很多很多东西,应该是稳步的推进,因为技术演进有很多种。


郑杰:AlphaGo Zero给大家冲击很大,它在规则清晰的规则世界里面可以自己学习,自己维护。但在医疗领域,我们现在面临的问题规则怎么定。AlphaGo Zero在医疗领域中的应用,还为之尚早。但人工智能的基础是大数据,面对当下的AI风口,鉴别真正的人工智能公司同样需要以数据作为参考。


一个公司是不是真正能做到数据闭环很重要,现在探讨说我们医院在整个看病过程中产生的数据,怎么闭环优化它的知识库,知识库的优化,反过来指导医生看下一个病人,这样自动化的时代,是一个基础,下面我觉得任何一个企业都会走向这个路径。


葛航:目前医疗行业的人工智能,其中一个就是原有的大数据的方式做知识库的演化。数据的质量决定了以后人工智能的产品形态,对未来产品和服务的支撑能力。


格局丨寡头垄断OR百花齐放

郑杰:我觉得小公司大大有机会。最近新加入进来的变量会越来越多,举个例子,现在看病,可能在预防医学里面,开始有人说要把荷尔蒙的数据放进来。可能之前你做的模式根本没有考虑到新的数据,那么什么时候加新的数据,或者有新的检测技术出来,会出现新的数据。


钱建中:小公司要创业成功,一定要抓蓝海不要抓红海。人工智能带进手术室,辅助医生手术外科,这方面是蓝海。小公司要耐得住寂寞,埋头苦干,人工智能爆发的会很快。包括统治者,也希望有耐心,真的需要时间。


廖杰远技术成熟体现和公众的关注曲线有巨大的时间差:1.AI在医疗的应用,从技术的成熟到设备的更新到体制到政策还有漫长的过程。2.最终的应用场景和大众使用有巨大的时间差。


未来十年二十年,医学AI的格局会是什么样的?第一一定是有限的企业;第二有限企业未必是今天看到的大企业或者小企业,而是这个跑道上持续专注的企业


葛航:机会是给那些有数据和有能力相结合的公司。能力是指原来从事过这方面的专业海归,包括对创新数据、创新元素的理解,甚至在算法里面的突破。


刘靓:我一直提一个观点,健康是一种基础设施,健康数据也是基础设施的基础服务,应该有点像水电煤气成为基础设施的公司,不太可能出现垄断企业。数据理论上属于个人所有的,我们的消费行为数据和健康数据属于个人所有。有产业生态的企业会生活的很好,但不一定有BAT这么大的企业。


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