专访万里云CEO黄家祥:医学影像AI还在“幼儿园”阶段 只有算法的企业很危险

每日经济新闻
佚名
从2017年至今,算法公司、影像平台公司、远程医疗公司、人工智能公司……上述拥有不同背景和擅长领域的一众公司,在AI于肺结节的应用上,似乎有着相同的默契。 身为从业者,万里云医疗信息科技(...

从2017年至今,算法公司、影像平台公司、远程医疗公司、人工智能公司……上述拥有不同背景和擅长领域的一众公司,在AI于肺结节的应用上,似乎有着相同的默契。

身为从业者,万里云医疗信息科技(北京)有限公司(以下简称万里云)CEO黄家祥首先想到的就是在临床应用上的价值。万里云是万东医疗(600055,SH)和阿里健康(00241,HK)共同持股的公司,前者多年来从事传统医疗影像器械的研发和生产,后者则带有电商、大数据、人工智能等“流行”标签。

由于带有“跨界联手”的特质,黄家祥在看待AI标注肺结节、AI+影像的发展时,更能够理解传统厂商的顾虑。在接受《每日经济新闻》记者(以下简称NBD)专访时,黄家祥多次强调AI影像对临床的作用,认为应用场景数据对于现阶段AI影像公司来说最为重要。

谈AI准确率:对比基准一致才靠谱

NBD:2017年大多数AI+影像公司都在做肺结节,这对于临床来讲意义大吗?

黄家祥:看起来肺结节的门槛不高,但真正扎进去的时候就会发现其实并不好做。比如有专家说,肺结节本身只是一个征象,在这个征象背后,有很多种病症都会引起肺结节。所以单看这一个项目,跟临床的需求相比是远远不够的。将病人其他的影像、病史、生化检验数据结合起来看,才能对临床产生比较大的作用。

另外,从影像医生以及临床的角度来看,光有一个肺结节也不够,只能说是“万里长征第一步”吧。我们现在和一些体检机构合作,他们说肺结节做得再准确,对他们而言也没有那么大意义。因为病人过来又不是看有没有肺结节的,肺结节是什么东西他都不知道,病人是来看自己的肺有没有毛病的。所以对临床来说,是希望AI能看的病种更丰富一些,这样对医生才有更实际的帮助。

NBD:对医生来说,肺结节AI的诊断准确率很高,而且纪录一直在刷新。这对于临床会有所促进吗?

黄家祥:仅仅在百分比的数字上作比较,其实意义不大。关键是AI在什么条件下达到这么高的准确率。比如阿里云的天池竞赛会给参赛者一个数据集,而用来测试的数据集,与这个是同根同源的。在这种情况下,达到百分之九十几以上的准确率相对容易,相当于你用这个题目训练,考的是与这个极为相似的一套题。

但实际情况不是这样的。每个人的个体差异,设备状况的差异,医院间的差异综合起来,最后拿到的图像非常复杂。比如万里云平台上,一天有一万多个病例,上来一看那真是百花齐放、千人千面。我们的数据来自两千多家医院,在目前的状况下,不可能把两千多家医院的设备水平、质控操作规范水平、剂量水平都统一,这也很不现实。

一些AI公司会在大医院架设服务器,用这家医院的数据训练AI,训练出来结果不错。但是一旦把数据拿到外面去用的时候,就完全不一样了,会出现严重的水土不服。所以说,肺结节AI的准确率,需要说明放在什么情况下、用什么数据集去训练以及测试的,测试的规模多大。大家对比的基准得是基本一致的,这样来说准确率才是靠谱的。

谈临床价值:医生才是专业“裁判”

NBD:AI在影像领域的价值,应该由哪个参与方来判断?

黄家祥:我觉得影像科医生和临床医生才是真正的专业裁判。AI到底准不准、靠不靠谱,影像科医生会有直观的判断;临床医生的实际工作中,如果也觉得AI分析的结论靠谱,这才是有价值的。至于算法公司、信息化公司、医疗器械厂家等,顶多算是助理裁判。

NBD:有人说,AI在医学影像的应用能够推进分级诊疗,您认可这个观点吗?哪些场景具有迫切的落地需求?

黄家祥:这是一定的,因为有一个巨大的供需差异,所以AI影像的从业者都会朝着分级诊疗的方向走。我觉得至少在三年之内,AI在影像领域最容易落地的,反倒是体检和基层医疗。基层医疗的话,可能在五线或者更基层的医院会率先使用起来。

去年我们去湖南的几个县调研。最典型的一个县,全县有医师资质的影像医生一共就八个人。这八个人里,有六个是初级的医生,副主任医师只有一个。这个县人口有八九十万,这么大的一个群体实际上就靠着这几个人去提供影像的专业帮助,勉为其难。所以线下的刚需,其实痛点远比线上要“痛得多”。

体检的场景中,AI+影像也是非常迫切需要落地。体检其实比医院的检查量增长速度还要快。比如从前做体检,大部分是拍胸片。现在慢慢开始转到低剂量CT扫描了,这样才能做一些更早期病变的筛查,一个病例几百张,所以体检的阅片量上升非常快。

谈核心竞争力:应用场景数据最具价值

NBD:在AI医疗领域频频传出融资消息的同时,也有部分公司倒下了。在您看来,AI影像行业的公司应注重哪些方面的价值,才能走得更远?

黄家祥:对于AI公司,我们有一个观点,就是应用场景的价值大于数据价值,数据价值大于算法本身的价值。如果是AI的创业公司,手上核心的东西只有算法,那这个事情会非常危险。

AI的大潮慢慢退却的时候,会越来越显现出,实际的应用场景和高质量的数据才是核心。做算法的公司很多,从生态进化的角度来说,单纯以算法支撑的公司里面可能会倒下一些。

然后是数据问题。拿到医院数据的公司,训练出来的模型自然比只有公开数据集的公司要好。最后是应用,比如提供给一些医院去使用,这一阶段可能会面临一个问题,也是投资人最敏感的问题,就是如何变现。有些创业公司会勾画出一些应用场景,但虚拟出来的和实际落地还是有差距。其实商业的本质还是要创造实实在在的价值,不是纯粹讲几个虚幻的、美好的故事。

同时,AI创业公司应该对接下来两三年之内AI+影像的应用场景作行业上的战略判断,以及AI能为临床提供什么样的价值。战略方向对于创业公司来说也非常重要。

NBD:您认为现阶段在医学影像领域的AI,发展到了一个什么样的阶段?

黄家祥:现阶段的话,医学影像AI可能像是个幼儿园阶段的孩子吧。高考或者大学毕业的阶段,就是真正在医疗场景里获得医生认可。AI有一个逐步发展的过程,需要逐步成熟、被临床接受。所以现阶段的AI仍是起辅助作用,不能让幼儿园的孩子去承担成年人的责任,否则就是典型的拔苗助长了。

就目前的阶段,我觉得大家要调整心理预期,同时我们利用合理的方式,在限定范围内让AI尽量发挥价值。给AI找对定位、放进合适的应用场景里能落地,那么这个AI的准确率即使没那么高也无所谓。

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