「阿里巴巴集团」阿里达摩院悬壶,看医疗AI如何济世( 二 )


如果这样回顾 , 自然又是一个“大牛带队”、“顺风顺水”的传奇往事 。
但华先胜说 , 各种辛苦 , 做过才知 。 医疗AI , 不是一个单兵作战就能搞定的领域 。
达摩院医疗AI一路走过来 , 这些技术突破、业务落地背后 , 坑踩得一个都不少 。
医疗AI , 只有技术可不够 大道理其实也简单:想要打造好的AI系统 , 高质量的数据集是关键 。
然而对于医疗AI来说 , 这从来不是一个简单的事情 。
医疗影像数据质量参差不齐 , 标准化程度低、人工标注难度大、数据敏感度高等行业性难题 , 导致AI在医学上的学习和应用面临诸多挑战 , 从而难倒了诸多英雄好汉 , 甚至还是一些巨头公司的短板 。
比如此前名震江湖的IBM沃森医疗系统 , 宣称超过人类医生的存在 , 在2018年被美国健康医疗媒体STAT曝光 , 其AI系统训练数据量最高的肺癌只有635例 , 而最低的卵巢癌只有106例 , 引起哗然一片 。
而且数据难题之外 , 还有更现实的挑战:医疗机构不买账 。
「阿里巴巴集团」阿里达摩院悬壶,看医疗AI如何济世
本文插图
据2018年9月中国信息通信研究院、Gartner联合发布的《2018 世界人工智能产业蓝皮书》 , 在中国 , 医疗健康领域的AI企业在所有AI企业中占比达到了22% , 在所有垂直行业中占比最高 。
但在医疗AI行业火热的同时 , 客户并不怎么感兴趣 。
《财经》杂志在2019年3月份的报道中就指出 , 资本捧场 , 使产品同质化严重 , 送进医院、无人使用的AI医疗产品不在少数 。 AI逐渐演变为医疗领域的嵌入品 , 锦上添花的功效有 , 雪中送炭的本事无 。
作为行业中的一份子 , 达摩院医疗AI , 绕不开 , 无法回避 , 唯有迎难而上解决问题 。
扫地僧如何破局?
华先胜说 , 如今回顾 , 大道至简:“以技术平台为轴心 , 联合产业伙伴打天下” 。
对于阿里来说 , 这不是一个陌生的模式 , 不论是淘宝、支付宝 , 还是现在的阿里云、平头哥 , 本质上都是以技术建立平台 , 拥抱行业玩家 , 来推动产业发展 。
医疗AI领域 , 阿里的优势还更甚 , 它旗下还有一个在香港上市的公司阿里健康 , 已经在医药电商及新零售、互联网医疗、消费医疗、智慧医疗等领域深耕多年 。
在阿里健康以及众多医疗行业合作伙伴 , 比如万里云、卫宁健康、古珀科技等的支持下 , 达摩院医疗AI在高质量数据集上不断训练优化 , 通过阿里云推进技术在医疗行业落地的速度 , 在行业中都处于前列 。
所以才有了当前抗疫中的达摩院医疗AI 。
危急关头 , 如何一步步见真章? 速度 , 速度 , 还是速度 。
华先胜说 , 疫情大面积爆发之初 , 达摩院医疗AI团队就放弃假期行动起来 。
连点成线 , 覆盖疫情咨询、药物研发、病毒基因分析、临床诊断等多个环节 。
1月27日 , 达摩院连夜研发的智能疫情机器人 。 上线后便在全国各地投入使用 , 很快落地全国27个省、直辖市、自治区 , 免费为57座城市拨打1600万通防控摸排电话 , 摸排超过20万身体异常人群 。
2天后 , 阿里云宣布向全球公共科研机构免费开放一切AI算力 , 以加速本次新型肺炎新药和疫苗研发 。
钟南山团队、全球健康药物研发中心GHDDI、北京大学、晶泰科技等机构 , 都成为受益者 。
紧接着2月1日 , 达摩院医疗AI算法 , 正式应用于新冠肺炎的病原学检测 。
「阿里巴巴集团」阿里达摩院悬壶,看医疗AI如何济世
本文插图
达摩院与浙江省疾控中心合作 , 利用算法将疑似病例基因分析时间缩至半小时 , 该技术可以避免核酸检测出现的漏检情况 , 同时可以及时检测到变异病毒 。
华先胜解释:“它每天都在工作 , 准确率近乎100% , 正进一步推广到更多地方使用 。 ”


推荐阅读