精准医疗急等人工智能救场

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1、执行主编： 赵广立编辑： 贡晓丽校对： 王心怡 E-mail押2017 年 9 月 14 日星期四 Tel：（010） 周 刊技术经济TECHNOLOGY&ECONOMY后摩尔时代面向未来的高 效数据中心展示。 于盒马鲜生展区展示了新零 售的魅力。 盂搭载 YunOS Auto 操作系统 互联网汽车。 图片来源： 百度图片随着计算机的不断发展， 医学影像的精度、 密度等数据信息量会越来越大， 生物标 本库和生物组学信息的数据也在快速增长，数据的存储甚至人工的智能判读成为重 要问题。腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾： “不想成为科学家的投资人不是好企业家”本报记者 赵广立“现在全球市值最高的十家

2、企业， 前五家 在短短的一年内成为了以科技为主的企业， 腾讯和阿里巴巴也在其中。随着数字经济的 发展， 科技越来越融入到各行各业， 在数字化 和智能化的大潮里，科技是产业界必须要去 关注的。” 9 月 8 日，“清华青腾未来科技学堂” 开课。 在清华大学经济管理学院举行的 “洞见 论坛科技 驱动成长” 活动上， 腾讯董事 会主席兼首席执行官马化腾在演讲中打趣说 “不想成为科学家的投资人不是好的企业 家” ，并表态腾讯不仅与清华大学共同举办 “清华青腾未来科技学堂” ，未来还会通过 “互联网 +” 等方式和各行各业、 学界和研究 界进行合作。不断尝试促进产研结合创新记者了解到， 首届 “清华青腾

3、未来科 技学堂” 的 48 位 “同学” 是从超过一千家科 技企业创办者中选出来的，录取率只有 4% 左右。对此， 马化腾直言此次与清华大学合 办 “清华青腾未来科技学堂” ， 是腾讯 “希 望通过不断地尝试来促进科研和产业界结 合与创新” 。 “斯坦福大学是硅谷创新的发源地， 它很 大的特点就是把科技和商业完美有机地结合 在一起，我觉得这是非常值得全球尤其是中 国去学习的。” 马化腾表示， 虽然中国没有像 斯坦福大学、哈佛大学这样的私立学校 更多的还是公立学校，但腾讯仍然愿意并且 已经作了很多创新的尝试。 他披露， 腾讯和清 华很早就成立了一个联合实验室，近期正转向研究人工智能 （AI） 。

4、 “产学研需要有一些创新的生态。” 马化 腾谈到，一年前他参加了由红杉资本沈南鹏 和香港科技大学教授李泽湘发起的产学研结 合组织 “Hong Kong X” 。 他们希望依托香港的 国际化和高校资源，依托粤港澳大湾区有智 能制造、 人才和生产基地的大环境 “做一些事 情” 。 马化腾表示，这是因为他们看到了国外 在产学研方面的新的变化。 “波士顿附近有一 个奥林工程学院， 这个学院很特别， 学生一进 来就打破传统院系专业，通过跨界融合的方 式与企业合作，让学生通过做项目的方式将 理论和实践相结合；麻省理工学院最近有一 个叫作 引擎 的计划， 通过学校的一些基金， 鼓励学生把想法变成现实。” “

5、这是个新的趋势。” 马化腾说， 基于这 些新模式，马化腾在香港科技大学的推动 下， 正在探索成立一个新兴的教育机构：“姑 且叫作湾区科技大学或者科技中学， 目的是 从头培养创新人才， 为整个粤港澳湾区做服 务。” 在人才培养模式的探索上，腾讯的确在 不断尝试。今年暑假， 腾讯就发起了 “腾讯粤 港澳青年营” 。 “我们请了粤港澳三地大概一百名青年 （主要是高中生） 参加夏令营， 来深圳到腾讯、 大疆等一些企业去接触科技，体验 AI、 AR/VR、 无人机和机器人等技术， 以及无现金 的消费体验等。” 马化腾介绍说， 其间还开展 一些青年人喜欢的活动，以促进粤港澳三地 青年人的融合。此外， 腾讯

6、还开放了暑期实习 岗位给粤港澳三地的大学生。腾讯更关注 AI 能做什么除了围绕产学研结合大做文章之外， 腾讯 近年来也在大力投入智能化时代的基础服务。 “腾讯过去的业务主要是社交、 通讯、 数字内容 和一些金融服务， 其他的主要是投资以及与其 他生态公司合作。对我来说， 有几个基础性的 因素是我们愿意大力投入的： 第一是 AI； 第二 是云计算； 第三是大数据。” 马化腾曾多次公开表态： 未来所有企业基 本的形态就是，在云端用人工智能处理大数 据。 “这是一个大方向。在这个方向上， 腾讯更 加关注我们在 AI 方面能做什么。” 在 AlphaGo 击败人类围棋冠军之后， 腾 讯也迅速投身 AI

7、，其中就包括夺得世界围 棋 AI 冠军的腾讯 “绝艺” 。此外， 腾讯还在 AI+ 医疗上有所布局。 “在医疗方面腾讯推 出了一个产品叫 觅影 ， 就是用人工智能处 理医学影像，比如对食道癌的早期筛查， 还 有肺的切片、 乳腺癌等很多需要医学影像分 析的领域。 ” 马化腾说：“通过深度算法， 相信 AI 未来在医疗领域可以起到非常大的作 用。” 而对于云计算，马化腾认为过去那些对 “云化” 保守的 “狭隘的思想” 正在过时， 云计算 正在越来越普及：“过去把用电量作为衡量一 个工业社会发展的指标， 未来， 用云量也会成 为衡量数字经济发展的重要指标。” 在此基础上， 马化腾表示， 希望产业界和

8、 学术界能够更加紧密地联手， 共同迎接未来整 个产业数字化和智能化的浪潮：“我们希望大 量地和产业界进行合作， 包括在那些研发处于 前沿的高校科研机构。”声音发 展 人 工 智 能 须 扫 清 障 碍 王 恩 东9 月 8 日， 阿里巴巴集团迎来公司史上规模 最大的一次年会。不仅人数规模创历史新高， 科 技炫酷程度也前所未有。 18 周年庆前一天，阿里巴巴在西溪园区举 办了一场“技术互动展” ，展出了包括天猫、 淘 宝、 蚂蚁金服、 阿里云、 菜鸟、 闲鱼等在内的 22 个 业务板块的科技成果， 现场堪比 “科幻片” 。 以高精尖技术为例，今年 3 月提出 “NASA 计划” 后， 阿里巴巴在

9、机器学习、 芯片、 IoT、 操作 系统、 生物识别等方面都进行了广泛的布局。 在今天的技术互动展上，工业级的液冷处 理器， 人工智能 “工业大脑” ， 能够完成精细的画 画、 写春联等工作的机械臂， 大数据平台等 “核 武器” 尽数亮相。 天猫展区的虚拟试衣镜、 试妆镜通过 AI 技 术， 能够实现亲身试穿新衣、 虚拟化妆的效果， “网红超市” 盒马鲜生的展区则展示了新零售的 魅力，现场销售的小龙虾月饼也成了会场内人 手一只的 “抢手货” 。 现场最 “贵” 的展出设备则是一辆货真价实 的互联网汽车， 这台搭载了 YunOS Auto 操作系 统， 由上汽集团投产的互联网汽车， 能够实现语音

10、操控、 智能导航、 支付宝无感支付等功能， 还能 通过远程车控控制车内的空调等设备。 科技让生活更美好， 也包括那些需要帮助的 人们。在技术互动展上， 公益科技板块也让人感 受到了 “高冷” 的科技温暖的一面。 菜鸟的 “绿动计划” ， 开发了电子面单代替纸 质面单， 以可降解、 可回收的 “绿色包裹” 代替现 有的纸箱， 降低对资源的浪费。 团圆计划则打破了企业之间的藩篱， 联合百 度、 腾讯等互联网企业一起为失踪儿童提供统一 的网络信息发布渠道， 这项由阿里工程师发起的 公益项目，上线至今已经发布了超过 1100 亿条 失踪儿童信息， 为 1274 名孩子找到了回家的路。 对于举办此次技术

11、展的目的， 阿里巴巴技术 互动展相关负责人表示：“对于 6 万名阿里同事， 特别是很多外地的、 海外的同事， 很可能他们也 没有这么全面地去了解过我们的技术成果。我们 举办这次技术互动展， 也是希望能够通过这些产 品和业务的展示， 把我们正在做的、 未来要做的 事情，我们要面向未来 20 年储备的核心技术到 底要如何服务好我们的用户， 直观地呈现出来。” （贡晓丽编辑）按图索 “技”一场科技炫酷的年会精准医疗急等人工智能救场本报记者 李惠钰精准医疗， 就是要克服千人一方、 万人一药 的瓶颈问题，根据患者个体的遗传基因特征， 量 体裁衣式地制定具有个性化的治疗方案。然而， 随着生物数据的爆炸式增

12、长， 更多的挑战出现在 了计算技术领域。 “我们已经进入了一个医学数据大规模整合 的时代， 要参考基因组学、 微生物组、 环境、 行为、 临床检验等各种信息， 这个整合就导致数据量出 现指数级的增长。” 中国国家罕见病注册系统执 行总监弓孟春在 2017 人工智能计算大会上表 示， 现在精准医疗的知识体系已经超过医生个人 承载的范围， 知识更新的速度也超出了传统医学 教育系统处理的能力。 而人工智能最大的优势就是其碾压性的计 算能力， 医疗若想更精准， 急需人工智能前来救 场。“胖数据” 待 “瘦身”“现在病人会拿着基因测序的报告问你， 糖 尿病会不会遗传给孩子、 会不会很早就得眼底病 变、

13、会不会很快出现心血管病变、 是不是应该用 胰岛素、 应该先吃什么药、 运动会不会对我有效 ” 精准医疗普及的同时也给医生提出了很多 难题，弓孟春就遇到过很多问题不断的病人， 这 些问题已经远远超出医生原来数据搜集的范围。 “我如果要评估这些问题， 就需要对整个环 节的其他维度的信息做收集和整理， 然后再进行 分析， 还要参考我的知识体系来作判断， 最后才 能回复我的病人。” 弓孟春无奈地说，“医生现在 面临的挑战就是， 作决策的时候需要参考的信息 维度大大增加。” 当前， 精准医疗的临床部署对信息技术的依 赖程度越来越强， 因为精准医学的知识体系和数 据量已经远超过医生个人承载的范围。 中国医

14、学科学院北京协和医学院放射科主 任医师惠周光表示， 医疗大数据研究的内容包括 疾病、 药物、 医生和患者， 其来源从狭义上说， 包 括医院的信息系统及电子病历数据、 检验信息系 统数据、 医学影像存档和传输系统数据， 以及一 些医学文献和临床经验等。但是从广义上来说却 远远不止这些， 还涉及到公共卫生及生命科学领 域。 以恶性肿瘤大数据为例，惠周光的体会就 是， 随着计算机的不断发展， 医学影像的精度、 密 度等数据信息量也会越来越大， 生物标本库和生 物组学信息的数据也在快速增长， 数据的存储甚 至人工的智能判读都成为重要问题。 现在，精准医疗本身也有赖于数据的采集， “比如说哮喘患者， 有

15、无药物过敏、 家族病史、 空 气的监测和可穿戴设备等数据， 都会构成基于患 者个人的模型， 从而预测该患者的病情未来会不 会加重， 是否要转移到急诊去。” 弓孟春说。而回到基因行业领域，英特尔医疗与生命 科技集团首席架构师丁华表示，随着全基因组 测序成本的不断下降，将来有可能会演进到更 多的全基因组的测序。 “谈到精准医疗不可回 避的一点就是，把组学的这部分内容跟传统临 床能够更好地结合，然后共同实现精准医疗的 目标。但目前我们还处在怎样把基因数据变成 有意义的、 有价值的数据， 这个数据能够在临床 上应用这个阶段， 依然面临很多的挑战。” 丁华 指出。受益于人工智能浪潮有业内人士这样比喻：

16、在医疗领域， 人工智 能分析的作用堪比经验丰富的临床医生。 阿里云此前发布的 ET 医疗大脑辅助医生判 断甲状腺结节点的场面，就令不少人记忆犹新： ET 医疗大脑通过计算机视觉技术在甲状腺 B 超 影像上圈出结节点，并给出良性或者恶性的判 断。而在此之前， 医生个人判断甲状腺结节点的 平均准确率仅为 60%70%， 当下人工智能算法的 准确率已被证明可达 85%。 人工智能之所以判断准确率比人类更高， 离 不开三个关键词： 计算、 算法、 数据。算法的突破 及数据洪流的爆发使得几乎所有的 “机器辅助功 能” 都成为可能， 深度学习框架的开发和开源， 也 使得人工智能 “算法” 的开发越来越便捷。 “计算” 平台则成为本轮推动人工智能进步的重要因素。 在当天会场的楼下就摆放着数十台样式各异的计算机、 服务器。 “这其中一台小小服务器的 计算速度， 就是 20 年前最快计算机的 60 倍。” 中 国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东说， 由于计算能力的快速发展，