主页（http://www.cnwulian.net）：平安智慧医疗急需突破瓶颈 满足用户的多样化需求
医疗人工智能的往事可以从上世纪50年代说起。
从1959年计算机辅助诊断雏形诞生，到20世纪80年代，医学专家系统（Medical Expert System） 取得突破性进展，再到当下，“临床决策支持系统”（Clinical Decision Support System，简称为CDSS）已经成为国内外医院配备标品，人工智能在医疗领域的辅助作用愈加凸显。
以临床决策支持系统为例，这一系统可通过“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，提供诊疗方案，从而提升医生诊断效率，减少因用药不当或操作不当而造成的医疗事故，但仍有缺陷：决策支持系统跟电子病历系统割裂，数据同步依赖人工，耗时长，这导致提供的辅助诊断及治疗决策建议具有滞后性，同时个性化用药指导能力也十分薄弱。
医疗人工智能的介入虽让事情呈现新转机，但临床决策支持系统个性化用药仍进展缓慢。一方面，当前医院门诊病历存在的诊疗数据缺失现象，阻碍了机器深度学习；另一方面，即便数据完整，同一家医院不同医生的诊疗水平也参差不齐，也让临床决策支持系统个性化用药变得困难。
今年6月，平安智慧城市？智慧医疗（以下简称“平安智慧医疗”）提出了一种将临床指南和临床实践案例有效结合的方案，并应用于其智能辅助诊疗系统AskBob，可以辅助医生为1500种疾病进行个性化的诊断和用药推荐。
11月，平安智慧医疗则联合知名药企赛诺菲先后发布了糖尿病AI助手和糖尿病临床决策支持系统。此外，平安智慧医疗还与新加坡最大公共医疗集团之一的SingHealth合作共同为医生提供针对2型糖尿病患者在诊疗中所需的个性化治疗方案。
图注：今年11月，平安智慧医疗与赛诺菲共建的糖尿病临床决策支持系统在第二届进博会上展出。
通过和不同专业领域的权威机构深入合作，平安智慧医疗的智能辅助诊疗系统AskBob在2型糖尿病领域做得足够深、足够全，不仅能给出2型糖尿病降糖、降压综合治疗方案，还能让医生直观查看每种用药推荐的具体内容，包括药物类别、通用名、商品名、知识证据等，进一步完善了2型糖尿病的个性化治疗。
为何是平安智慧医疗？在当前医疗人工智能领域玩家繁多的背景下，平安智慧医疗又有怎样的故事？
入场战略
谈平安智慧医疗，称其为智慧医疗领域的“突围者”最合适不过。
在平安智慧医疗入局时，国内外医疗人工智能赛道已火热一年之久。2016年2月，谷歌宣布成立DeepMind Health部门，帮助英国国家健康体系进行辅助决策建设，进一步探索医疗人工智能；紧接着IBM、Facebook、Amazon等巨头自发聚集在一起，研究和推广人工智能。国外医疗人工智能正式进入黄金发展期。
再将视线再拉回国内，在这期间，AI+医疗垂直类初创企业闻风而动，平安、阿里、腾讯、百度也不甘落后，“AI医疗大战”随即进入白热化阶段。
《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》显示，截至2018年上半年，在全球范围内共监测到人工智能企业4998家。其中，中国的数量达1040家。在中国人工智能渗透的领域中，医疗健康领域占比最大，达到22%。
正当玩家激烈竞争时，平安智慧医疗晒出了他们的战绩：730天，打造国内首个AI流感实时预测模型，并帮助全国多城市政府部门进行流感预测；智能医学影像技术在3000多家医院部署，智能影像服务调用次数接近1亿次；智能辅助诊疗系统AskBob的诊断和治疗推荐模型已覆盖1500种疾病，成功落地超过14000家基层医疗机构。
谈及入场时的策略，平安集团首席医疗科学家谢国彤表示，他们当时选择了一条“人烟稀少”的道路——从疾病诊疗全流程出发，推出了包括智能疾病预测、智能医疗影像筛查、智能临床决策支持系统、智能慢病管理、智能医疗质控等全流程的解决方案矩阵。
图注：平安集团首席医疗科学家谢国彤。
彼时的同行玩家大多仅聚焦其中一个环节，或是智能医疗影像筛查、或是智能临床决策支持系统。事实上，这种单一环节对解决患者的复杂疾病可谓杯水车薪，唯有将产品覆盖多环节，且基于一个检查部位且符合多器官问题的复合模型才是医疗人工智能产品的发展方向。
在确定产品策略时，谢国彤坦言，平安智慧医疗充分借助了平安集团在资金、技术、场景、医疗理赔等诸多方面的积淀。以技术为例，据了解，平安每年会从上万亿的收入中拿出1%持续做研发投入，今年预计有一百亿的资金。
独特定位，加上倚仗平安集团自身资源积淀，平安智慧医疗仿佛被按下“加速键”，全流程产品迅速更新迭代。
技术突围
技术是人工智能领域的底色。李开复就曾在他的书《人工智能》里提到，计算机之所以能增加人类的认知能力和智力，其根本原因在于深度学习的进步。
放到医疗人工智能领域也同样如此。智慧医疗产品离不开机器的深度学习，而深度学习需要对大量数据进行标记，做上万张图的训练，这样才能够做出正确的诊断。因此，数据、算力和算法是打造产品三大基础要素。
当前国内医疗数据质量存在许多问题。许多医院门诊病历上的诊疗数据存在不完整和不真实现象，比如诊断行为不规范，信息产生、采集的错误百出。数据源头出问题，后期的疾病预测、诊断准确率那更无从谈起。
在这一点上，谢国彤表示，为保证数据质量，平安智慧医疗的产品打磨均是选择与国内外排名靠前的医院合作，例如：心血管领域已与阜外医院、北京安贞医院合作；在眼科方面与北京同仁医院、上海五官科医院也已深入合作。
在数据质量尽可能得到保障的基础上，算法算力则成为考验产品快速打磨成功的另一核心因素。当前国内包括百度在内的企业已经试水这一领域，平安智慧医疗也有两大“看家宝贝”——赛飞AI算法平台、AskBob文本理解技术。
据了解，赛飞AI算法平台能为数据科学家提供自研深度学习框架SFE、智能标注、稀缺样本生成、建模算法套件、分布式加速、模型压缩和高性能推断等一系列工具，以此提升模型训练速度与质量。
“以智能标注为例，标注是深度学习的第一步。标数据对于医生来说，事实上是一件十分痛苦的事，同时耗费的人力精力巨大，而我们的赛飞AI算法平台的智能标注快速解决该问题。”谢国彤表示。
图注：近日，赛飞平台核心技术论文被国际顶级人工智能学术会议AAAI-20全文接收，图为论文中RF-Net针对视杯/视盘分割效果和现有方法的对比。
