第三大数据的挖掘

2018年6月15日，由上海市经济和信息化委员会、上海市商务委员会、上海市长宁区人民政府指导，上海市长宁区青年联合会、亿欧公司联合承办的“2018全球智能+新商业峰会——智能+大健康峰会”在上海长宁世贸展馆成功举办。

本次峰会以AI和医疗为切入点，围绕数字生命、智慧医疗、基因检测、AI影像、健康管理、医院管理等几大主题，对AI赋能医疗展开充分、深入的探讨。出席本次峰会的嘉宾包括上海同仁医院院长马骏、微软大中华区副总裁康容、飞利浦中国副总裁兼首席技术官王熙、图玛深维创始人兼CEO钟昕、体素科技创始人兼CEO丁晓伟、推想科技营销副总裁张春棠、深睿医疗市场副总裁李朝阳、水母基因联合创始人兼CSO赵南、健康有益创始人李宇欣、道彤投资创始管理合伙人孙琦、亿欧公司副总裁高昂、亿欧公司副总裁兼亿欧智库研究院院长由天宇等。

大会上，飞利浦中国副总裁兼首席技术官王熙发表了《Al在健康医疗行业的价值》的主题演讲。

以下为现场演讲速记：非常感谢主持人，尊敬的池书记，还有各位嘉宾，各位来宾，大家早上好，我来自飞利浦，首先感谢有这么一个平台，能够让我们有机会跟在座各位在大健康领域的同仁们有一个交流和相互学习的机会。

我今天介绍的内容是飞利浦过去长期在医疗行业里总结的一些经验积累，以及在中国的一些落地应用和普惠服务。

新机遇新挑战下，人工智能的贡献首先分析一下在全球智能时代到来后，技术进展以及医疗行业面临的挑战到底有哪些。大概在2020年，全球慢病死亡人数将达全世界死亡人数的75%，有4亿多人口有相关的一些疾病，比如说糖尿病患者。这些数据都是非常惊人每一个没有被潮落湮灭的脚印里的，而且对于医疗资源的消耗也很大。

为什么我们现在谈人工智能？我相信过去几十年，计算至少他们不会令你想抓狂机不论是在处理能力上还是存储能力上都得到了很大提升，且存储成本大大下降，这给我们发展人工智能创造了良好的条件。

在医疗领域，随着时间的增加，积累了大量影像数据。其中大部分数据是高质量的，但处理影像数据，我们相当一部分数据是来自可穿戴设备，这些设备提供的信息有相当一部分我们目前没有充分利用到。这些数据都是非常可观的，但也不太有可能让我们的医生自己去分析。因此，如何利用存储、现有的计算能力和人工智能算法在人工智能方面的积累，怎么在大数据方面做相应的挖掘和分析成为我们正在思考的问题。

归根到底，我们大家应该认可的是，人工智能也好，大数据分析也好，它主要通过提供相应的辅助提高效率，为医生和患者提供医疗服务的供应商。

中国式挑战更需人工智能的加入第一，老龄化和医疗水平不匹配。到2020年，中国的老龄化将超过2.5个亿，中国的医疗水平就目前来说，并不是全世界靠前的。从我国的医患比例来看，一位医生对应的是950位的患者，这个数据是很惊人的，因此在美国，这样的比例基本在1：350左右。在中国，三甲医院人满为患，医疗资源分配得相对不均匀，这些都为我们带来了具有中国特色的挑战。如何利用人工智能和医学影像，使我们真正高效地进行辅助诊断是我们需要思考的问题。

第二，怎么把对于人工智能领域人才和医学临床知识有效整合到一起，培养这些复合型人才，这是相当大的挑战，也是未来的趋势。

第三，中国还有很多数据，超过80%的数据是非结构化的。比如肿瘤医生查阅患者的一些信息，现在很难拿到病人整个沿着时间轴的所有信息，这些信息有的来自于EMI，有的来自影像，有的来自实验室的化验报告等，如何能够高效把这些数据提炼出来仍然存在挑战。

人工智能在医疗大健康领域所面临的挑战第一、自然语言的处理。如今肿瘤患者越来越多，无论是患者的诊断还是治疗，所涉及的数据来自医院的方方面面。如何使这些数据从非结构化形式，通过自然语言处理技术展现结构化的报告，从而更加高效地达到诊断、治疗、辅助的作用，我相信这一定是个巨大的挑战，但我们也可以看到国内很多企业都在做相应的努力。

第二、影像深度学习。我们都知道影像资料如果光有数据是不够的，这一方面是数据本身的质量问题会严重影响模型的精准性。此外，数据需要有标准，有了标准才会有真实值，才有可能做模型训练，从而达到模型需要的精准性，最后进行临床使用。

第三、大数据的挖掘。

怎么使分散在各个科室的信息汇总，并且使整体数据与个性化诊断相结合，对此我相信目前有很多公司在付出努力和创新。

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