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      專訪IEEE生物醫學工程綜評總編輯張元亭教授:尤其健康領域,傳感器技術與AI同等重要 | CCF-GAIR 2017

      本文作者: 張利 2017-07-12 17:02 專題:GAIR 2017
      導語:傳感器技術難度高、含金量高、起點高、實現難度大。但是一旦做成后,又很有價值。

      7月7日~9日,由 CCF 主辦,雷鋒網、香港中文大學(深圳)承辦的第二屆CCF-GAIR全球人工智能與機器人峰會召開。在CCF-GAIR大會的眾多嘉賓中,這位60多歲的教授最“潮”,演講時,手腕上的智能手表即能控制PPT翻頁;同時,也最“個性“,在這場冠以“全球人工智能與機器人峰會”上,重點不談AI,講起了可穿戴設備。

      專訪IEEE生物醫學工程綜評總編輯張元亭教授:尤其健康領域,傳感器技術與AI同等重要 | CCF-GAIR 2017

      “我做過AI,知道AI能做什么,也清楚它的局限性?!睆堅そ淌诟嬖V雷鋒網。張元亭教授是國際醫學與生物工程院院士、美國醫學與生物工程院院士、973首席科學家,香港中文大學生物醫學工程學部首任主任。目前擔任中國科學院健康信息學重點實驗室主任, IEEE(國際電氣與電子工程學會)生物醫學工程綜評總編輯。他的研究主要集中在5個方面:穿戴式醫療儀器和軀感網、神經工程、心血管健康信息學、生理建模、遠程醫療與移動鍵康技術。

      在雷鋒網問起,哪些技術很有價值卻被業界忽略時,“傳感器!”,他脫口而出,“特別是你們媒體,一定能要多寫傳感器。”說這話時,雙眼發亮。

      可穿戴設備之殤:主要在技術瓶頸

      2017年,可穿戴設備先驅如Fitbit、Jawbone相繼裁員,摩托羅拉(Motorola)和Pebble等其他一些制造商則停止向這個市場邁進。此前,Gartner的一份報告顯示,智能手表的棄用率大于普及率,而功能有限、設備易損壞、售價高等因素使得可穿戴設備市場陷入停滯。以任何標準衡量,可穿戴技術都未能達到炒作中宣稱的高度。

      雷鋒網:近期在做什么工作?

      張元亭:關于可穿戴設備的無擾式連續血壓測量方面的工作,近期做的項目主要是擴充可穿戴設備的數據庫。把血壓、基因參數、血液生化參數、影像參數等融合起來,做重大疾病預測預防,是我們真正想做的。

      雷鋒網:您目前重點關注哪些領域?

      張元亭:重點關注連續血壓監測相關的可穿戴設備。血壓參數對疾病預測、預警和預防都有很重要的關鍵性作用。我們做了很多年了,但我覺得還有很多相關研究工作需要進一步深入。

      雷鋒網:前段時間可穿戴設備很火,但現在大家幾乎都不提這件事了,您覺得問題在哪里?

      張元亭:我認為主要是技術瓶頸,尤其傳感技術還有待進一步研究和創新。

      前兩年可穿戴設備突然熱起來也是有原因的,因為它有重要的前瞻性應用,這波浪潮證明大家對可穿戴有需求的。其實在3年前的一次大會報告中,我就說大家需要深呼吸一下,那時的形勢偏熱。瓶頸主要表現在這幾方面:一是技術層次;二是功能不夠,三是用戶體驗, 現在的可穿戴設備能測參數就是那幾個,心率、步數等,這些東西當玩具玩幾天可以,如果我們能在可穿戴設備上加一些新型智能傳感器, 實現一些與健康和生活相關的剛需功能,大家就離不開了。

      除此之外,交互界面、電池尺寸與續航都是需要改善的。

      雷鋒網:您覺得可穿戴設備成熟還要多長時間?

      張元亭:我在不同場合都被問到過這個問題。這要看可穿戴設備所能實現的功能。有些功能實現時間預測比較難。一些核心技術問題本來以為可以攻克的,已經超過了我原來預計的時間。

      雷鋒網:據我所知,整合基因、影像、可穿戴設備等多維度信息做疾病預測方面,基礎理論仍不完善,你們如何做的?

      張元亭:把這些數據整合起來,正是需要深度學習等人工智能技術發揮作用。目前,人工智能在健康信息學領域的有兩個最主要的應用:分類和預測。

      AI宣傳過火,有同樣價值的傳感器卻無人提及

      以任意角度看,AI都達到了關注的高峰。同時,業內關于“AI被過度炒作”的聲音也開始慢慢響起。

      雷鋒網:您什么時候開始關注人工智能?

      張元亭:很早了,30多年前讀博士的時候。當時我們的論文中不涉及人工智能、人工神經網絡,幾乎發不了。那時我也做了一些人工神經網絡的應用嘗試。之后,我就放棄了,原因也很簡單,我個人的定位是做與健康醫療直接相關的技術研究,人工智能是計算機算法問題,強調人工智能“工”的一面而”人”的一面關注不足。那時我的想法是:哪一天你們把人工智能做強了,能進行精準有效預測或是分類,那我就回來用。后來,我承接了國家重大研究計劃973項目,就把人工智能應用又提出來了,因為對重大疾病如心腦血管病預測所需的數據非常多,信息量很大,傳統的數學模型已經不靈,只有人工智能有效處理。

      我們用人工智能技術主要做數據分析工作,還有一個是減小數據維度。

      雷鋒網:您怎么看目前的智能醫療被捧得過熱?

      張元亭:沒關系,這個是自然的,因為它有廣泛的應用前景。AI剛剛出現,熱也是正常的,談得多了,就會清楚AI的局限性,尤其是在健康醫療領域,光談AI根本遠遠不夠。

      今天上午我主持了一個學術研討會會議,會上4位頂級科學家都沒有談太多AI,他們做過AI,但是都沒有當重點去做,因為都知道AI能做什么,也非常清楚AI的局限性。我個人認為傳感器與AI同等重要,在健康醫療領域甚至更重要,沒有信息數據收集手段, 沒有傳感器什么都無從談起。沒有AI, 我們還可以用其他方法代替。

      雷鋒網:您認為在健康信息學領域,哪些技術被業界忽略,但是又有價值?

      張元亭:我個人感覺是傳感器。現在市面上都在關注AI、智能,但是不難想象,如果輸入人工智能系統中的是垃圾數據,不管算法做得多好,最后輸出的也是垃圾。誰來控制數據質量和信息可靠性?就是傳感器。大會上沒有一個報告講傳感器,這個是被社會、媒體和大眾所忽略的,甚至被國家項目制定者忽略。傳感器的設計是最關鍵, 最重要的是核心技術創新,這么關鍵的技術,反而被大眾忽略掉了。

      傳感器技術難度高、含金量高、起點高、實現難度大。但是一旦做成后,又很有價值。

      技術的二次開發:大學不做,公司做不了

      如今,產業界正在大量引入學術專家,甚至有媒體曝出實驗室人才盡失的消息。那么,學術與業界的距離有多遠呢?

      雷鋒網:在國內,您認為技術到產業化落地最大的難點在哪里?

      張元亭:技術一般都是大學研究出來的,大學的原型機離產品往往相差很遠,很多功能不能滿足客戶需要。而二次性開發是很重要的, 大學要做基礎和核心技術研究, 發表文章, 不能做產品開發,公司啃不下相關技術,公司的想法是:你們做好產品樣機,能生產之后我來做。

      雷鋒網:這個過程需要多長時間?

      張元亭:拿可穿戴設備來說,每個參數都有其個性的要求,主要看解決哪個參數的問題,要求的時間是不一樣的, 心率很簡單,半年或一年就可以搞定,但搞定血壓需要更長時間,可能要2~3年。另外,和其產業最大的不同是,這個領域的產品往往需要藥監局批準。

      張教授心中的“健康灣區”

      粵港澳大灣區是2017兩會上提出的概念,被視為珠三角地區以至香港未來發展方向。在CCF-GAIR大會的演講上,張元亭教授號召融合科學技術與醫學, 將粵港澳大灣區建成健康灣區。

      雷鋒網:您在演講中提到,美國紐約是金融灣區,日本東京是產業灣區,舊金山是科研灣區,您號召將粵港澳大灣區建成健康灣區。但是醫療市場很小,能支撐起一個灣區嗎?

      張元亭:你說的是醫療市場,而我在談健康市場,健康包括醫療,醫療的目的是健康,我說的概念是疾病預防、預測、老齡化健康, 涉及的技術很廣其中包括傳感技術、通訊與計算機網絡、生物醫學技術、電子光學技術等。每個人遲早都有健康問題。目前健康市場的問題是沒有亮點的產業化成功案例,一旦做成,市場非常大。

      雷鋒網:目前大眾的醫療需求都難以滿足,談疾病預防、保健是否脫離實際?

      張元亭:這是一個很重要的問題。有人曾算了一筆帳,發現老百姓兜里的錢都放到人生最后幾年治病去了。而我所說的技術,相當于把人生最后要花那筆錢的一小部分放在疾病早期預防、早期診斷、早期治療上,這樣治病的錢就可能不用或者少用,這是健康科技之所以熱的原因之一。

      另外一方面,目前治療大部分是在醫院中完成的,但心血管、癌癥等病人的大部分在診斷治療后卻是呆在家里,現在家里的護理設施不完善,遠程病人監護系統缺乏,這是另一個很值得關注的問題。

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