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“4年前，我們就已在做互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療，而絕大多數(shù)醫(yī)院2年前左右才開始做。而在今天，當其他醫(yī)院才剛剛開始探索AI時，其實我們早在2年前已經(jīng)開始做了。”
廣東省第二人民醫(yī)院副院長李觀明說到，兩年前田軍章院長就已著手部署AI，現(xiàn)在也有很多項目正在開展。
廣東省第二人民醫(yī)院在科技+醫(yī)療這方面一直走在全國的前列，其互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院（廣東省網(wǎng)絡醫(yī)院）日門診量高達1到2萬，排全國第一。
雷鋒網(wǎng)AI掘金志也了解到，去年9月份，廣東省機電設備招標中心有限公司受廣東省第二人民醫(yī)院的委托，對人工智能暨大數(shù)據(jù)中心進行公開招標采購，反映出省二醫(yī)積極擁抱AI的態(tài)度。
同時在近期也頻繁與騰訊合作。
至于為何選擇與騰訊合作？李觀明指出，廣東省第二人民醫(yī)院此前在支付上與騰訊有非常良好的合作基礎，其次騰訊也在AI方面有著不少積累，基于這兩點，雙方一拍即合。
除此之外，據(jù)廣東省第二人民醫(yī)院副院長李觀明介紹，廣東省衛(wèi)計委已批復該院的兩個AI業(yè)務牌照申請，主要服務于醫(yī)院內的廣東省影像診斷中心和心電診斷中心，可對食管癌、結腸癌、肺癌、宮頸癌、乳腺癌、心血管等疾病進行診斷。
近期，廣東省第二人民醫(yī)院也加入了由騰訊發(fā)起的人工智能醫(yī)學影像聯(lián)合實驗室，該實驗室也同時啟動了 全球首個應用AI醫(yī)學影像的食管癌早篩項目的臨床預試驗。
作為廣東省第二人民醫(yī)院在AI影像方面的合作方，騰訊互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療負責人常佳首先談到了醫(yī)療業(yè)務的難點：醫(yī)療業(yè)務非常難啃，一方面需要解決患者的訴求，其次醫(yī)院與醫(yī)生也是一個比較獨立的體系，同時，除了患者和醫(yī)院外，政府、政策資源也在業(yè)務當中起到很重要的作用。整個醫(yī)療系統(tǒng)太過復雜，它不像一個互聯(lián)網(wǎng)端的簡單商業(yè)場景。
隨后，騰訊優(yōu)圖實驗室總經(jīng)理吳運聲談到：我們已經(jīng)在與廣東省第二人民醫(yī)院聯(lián)系試水做一些實際落地，為患者提供服務。
其中，在肺癌早期篩查方面，騰訊優(yōu)圖的識別率超過80%，良性肺結核的識別率可達84%以上。經(jīng)過調查，普通醫(yī)生的準確率大概在60%至70%左右，成果在某種程度上說，已經(jīng)超過普通醫(yī)生的水平，另外眼底篩查準確率也達到了95%以上。
最近在跟在廣州、溫州一些醫(yī)院尋求合作，未來會在幾個月里正式落地。
吳運聲補充到，其實優(yōu)圖并不是一個純研究團隊，一開始就立足把最新研究技術和成果落地在業(yè)務中，從而產(chǎn)生實際價值。所以團隊在做研究時，更多去看業(yè)務有什么需求。優(yōu)圖近幾年陸續(xù)打破多項圖像記錄，基于此，于是開始去考慮如何跟醫(yī)療影像結合。
與此同時，雙方除了聯(lián)合成立實驗室進行純科研外，騰訊的AI醫(yī)學影像產(chǎn)品——騰訊覓影，也將在廣東省第二人民醫(yī)院進行臨床預實驗，輔助醫(yī)生對早期食管癌進行篩查。
在問到項目合作最大難點是什么時，作為醫(yī)院方，廣東省第二人民醫(yī)院副院長李觀明從非技術角度談了談自己的看法：單從技術方面考慮，我覺得AI完全可以加入到醫(yī)療里來，它有助于提高我們的診斷速度和精度。但醫(yī)學有一個很大的特點：你可以明確給病人診斷出是什么病，但是機器檢查出的結果，你能不能直接告訴病人，或者病人家屬接不接受。如果對方接受了，能不能直接進行治療。這背后涉及到很多問題，不是單單靠AI診斷出他需不需要接受做手術就可以解決所有臨床問題的。它還有經(jīng)濟、社會、道德、倫理等多方面的問題，很復雜。
作為算法輸出方，騰訊優(yōu)圖實驗室總經(jīng)理吳運聲談到從AI跨到醫(yī)學領域，需如何與醫(yī)院進行有效合作：以前我們做圖像識別感覺蠻簡單，一堆研究員在實驗室里做出來結果就萬事大吉。但當面對醫(yī)療領域時，發(fā)現(xiàn)這不是我們技術團隊就能夠搞定的東西，因為確實有很多醫(yī)學專業(yè)知識，我們完全不懂。
除了省二醫(yī)外，在做肺癌篩查和眼底方面的研究期間，優(yōu)圖也與省醫(yī)達成合作：當時與醫(yī)生們坐在一起工作了好幾周，也從最基礎的醫(yī)學知識開始學起。現(xiàn)在省醫(yī)的醫(yī)生也派了他兩個學生飛到上海，跟我們優(yōu)圖的人一起工作，醫(yī)生給我們，技術做出來什么樣的結果才對醫(yī)生有幫助，他們也從醫(yī)學的角度講讓我們應該怎么去分析。
我們也需要給醫(yī)生講如何建模，算法的大致流程等，所以確實需要研究人員和醫(yī)學領域的專家密切配合才能夠得出結果。
騰訊AI Lab機器學習中心總監(jiān)黃俊洲根據(jù)個人經(jīng)歷補充到：我大概做了差不多15年的醫(yī)療，研究AI將近20年。我從博士期間開始接觸醫(yī)療，一開始我們經(jīng)常開玩笑說，AI都不懼，醫(yī)學自然不在話下。等到我自己做教授時才發(fā)現(xiàn)，真是是江湖越老，膽子越小，我發(fā)現(xiàn)這不單純是技術問題，醫(yī)療事關生命，不是技術就能完全解決的。
大家一定要明確這個前提，技術只是輔助，醫(yī)生才是主體。如果醫(yī)生不能作為主體參與進來，AI恐怕很難落地。醫(yī)學跟AI的結合，最重要也是最難的地方是我們怎么把醫(yī)學知識融入技術當中，而不僅僅是把技術用在醫(yī)學上面，雖然看起來相似，但差別非常大。
我們技術能達到99.99%，那萬一不幸的是，某個病人正好是那0.01%，最后是醫(yī)生來負責，還是AI來負責，這是一個很重要的課題。
算法研究者中懂醫(yī)學的人很少，懂的人很貴，醫(yī)生的時間也很寶貴。在這種情況下，算法人員一定自己學習醫(yī)學知識。第二，算法研究員應該往長遠看，我們在美國做的一個項目，是通過醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)、病歷，幫助醫(yī)生判斷癌癥病人能活多久。假如這個病人只能活一周，我們的醫(yī)療方案是A，假如這個病人還能活5年，醫(yī)療方案則是B。當我們能做一些醫(yī)生還做不到的事情，這才是算法從業(yè)者的終極目標。
最后，在騰訊談到對AI醫(yī)療的未來暢想時，廣東省第二人民醫(yī)院副院長李觀明總結到，我們擁有很多的病例、案例和大數(shù)據(jù)在手，如果與技術背景很雄厚的科技公司在某些方面適當合作，一定會不斷引領今后AI+醫(yī)療的整個大方向。
同時，廣東省第二人民醫(yī)院也在非常積極地擁抱信息化，不會被動被別人抽打著跟進。
“對我們而言，只要供應商的案例夠新、夠實用，我們就敢用。”
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