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      哈工大教授關毅:如何構建一個醫療大腦 | CCF-GAIR 2017

      本文作者: 張馳 2017-06-20 17:17 專題:GAIR 2017
      導語:所謂醫療大腦,就是計算機對醫生疾病推斷過程的模擬。

      哈工大教授關毅:如何構建一個醫療大腦 | CCF-GAIR 2017

      雷鋒網按:由中國計算機學會(CCF)主辦、雷鋒網與香港中文大學(深圳)全程承辦的AI盛會——「全球人工智能與機器人峰會」(CCF-GAIR),將于7.7-7.9日在深圳召開。CCF-GAIR為國內外學術、業界專家提供一個廣闊交流的平臺,既在宏觀上把握全球人工智能趨勢脈搏,也深入探討人工智能在每一個垂直領域的應用實踐細節。

      延續上一次大會的頂級嘉賓陣容,本次 CCF-GAIR 2017 將會迎來更多人工智能和機器人行業重磅專家。在未來的一段日子里,雷鋒網將陸續放出嘉賓介紹。今天要介紹的是未來醫療專場的大會嘉賓——哈爾濱工業大學計算機科學與技術學院教授關毅。

      關教授的主要研究領域包括:智能化信息檢索、健康信息學、網絡挖掘、自然語言處理及認知語言學。他主持、參與并完成了多項國家自然科學基金、國家863、國際合作等項目,在國內外期刊和會議上發表學術論文60余篇。

      在2013年,關教授和團隊與北京一家醫保公司合作,在中文電子病歷的病因實體與實體關系抽取方面做了的不少工作。自此往后,他逐漸感覺到,醫療健康肯定是自然語言處理的下一個熱點,而且“是自然語言處理唯一可能做出人人都有需求的軟件的一個領域”,所以選擇將它作為團隊的主攻方向。選擇這一領域的另一個原因,則是關教授妻子的一家人都是醫生。

      隨著國內醫療信息化的普及,中文電子病歷的規模也與日俱增。它是有高可信度的醫療大數據,也是有臨床決策支持的重要診療證據,從其中獲取的醫療知識有很高的價值。

      關教授及團隊在醫療方面的研究用一句話概括就是:互聯網時代面向醫療健康的自然語言處理技術,從醫療大數據、中文電子病歷中挖掘知識,然后進行預測和推理相關的研究。而他們的核心研究成果之一,是醫療知識網絡(Medical Knowledge Network,MKN),或者用更為外界熟悉的詞來說,就是醫療大腦。

      所謂醫療大腦,就是計算機對醫生疾病推斷過程的模擬,雷鋒網在往期硬創公開課中也對這一概述有過詳細介紹。它是個比較籠統的稱呼,各家的定義及作用也不盡相同。簡單來說,它是一種知識庫以及基于此的邏輯推理和計算。它可以泛指醫療從業人員智慧的總和,可以獨立提供用藥輔助、分診導診、健康咨詢,也可以高質量地輔助醫療從業人員完成某項工作。

      關教授告訴雷鋒網,在做智能診療研究時,首先要選擇基準模型,能將邏輯規則和概率能結合起來進行快速推理。經過調研,他們找到了馬爾科夫邏輯網(Markov logic network),一種可以進行不確定推理的概率邏輯。

      雖然這一模型比較合適,但它也有其缺點。關教授表示,它只能針對二值變量,不能表示數值型的值,而數值型的體征數據在醫療領域中大量存在,這讓模型不能完全適用。為此他們做了理論創新,采用物理學中的能量函數表示勢函數,使馬爾科夫模型能表示數量型的知識。這個改進版的模型,就是最終的醫療知識網絡。

      回顧MKN開發的過程,關教授提到,將技術應用于醫療領域的難度比自己設想的要難得多。“我最大的體會是,要和醫療部門的專業人士緊密合作才能有所收獲。我之所以進展順利,也是因為確實有這個條件,方做出了有價值的工作。”

      現在的機器學習方法以監督學習為主,這就需要大量人工標注的語料,而其中又必須有專業醫生參與,把他們的知識固化成資源,供計算機模型來用。

      哈工大教授關毅:如何構建一個醫療大腦 | CCF-GAIR 2017

      如今,智能診斷這個方向越來越熱。在工業界,如百度、IBM、阿里這樣的大公司,以及康夫子等初創公司,均在打造屬于自己的醫療大腦。

      關教授認為,對于智能診斷來說現在知識的量化(指數量)還遠遠不夠,而且從電子病歷提取了很多經驗知識,還要與常識相結合。

      “這本身是一個多知識源融合的問題,就像人需要廣泛涉獵醫療知識一樣,機器也是如此。知識的積累在量上要達到一定規模,才能產生預期的智能效果。現在大家都是在爬坡的階段,不會是一蹴而就,而是相對比較漫長的過程。”

      而其中面臨的挑戰,除了時間,還有技術上的。關教授告訴雷鋒網,知識的抽取、知識的表示、醫療知識的推理、新知識的學習,這些都是目前學術研究的熱點,也是他們正在攻克的領域。其它需要探索的方向還有,基于最大間隔的知識權重訓練方法,知識的自動擴展,以及在線學習的新方法等等。

      對于另一個熱門技術——深度學習,能不能用它進行推理,也是學術和醫療應用中在研究的領域。

      “深度學習能不能進行推理還有很多不確定。能不能通過知識的向量化,用張量表示知識,用遞歸神經網絡來表示知識,并在這一基礎上進行深度學習相關的推理?”

      關教授告訴雷鋒網,深度學習在特定疾病的診療上有突破,但他們的努力方面是試圖構造一個醫療專業大腦,這方面他們做了很多工作。

      以上有關人工智能如何服務醫療知識的挖掘與應用的內容,關教授會在CCF-GAIR的演講中有所涉及,他會從自己的研究出發,為我們揭示如何開發一個真正的醫療大腦。如果你想近距離了解關教授的研究成果,歡迎購票參會

      哈工大教授關毅:如何構建一個醫療大腦 | CCF-GAIR 2017

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