醫療行業的AI落地需要數據先行，這家公司已經跑起來了

心如佛、眼如鷹、膽如虎、技如仙。

一個醫生做到「四如」，是張國楨教授對自己團隊的要求。看診經驗豐富的他有「東方神眼」之稱，但有一場比賽，參賽選手的「眼如鷹」卻讓他都深感到佩服。大屏幕上，患者肺部的CT片出現了幾個圓圈，標註結節的位置，這原本都需要資深醫生來診斷，卻被機器迅速地找到了。打入決賽的隊伍選手在講台進行演講，談的卻不是醫學，而是不同的演算法，是最近大熱的AI。

2017阿里巴巴雲棲大會上，以肺部結節的智能診斷為主題的天池醫療AI大賽，別開生面的將前沿的技術和傳統的醫學聯繫到一起。大賽有三個主辦方，其中兩個是我們耳熟能詳的，一個是大賽雲計算平台的提供者阿里雲，另一個則是算力的提供者英特爾。而最後一個主辦方，則是一家創業公司，從事醫療大數據的零氪科技（LinkDoc） 。

零氪CEO張天澤出身醫生世家，但他最早卻是從事IT行業，曾先後供職騰訊、阿里巴巴（雅虎-中國）公司 ，2009年開始創業。最初他做的是醫療行業的傳媒業務，後來才開展數據業務，用他自己的話說「數據業務是被傳媒業務養著」。

的確，中國的醫療行業里，醫院的數據一直是處於孤島狀態，互聯網時代來臨後，數據的價值顯現，技術開始了對傳統行業的改造和賦能，這個浪潮，正沖向傳統的醫療行業。

在天池醫療AI大賽中，零氪提供了兩千份影像數據集，這個數據規模在以往是難以做到的。零氪首席架構師王曉哲告訴記者，這兩千份數據全部經過安全脫敏處理和專家標註，並且是三份標註進行互相核查選出來的合併以後的結果，是世界級最大規模的肺部薄層CT的數據集。

AI在行業落地時，數據的作用是毋庸置疑的，同樣的演算法，不同量級的數據量將導向不同的結果。在翻譯領域，即使用同樣的演算法，谷歌AI的結果也明顯更好，就是因為有更大的數據量。而在醫療行業，數據由於涉及隱私難以獲得。為準備這次比賽的醫療數據，零氪原本邀請了24家知名的醫院參與合作，其中20家接受了邀請，但最終真正參與的只有16家。

另一方面，則是全球參賽者的熱情參與。據阿里雲統計，這次大賽共吸引了20多個國家，2887支隊伍共3953名選手參與。零氪CTO羅立剛告訴記者，這次大賽的主題選用肺部結節的智能診斷，很大的一個原因就是人工智慧深度神經網路的技術，近三年在圖像識別的領域進步很快，而肺部結節的識別正好就是要用圖像演算法來解決的問題，演算法的應用更直接。

技術已經在敲門，數據卻沒準備好，這該怎麼辦？

零氪給的回答在兩年前，張天澤期望自己的創業能做到這幾件事：幫助患者看對病，用好葯，付得起錢。而想做到這幾點，要用新的資源去滿足傳統需求，越是基礎、產業鏈上游的資源希望就越大。目前，零氪已經結構化的腫瘤患者病曆數據足有200萬份，覆蓋了900多科室，500多醫院，且幾乎都為排名靠前的三甲醫院（全國三甲醫院總數約2200）；胸外科是零氪最早切入的領域，已經切入到了整個細分領域，有了許多新的發現。據了解，過去兩年，在數據上，零氪投入了差不多十個億。

在9月份，零氪組織了全國10家醫院的專家，把接近4萬例肺癌患者的數據合併到一起，現場跑數據跑出了十幾個課題。過去許多有意義的科研想法，在大的數據集和可視化、智能化的Hubble人工智慧科研決策平台上，真正得到了研究實踐。其中有一個關於淋巴結跳躍轉移的科研想法，據現場專家稱，一旦研究成果出現，論文可能會影響國際肺癌病理分期。

先行者，這是零氪在做的事情。但目前距離談成就還為時尚早，200萬腫瘤患者的數據，雖然已經被整理好，但所有權依舊在各自的醫院，而使用權，像十個醫院坐到一起開研討會，用合併的數據，就涉及相互間簽署協議的問題。不過時間是站在零氪這邊的，醫療數據的統一化，對整個醫療體系而言是利大於弊，行業基礎設施的進步，將促進行業整體效率的提升，國家也在這個方向進行引導，這將是未來的趨勢。

王曉哲告訴記者，AI想要在醫療領域落地和發揮作用，大規模統一標準的數據集是必不可少的，數據是一切的基礎。零氪參加這場大賽的另一個目的，也是為了鼓勵業界將數據標準化和公開化，讓跨產業、醫療圈外的人進入到這個圈子裡。而統一標準的制定，還需要未長期的磨合。比如影像設備，目前由於廠家、產品型號等存在差異，影像數據就是天然不統一的。而在存在統一的數據後，AI的進一步落地的道路依舊任重而道遠。

以腫瘤病的影像AI為例，張天澤將其分為三個階段：

第一階段，AI可以檢出病灶（5-10毫米），這一階段需要大量統一標準和質控的醫生標註的影像病例；

第二階段，AI可以鑒別病灶良惡性及病灶分型分期，這一階段需要大量的含有準確病理結果並標註精準的影像病例支撐；

第三階段，AI提供腫瘤病人治療方案優化推薦及預後評估，這一階段不僅需要大量的含有病理結果及精準標註的影像資料，同時還需要病人的治療、手術、用藥、隨訪等連貫的病例數據作為支撐，且不斷進行更新。

目前零氪有近1000名員工，其中約100人是研發人員，剩下的員工多為臨床或醫藥的背景。在數據集成和結構化上，零氪已經維持了相對穩定的狀態，並可以提供自身研發的SaaS和PaaS服務，而基礎的IaaS層，採用了混合模式，一部分在阿里雲，一部 分在天津的自建數據中心。「這一方面是為了降低存儲成本，另一方面，醫療數據比較敏感，需要放在本地。」王曉哲說。在AI上，零氪的醫療AI產品也已經在部分科室開始嘗試應用。

當談到成本如此巨大，什麼時候可以收益的時候，張天澤表示，目前還不適合談收益，基礎設施的投入將是一個長期的過程。醫療行業的產業鏈相對封閉，AI變現的渠道實際有限，張天澤介紹，目前業界將盈利的落腳點基本集中在醫藥企業和保險公司身上，這是產業鏈中需要數據服務，又真正願意支付的參與者。張天澤將醫療大數據和公司盈利的關係比作修高速公路，「修路本身不賺錢，但修好了路，就可以去賺錢了」。

作者 李昊原

微信編輯 張盼盼

審稿編輯 茉莉

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