阿里雲唐超：ET醫療大腦究竟能為醫療行業帶來哪些能力？

醫療對於人工智慧具有強烈的潛在需求。目前，全球人工智慧+醫療「基礎+技術+應用」較為完整的產業結構已初步形成。新技術要想真正引起行業變革，不僅需要政策、技術、人才等多方面的協同配合，還需要企業的探索和時間的積累。為了探求健康醫療大數據和人工智慧的未來發展和落地方案，2017年9月16日-17日，2017長江產業論壇（秋季）暨醫療健康大數據與人工智慧大會在武漢會議中心盛大開啟。

在本次大會上，阿里雲計算有限公司醫療事業部總經理唐超先生，以《ET醫療大腦讓數據智能在醫院的落地實踐》為題，闡述了目前臨床決策在輔助醫生診斷治療方面所遇到的困境，以及未來決策系統的發展趨勢，以下為動脈網整理的精彩演講內容：

嘉賓介紹

阿里雲計算有限公司醫療事業部總經理 唐超先生

阿里雲醫療事業部總經理, 曾任職阿里雲武漢分公司總經理,中國雲計算早期踐行者。

阿里巴巴集團在醫療健康行業的布局分為五大板塊：阿里健康、支付寶未來醫院、阿里雲醫療健康、阿里集團iDST、AI Labs。

幾乎在每次技術發展和商業創新的浪潮下，我們很多行業特別容易出現一哄而上的情況，都去追逐熱點。通訊行業3G、4G，能源行業的光伏、風能，醫療行業的生物醫學、人工智慧。

一哄而上不可怕，最可怕的是一哄而下，往往很多技術還沒有完成規模化的實踐驗證，就已經迫不及待去追逐新的技術熱點。最終導致的結果是在諸多技術創新領域起個大早，趕個晚集。

今年人工智慧在醫療行業的應用火得一塌糊塗.我們也看到在甲狀腺結節、肺結節以及糖網等單病種領域，人工智慧輔助診斷已經取得很多臨床專家的認可。但我們希望醫學領域的人工智慧的專家在這些領域的研究和產品能更深入，單病種覆蓋的廣度能夠更廣。

在這個背景下，阿里雲作為國內第一，國際領先的雲計算、大數據及人工智慧的平台化技術公司，在醫療健康行業人工智慧熱潮下的「冷思考」是，我們更需要重視基礎設施和人才這兩件事情。

阿里雲首先做的是基礎設施。在行業爆發期，基礎設施是最難做、最應該做的事。

如今大數據、人工智慧的行業競爭，在阿里看來，是杭州和西雅圖的競爭，是中國和美國的競爭。在人工智慧人才的積累上面，目前中國已經超越美國，在被引用的科學論文方面，我國的數量已經超過50%，儘管論文的質量還有待提升。因此，人才是阿里雲要關注的另外一件事。

在基礎設施方面，阿里雲構建了ET醫療大腦開放平台，與生態合作夥伴一起致力於人工智慧在醫療領域的場景化落地。

在數據和應用層，ET醫療大腦開放平台擁有包括影像智能診斷、智能病歷診斷、語音醫囑錄入、醫療意圖識別、輔助管理決策、家庭慢病管理等能力。

在基礎支撐和計算平台上，阿里雲除提供基礎的IAAS服務外，ET醫療大腦開放平台擁有包括機器學習、數據管理、數據質量、圖像分析、語音分析、可視引擎、趨勢分析等演算法引擎。

阿里雲希望為開發者和企業提供整個模型從訓練到發布的基礎支撐。讓所有的開發者和企業都能夠快速、低成本地發布自己的模型。並且通過開放平台，為他們找到真正的業務落地場景。

另外，在科學研究的統計分析方面，阿里雲也有一些場景在落地。包括物聯網，患者監測數據、智能分析、健康管理數據方面，阿里雲同樣也有探索。

阿里雲天池大賽

在人工智慧和大數據人才培養方面，阿里雲的天池大賽，已經有全球73個國家和地區超過10萬名開發者，覆蓋2763所科研院校。2017年啟動的天池醫療AI大賽以「大數據輔助醫療決策」為主題，圍繞全球第一高發腫瘤——肺癌的智能診斷為課題，聚合傳統醫療和認知計算兩大領域的專業團隊，探索智能診斷作為醫療診斷輔助模式的可行性。

大賽吸引到2887支隊伍、3953名參賽者報名，選手覆蓋中國大陸、中國香港、美國、日本、法國、英國、新加坡等20個國家。參賽隊伍中，博士佔比13%，碩士佔比54%，本科佔比31%，其他佔比2%。

天池醫療大賽基於阿里雲計算平台，結合第二代英特爾至強融合處理器技術，單節點支持數百GB內存。以此為助力，參賽隊伍可以每次迭代中高速處理32張以上128*128甚至更大規模的3D圖片，提升結節檢測精度和效果。

阿里雲天池平台還能實現安全可控的大數據交易模式，為圖像、聲音等敏感數據的擁有者和深度學習技術的開發者搭建跨界協同創新橋樑，為未來將此類合作演進為一種新型商業化數據交易模式提供技術支持和經驗參考。

另外，阿里雲還能為廣大醫療AI創新的中小機構和個人提供最具性價比的方案，利用主機承載數據預處理業務，阿里雲機器學習平台PAI，提供一站式機器學習服務，為醫學影像數據分析的難題提供技術支撐。

2017年天池醫療大賽複賽將於9月26日結束，目前排名靠前的團隊分別來自北京大學、上海交通大學、復旦大學、美國加州大學、南方醫科大學、香港科技大學、上海長征醫院等單位。

除了基礎設施和人才，阿里還能為醫療行業提供哪些差異化價值？這是我們一直反覆問我們自己的一個問題。我們接下來會在如下幾個方面去做新的嘗試，分別是：用戶、連接、數據、安全、商業模式創新

一是用戶。現在醫療行業中，人們更多是2B的視角，或者是說2 Hospital的視角，阿里探索能否從用戶的角度進行切入，成為推動醫療行業往更好的患者體驗發展。例如2C的健康管理、基因測序之類，同時支付寶未來醫院，從支付的角度，已經在解決醫院的「3長1短」問題上發揮了重要作用。

二是連接。過去一段時間互聯網的告訴發展，讓人和人之間的連接已經成熟。但人和機器的連接，機器和機器的連接還尚處初級階段。人機的連接，阿里希望提供核心統一的連接能力。同時整個行業生態合作夥伴的連接，也是阿里雲作為技術賦能平台重要的作用。

三是數據。醫療信息化平台中沉澱了大量的過往數據，包括醫療服務臨床、檢驗、體檢等數據。阿里雲希望能夠幫助醫院能在一個統一的平台上實現數據統一的「存通用「，實現數據的實時在線，讓醫院的數據在本地真正的動起來，為患者、醫生、醫院及監管部門提供更快捷、更智能的服務。

四是安全。安全越來越是一個最基礎、最有挑戰的能力。因為無論人機的連接、機器和機器的連接，如果在最基礎的安全上被攻破，那麼該場景就會面臨巨大的挑戰。

五是商業模式創新。當今技術在不斷地拓展商業的邊界，而商業又在不斷推動技術的進步。儘管我們的醫療行業不完全是個商業化的環境，但我們已經看到雲計算、大數據、人工智慧已經在醫療健康廣泛領域裡，取得長足的進步，同時結合阿里集團在商業基礎設施，如支付，電商，物流等領域的能力，和合作夥伴一起，為健康中國出一份力。

文|郝雪陽

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