深睿醫療CTO李一鳴：AI尚未到「強人工智慧」階段

深睿醫療CTO  李一鳴

「從最開始我們做這件事起，就預感這是非常長期的事，不是簡單的事。為什麼還要堅持做？因為我們認為，這是一件大事。」李一鳴在今年4月份由同渡資本舉辦的「醫療+AI路在何方？新一代人工智慧在醫療領域的應用價值及商業化潛力」會議上如是說。

李一鳴所提到的「大事」指的是與合伙人一起成立深睿醫療殺入「醫療+AI」市場。此前，李一鳴曾先後就職於百度公司和高德信息技術有限公司，在百度公司任職期間，在網頁搜索部負責排序核心業務，加入高德公司後，擔任搜索部和數據技術部總經理職務，負責高德地圖搜索和大數據業務以及商業化變現。現在，他的身份是深睿醫療首席技術官CTO。

「目前AI還遠遠到不了『強人工智慧』階段，即機器去理解人的思維。現階段，計算機好比代替人的肉眼，幫人的感官做延伸。」李一鳴接受「科創者說」採訪時說，「AI產品最大價值是提升整個醫療服務水平，通過AI技術，將先進治療手段快速推廣到一線、基層、偏遠山區，讓大家均衡享受同樣的醫療服務水準。」

創公司順利  闖市場不易

深睿醫療最早始於雷鳴2015年北大孵化的兩個項目之一，據李一鳴介紹，大家當時定下目標——研發端對端，可與專家PK的系統。到2017年1月，團隊拿產品與三甲醫院醫生用臨床數據做人機對比實驗，結果超出預期，順理成章創立深睿醫療。

目前，深睿醫療在北京、杭州兩地分別設有研發團隊。一個有意思的細節是，深睿醫療是當年兩個孵化項目中的幸運兒，另外一個設想是做病例大數據分析，做了不到一年，達不到臨床要求，項目失敗。

2017年3月1日，深睿醫療註冊成立，7月份開發出第一款產品，同時啟動CFDA（指國家食品藥品監督管理總局，現為國家市場監督管理總局SDA）認證。2017年10月，深睿醫療合作醫院超過40家，獲A+輪融資。截至目前，整體融資規模達到3億元。「這一路，我們走的非常快，也非常順。」李一鳴說。從成立到團隊擴充至百來人，深睿醫療高歌猛進。

一旦創業，野心勃勃的創業者們會馬上感受到市場對年輕的初創公司形成倒逼壓力。尤其對於和臨床緊密相關的醫療產品，當新產品開始推向市場，考驗才算真正開始。

李一鳴對此很有感觸，透露「到了to B市場，發現這條路還是很難走的，並不像想的那麼容易」。醫療AI產品進入臨床使用才是最關鍵步驟，深睿是醫療與醫院需要保持密切聯繫的產品公司。

切入醫學影像 AI提升看病效率

「80%臨床需要做醫學影像，醫學影像設備非常普及，這是大家去醫院做檢查時，最常用的檢測手段。醫學影像產出的數據均有規範化的標準和協議，它的數據會規整很多。」李一鳴說。業界有不少和李一鳴觀點一致的創業公司亦選擇從醫學影像切入醫療+AI，AI深度學習技術的進展主要應用在自然語言和圖像，效果最為突出。像早期篩查、診斷，通過AI可以做出高質量篩查系統。

李一鳴指出，人們看病一般是去門診或者體檢，由於醫院資源有限，不會把太多精力投入到對健康人群的篩查上，主要顧及的還是門診病人，這是許多醫院面臨的「門診量巨大」的問題。病人在門診拍的CT片子，醫生看片相對仔細。如果是體檢，由於醫生的疏忽，可能導致忽視小病灶的現象。歸根究底，醫生資源的不足是行業痛點之一。

另一個痛點是，當病人拿著診斷報告，不管是圖像還是生化指標、問診數據，醫院到底如何處理，也需要花精力去慎重決策。AI恰在這些環節，在掌握大量數據的同時，可以為醫生提供強大輔助作用。李一鳴指出，像IBMWatson就是針對檢測腫瘤方面的決策支持系統。另外，AI在治療環節，未來有望輔助醫生做手術，包括用影像數據預測病人患癌的風險。

李一鳴表示，臨床方面，AI還不能完全替代醫生，只是幫助醫生。比如在影像科這塊，傳統做法是，醫生寫報告、審核醫生專門負責審核，兩項工作完畢，報告發給病人。用深睿醫療的系統完全可以簡化流程，系統自動把病灶、診斷結果做出後，由審核醫生確認，大大提升效率。「比如現在門診一天能看100位病人，用我們這個系統，或可看200人」。有效提升現有的醫療服務效率。

同時，AI還可以解決目前存在於醫療行業資源浪費的情況，比如一些基層醫院設備不少，但醫生資源不足，這時AI就可以發揮價值，集中為病患提供診斷輔助服務，滿足基層診療需求。

「這就是我們現在開發的一個系統，相當於是目前在各個醫院，我們在推廣試用，包括售賣。這是一個軟體平台，這個平台上面是可以搭載各個診斷的模塊。包括現在有肺部的診斷模塊，有乳腺的診斷模塊，後面還可以搭載更多的輔助診斷的產品。」李一鳴說。

幫醫生救病患判斷良惡性作為科研工作

李一鳴以肺癌早期篩查為例解析，肺癌目前已成為中國發病率第一、致死率第一的癌症。中國80%發現的肺癌病人都已到晚期，晚期病人5年存活率是4.1%，如果是早期發現，患者5年存活率是80%。到底如何挽救患者生命，延長其生命？沒別的辦法，只能是早發現、早治療。因此，對於一些肺癌高危人群的篩查是非常有必要的。重大疾病的發病率控制、源頭掐滅疾患，不僅關係個人生命質量，對整個國家降低經濟成本、社會成本亦有利。

李一鳴分析稱，肺部是比較大的一個人體器官，內里只有空氣，肺的這種結構用CT拍片來了解內部是比較好的方式。早期肺癌的臨床癥狀不明顯，這也是為什麼肺癌患者去檢查，往往發現是晚期。早期基本沒癥狀，晚期會出現咳嗽、咳血，這是因為肺部結構已發生變化。肺部結節病灶，有單發、多發，大小均不同，人們應當在盡量早期的階段發現這些問題。

值得注意的是，肺癌CT的演示大概有400多層，「就像一個視頻一樣」，但醫生在看CT這項工作中，一般5-10分鐘時間，要瀏覽完一位病人全部的肺部情況。在短時間內，把病灶與其他正常組織區分清楚，其難度非常大。「大家只要看到這個情況，就會明白，看片子這是一項枯燥且重複性極高的工作，更適合機器去完成。尤其是一個醫生，在高強度的工作下，很難保證穩定的工作效果。」李一鳴強調。

那麼Dr wise可以做什麼？AI可以幫助醫生找到肺部可疑病灶，由醫生來確認，到底是什麼病症。這就要求必須符合幾項核心要點：1、敏感度高；2、不能誤報多；3、假陽性一定要低。查出病灶後，要對病灶進行定性、定量分析。傳統做法是醫生手工測量，包括標記，這是一項繁瑣的事情，AI可以提供自動標註功能。假如病人已經發現有肺結節，醫生一般建議隨訪，比如半年、一年，每次去檢查，醫生要將新情況與前一次做對比。這個過程也是醫生工作效率低的部分，需要AI去解決。而且經過人機對比測試，結果也表明AI在敏感性、假陽性等穩定識別方面表現優異。

與此同時，李一鳴透露，深睿醫療目前並沒有做良惡性診斷，因為做良惡性很難通過CFDA認證。這又是為什麼？因為當判斷一位病人的腫瘤是良性，無法去做進一步驗證，「難道我們真的要等5年之後，這位病人沒有發病，才能證明是良性嗎？」李一鳴表示「等不起」，因此，會把判斷良惡性作為科研工作。

其次，由AI判斷良惡性的形式難以明確，因為醫學講究循證實踐，如果告知病人，腫瘤70%可能是惡性，醫生很難去和病人解釋說明。醫生一般會說，通過了解的這些情況，懷疑是高度惡性，建議去手術。因此，李一鳴表示，目前創造的AI系統能否做到循證，尚需努力。

文 | 耿言之

來源 | 科創者說

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