AI正在變革（中國）醫(yī)療。
　　最近，一份實戰(zhàn)手冊剛剛披露，清晰勾勒出了AI如何重塑著醫(yī)療行業(yè)的各個方面。
　　而且這份手冊展示的不光有趨勢分析、技術規(guī)劃，還展示了諸多案例，是實踐實戰(zhàn)后的全面總結。
　　報告撰寫者，正是提供了最基礎但覆蓋全流程的AI能力計算巨頭英特爾，可以說是AI醫(yī)療的首份權威“劍譜”。
　　那么，“劍譜”中究竟有什么？又該如何修煉？我們詳細拆解。

欲練此功，先看趨勢
　　在AI落地趨勢中，醫(yī)療已經成為了最大的應用場景。
　　根據(jù)2018年9月中國信息通信研究院Gartner聯(lián)合發(fā)布的《2018 世界人工智能產業(yè)藍皮書》，在中國，醫(yī)療健康領域的AI滲透率已經達到了22%，在所有垂直行業(yè)中滲透率最高。
　　遠超排名第二的是金融，滲透率為14%，而之前AI落地競爭最激烈的安防，當前僅排名第五。
　　盡管只有如此滲透率，整個AI醫(yī)療行業(yè)就已經形成了數(shù)百億美元的市場規(guī)模，相應投資也在快速增長。
　　前瞻產業(yè)研究院發(fā)布的《中國醫(yī)療人工智能行業(yè)市場前景預測與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》顯示，2017年中國醫(yī)療人工智能行業(yè)市場規(guī)模達到136.5億元，增長率為41%，到2018年，這一數(shù)字將會突破200億元，達到210億左右。

　　而且如此趨勢并不只是中國獨有，在全球范圍內，醫(yī)療領域的AI落地發(fā)展也極為迅猛。
　　根據(jù) Global Market Insight 發(fā)布的報告顯示，2019年至2025年期間，醫(yī)療保健人工智能市場規(guī)模的復合年增長率預計將達到41.7%。
　　這些數(shù)字的背后，不僅有AI技術的進一步發(fā)展落地推動，也有醫(yī)療市場本身的迫切需求，以及現(xiàn)相關政策的支持。
　　具體到實際的落地場景中，AI的應用可以說非常廣泛，從醫(yī)學影像、輔助診斷、疾病預測，到健康管理、藥物研發(fā)等諸多環(huán)節(jié)，都可發(fā)揮關鍵作用。
　　但在不同層級的醫(yī)療機構中，AI的應用也有所不同，將會呈現(xiàn)出更加多元化的趨勢。
　　在基層醫(yī)院或第三方體檢中心，主要以輔助篩查和輔助診斷為主；
　　在三甲醫(yī)院等醫(yī)療機構，則以提高醫(yī)生工作效率為主；
　　在健康管理方面，會以支持單位和個人支付的健康體檢為主要方向。
　　而藥物研發(fā)這一領域，人工智能的應用則深入許多，通常需要人工智能技術公司與大型藥企、醫(yī)藥研究機構通力合作來推進。
　　當然，將AI應用到醫(yī)療領域中，還有不少問題亟待解決，比如數(shù)據(jù)的數(shù)量與質量、模型的通用性和可解釋性、以及相應的安全問題等等。

　　但AI醫(yī)療之大勢，已經浩浩湯湯，銳不可擋。
　　其中還有一些“先富起來”的實踐者，在各種招式摸索之后，已經趟出一條黃沙百戰(zhàn)之路，有總結，可參考，甚至能夠學習復刻。
　　而且更關鍵的是，還是在英特爾這份實戰(zhàn)為主題的報告中，詳細披露了AI醫(yī)療落地本領如何鑄就，還有各方高手，如西門子、東軟、解放軍總醫(yī)院等，紛紛給出了“注解”。
　　所以這究竟是一份怎樣的實戰(zhàn)報告，我們細細拆解。
AI醫(yī)療5種絕技
　　整個手冊，一共介紹了AI在醫(yī)療領域的五大應用——覆蓋發(fā)現(xiàn)病情、病情分析研究、藥物研發(fā)等?全流程各個方面。
　　具體來說就是5大絕技。
　　絕技一：圖像分割審查病情，用AI推理助力診斷
　　圖像分割，顧名思義，就是將圖像切分為多個區(qū)域，來簡化或改變圖像的表現(xiàn)形式，從而讓圖像變得更加容易解讀和分析。
　　目前，圖像分割技術用在了腫瘤和其他病理位置定位、組織體積測量、解剖學研究、計算機輔助手術、治療方案制定以及臨床輔助診斷等多個細分領域。
　　圖像分割的實現(xiàn)方式也不難理解——以圖像中的自然邊界，例如物體輪廓、線條等，將圖像切分為多個區(qū)域。

　　在計算機中，是對圖像中的每個像素加上標簽，并認為具有相同標簽的像素有著某種共同視覺特性，從而來實現(xiàn)分割。
　　傳統(tǒng)中有基于聚類、閾值、邊緣、區(qū)域等特征的方法。但隨著AI技術的發(fā)展，基于深度學習的方法效果出眾，超過人類，成為最廣泛的應用。
　　這其中，全卷積網絡(Fully Convolutional Network, FCN)、U-net 和 V-net 是常見的幾種基于深度學習的圖像分割方法。
　　但在醫(yī)療領域中，應用最為廣泛的則是U-net 。需要分割的圖像有其獨特性，大多數(shù)情況下是針對一個指定器官的成像，而非全身。
　　器官本身結構比較固定，語義信息并非特別豐富。
　　所以高級語義信息和低層級特征就顯得重要，而 U-net 的 U 型結構和跳躍連接在這種場景中，可以發(fā)揮出更大作用。
　　近年來，U-net 在醫(yī)學影像 分割領域良好的應用效果，已在很多部署中得到充分了證明。

　　良好的圖像分割模型，能有效幫助醫(yī)療機構提高醫(yī)學影像判讀效率，進而增強臨床診療能力、提升疾病治愈率以及減少病患等待時間，彌補因醫(yī)療機構影像科資源缺乏帶來的多種問題。
　　但醫(yī)療領域的圖像分割對時效性要求更高。
　　通常情況下，留給病患的黃金診療窗口往往只有數(shù)十分鐘。因此，如果圖像分割 AI 應用的推理效率不夠高，就有可能延誤寶貴的搶救時間。
　　這就決定想要將圖像分割應用到真正的醫(yī)療場景中，一方面需要基于不同的圖像分割類型對模型進行優(yōu)化，另外一方面則需要強大穩(wěn)定的計算能力來完成推理。
　　怎么進一步落地？英特爾提供了工具，比如OpenVINOTM工具套件以及至強處理器系列產品等等， 能夠在在保證 U-net 模型高準確率的同時，推理時間大幅降低85%。

　　在報告中不僅給出了具體的使用方法，也放出了不少已經落地的案例，比如東軟的eStroke溶栓取栓影像平臺，西門子的心腔檢測和量化模型等等。
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　　絕技二：AI+云，部署更強醫(yī)療影像分析應用
　　伴隨著醫(yī)療體系現(xiàn)代化建設，醫(yī)療設備也已逐漸普及，即便在基層醫(yī)療機構，患者也能進行各類醫(yī)學影像檢查。
　　雖然醫(yī)學影像設備和系統(tǒng)可以迅速到位，但“軟實力”卻無法一蹴而就，這就導致一些邊遠地區(qū)或基層醫(yī)療機構， 卻常常面臨空有設備卻無人有能力“看片”的尷尬境地。
　　也有不少人給出了解決方案，比如將影像文件通過拍照、掃描等方式傳給上一級醫(yī)療機構。但信息傳遞準確性以及時效性上，都難有保障，從而造成病情的延誤或誤判。
　　云計算技術的快速發(fā)展，讓這些問題逐漸得以解決。

　　通過接入云服務，各級醫(yī)療機構能夠獲得跨終端、跨平臺的全醫(yī)技功能應用。
　　基于云計算的影像協(xié)同平臺，能夠讓來自大、中型醫(yī)療機構的醫(yī)學影像專家隨時隨地處理從不同地區(qū)傳來的影像數(shù)據(jù)，并對疑難雜癥進行協(xié)同會診，來實現(xiàn)醫(yī)療資源的高效共享。
　　而且， 云計算和大數(shù)據(jù)技術的互聯(lián)互通，不僅讓各醫(yī)療機構可以規(guī)避過度檢查、重復治療等問題，還有力地打破了數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象，建立無邊界醫(yī)療全連接，提高醫(yī)療服務質量。

　　與此同時，這也強化了影像數(shù)據(jù)的積累和分析，也讓基于 AI 的醫(yī)療影像分析 應用日趨走向成熟，一個過去需要10分鐘進行篩查的肺癌前期診斷，在AI的加持下能夠達到秒級，而且準確率也在95%以上。
　　目前，在醫(yī)療影像 AI 分析應用中，目標偵測神經網絡正被廣泛地運用，其通過深度學習的方法，能夠對 X 光片、CT 成像等醫(yī)療影像進行高效、準確的病灶檢測。
　　典型的目標偵測神經網絡有 R-CNN、Fast R-CNN、SPP-NET、R-FCN 等。R-FCN 是 近年來在醫(yī)療影像分析領域常見的目標偵測神經網絡模型，其典型的結構入下圖所示：

　　關鍵所在，是如何讓云+AI更好的結合起來，實現(xiàn)無縫的協(xié)同，更強大的AI病情分析，也需要對主流的AI框架進行優(yōu)化升級。
　　實戰(zhàn)手冊中，在與西安盈谷 Cloud IDT 智能應用、醫(yī)學影像處理及分析云計算@iMAGES 核心引擎等相結合后，在肺結節(jié)診斷等一大批關鍵場景中建立起“AI+Cloud”的智能輔助診斷系統(tǒng)能力。
　　絕技三：病理切片分析，讓治療更準確更快速
　　病理切片，是為更好病理診斷和預后評估，是一項非常復雜和具有挑戰(zhàn)性的工作。
　　具體的實現(xiàn)方式是將部分病變組織或臟器，經過一系列處理后形成微米級薄片，粘附在玻片上并進行染色處理，然后再交至病理科，病理科醫(yī)生通過顯微鏡對病理切片進行鏡檢，觀察病理變化。
　　想要給出準確的診斷，需要具備多年的讀片經驗與數(shù)萬張切片的閱片積累以及具有豐富專業(yè)知識。
　　而且，人工檢查不免帶有較大主觀性，由不同病理科醫(yī)生對同一患者的病理切片作出的診斷，也經常會存在差異，這可能導致誤診、漏診等現(xiàn)象產生。
　　同時，在實際病理切片檢查中，患者的病理切片以 40 倍的放大倍數(shù)進行數(shù)字化后，單個病理切片的像素點可能超過百萬像素。

　　病理科醫(yī)生需要連續(xù)觀察多張百萬像素級的圖片，并且需要注意到圖片里微觀區(qū)域的異常，不僅費時費力，還容易出現(xiàn)錯漏。
　　且較長的閱片時間也會導致病患等待時間長，有可能會造成病情的延誤。
　　這當然可以用AI。
　　例如，通過ResNet50網絡進行的深度學習模型訓練，可用于執(zhí)行腫瘤病理組織的辨識工作。
　　盡管得到的腫瘤預測熱學圖依然存在噪聲等問題，但已經可以像病理科醫(yī)生一樣，以不同的放 大倍數(shù)來檢查病理切片圖像。
　　訓練出來一個深度網絡模型，使其不僅能夠具備專業(yè)的檢測技術，而且還能有超快的檢測速度和無限的工作時間，也不是不可能。

　　利用深度學習的方法來對病理切片圖像等做出快速檢測，不僅可以極大提升醫(yī)療機構 病理檢測的生產力，消弭因專業(yè)病理科醫(yī)生不足帶來的一系列問題，也能為病患帶去更精確、更及時的治療方案。
　　目前，基于圖像分類和目標檢測的病理切片檢測 AI 應用，已在眾多醫(yī)療機構進行了落地部署，并獲得良好的反饋。
　　絕技四：加速藥物研發(fā)，從數(shù)年縮短到數(shù)月
　　在全球醫(yī)療AI市場中，藥物研發(fā)占據(jù)了非常大的份額。根據(jù)Global Market Insight的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，這一數(shù)字達到35%。
　　而且，這一領域對新技術的接納速度最快。
　　當前， 基于細胞圖像的高內涵篩選(HCS)方法是在系統(tǒng)生物學和藥物研發(fā)領域常用的自動化分析方法之一，也是 AI 技術在藥物發(fā)現(xiàn)早期環(huán)節(jié)的重要應用。
　　主要的工作流程是，通過顯微成像法獲得的圖像信息，分析、獲得由遺傳或化學處理誘導的細胞表型特征。

　　在這一流程中，對細胞圖像的表型檢測、分析和分類是最重要的幾個環(huán)節(jié)。
　　雖然這些在大量藥物研發(fā)過程中獲得成功應用，但其仍存在許多局限性。
　　比如，對于對象分割、降維和表型分類，通常需要大量的先驗知識對每個測定流程進行定制。執(zhí)行每一個步驟，都涉及方法的定制以及參數(shù)的調整。
　　而在對整個分析流程的性能調優(yōu)過程中，如何對 所有參數(shù)進行聯(lián)合優(yōu)化，以達到性能最優(yōu)化。
　　因此，更多基于深度學習的 AI 方法正逐漸被引入基于細胞圖像的 HCS 的表型分類工作。
　　在深度神經網絡中，通過一個框架來對圖像數(shù)據(jù)中的分層抽象進行計算和分析，CNN能夠自動地從圖像中學習和提取特征，因此在對細胞圖像的表型預測中具有更好的效率。

　　一款新藥從發(fā)現(xiàn)、試驗到生產，動輒數(shù)年，而基于AI，這一周期的能夠縮短到數(shù)個月。
　　這不僅是眾多制藥企業(yè)加速創(chuàng)新，保持核心競爭力的普遍選擇，也是讓科技造福人類，助力創(chuàng)造健康生活的重要體現(xiàn)。
　　英特爾在報告中也給出了相應解決方案，比如通過合理的優(yōu)化方案，大幅加速了諾華等藥企的藥物發(fā)現(xiàn)進程。
　　絕技五：圖像識別落地醫(yī)療，正在成為行業(yè)智能化轉型關鍵
　　醫(yī)療行業(yè)的智能化轉型，并不僅僅在于AI應用到診斷環(huán)節(jié)或者新藥研發(fā)環(huán)節(jié)，也在于對整個行業(yè)的重塑。
　　目前，越來越多的醫(yī)療機構正通過規(guī)范的信息系統(tǒng)的建設，來打造更智能的醫(yī)療信 息化能力，實現(xiàn)患者與醫(yī)務人員、醫(yī)療機構、醫(yī)療設備之間的高效互動。
　　在這樣的趨勢下，高效率的識別技術頗為重要。
　　通常情況下，醫(yī)療機構使用條碼識別、光學字符識別（OCR)識別以及軟件識別等技術來執(zhí)行對患者身份、藥品發(fā)放等工作。
　　隨著 AI 技術的逐步發(fā)展，越來越多的醫(yī)療機構開始嘗試使用機器學習、深度學習等 AI 方法。
　　與傳統(tǒng)圖像識別技術相比，基于深度學習的圖像識別技術準確率和工作效率更高，也更利于形成良好的更新機制。
　　其基于圖像特征進行識別，能夠一次獲取多種類、多數(shù)量的圖像進行特征識別。
　　同時也能實現(xiàn)患者身份的實時識別，讓藥品發(fā)放更準確，讓醫(yī)療檢查流程實現(xiàn)了無縫銜接。
　　進而提升了整個系統(tǒng)識別的效率和準確率，增強醫(yī)療機構的工作效率。
　　解放軍總醫(yī)院，現(xiàn)在正嘗試利用信息化手段來輔助減少發(fā)藥環(huán)節(jié)的錯誤。
　　一共分為三步：
　　首先，利用計算機視覺技術，在門診發(fā)藥窗口對藥品的分類和數(shù)量進行識別。
　　其次，將該識別系統(tǒng)與 HIS 系統(tǒng)的處方數(shù)據(jù)進行自動關聯(lián)和匹配，通過信息比對來判斷待發(fā)藥品實物是否和處方信息一致。
　　最后，將結果實時反饋給發(fā)藥的藥師，從而達到降低發(fā)藥出錯率的目的。

　　雖然實現(xiàn)方式不難，但頗為有效，且具有很好的應用前景。
　　未來，類似的 AI 技術不僅可應用于藥房發(fā)藥等場景，也可在其他醫(yī)療場景中發(fā)揮巨大作用，例如手 術耗材發(fā)放管理、病患醫(yī)療信息管理等。
算力是內功，工具是心法
　　以上種種應用，已經在行業(yè)中實現(xiàn)了落地，且迸發(fā)出了強大的能量。
　　但只看應用，不過是“外家功夫”，沒有強大的“內力”支撐，雖然招式有模有樣，但終究難具威力。
　　對于AI應用來說，算力就是內功。
　　以上種種應用能夠得以在各個場景中落地，需要算力加持。
　　在這份報告中給出的案例中，都基于英特爾至強金牌6148處理器平臺展開。
　　這一處理器與2017年問世，主打數(shù)據(jù)處理等AI流程和應用。

　　發(fā)布之時，在內核、緩存、內存、I/O等多項優(yōu)化的輔助下，每個時鐘周期浮點性能提升兩倍，8K數(shù)據(jù)塊時壓縮速度可達100Gb/s，創(chuàng)造了58項世界紀錄。
　　在上述案例中，至強金牌6148就是各種組織AI醫(yī)療落地的神兵利器。
　　而且，在第二代至強可擴展處理平臺上，特別是在深度學習加速技術和傲騰數(shù)據(jù)中心級持久內存的加成下，也有更好的表現(xiàn)。
　　同時，英特爾提供的不僅僅只是算力，還有釋放算力的“心法“，即軟件架構。

　　比如英特爾Omni-Path 架構、面向英特爾架構優(yōu)化的Caffe、深度學習加速技術、OpenVINOTM工具套件等產品和技術等等。
　　算是軟硬件結合，有劍法有氣功，齊頭并進幫助各路AI和醫(yī)療英雄加速成為實戰(zhàn)落地高手。
　　毫無疑問，AI落地完全是一場能力考驗全面的戰(zhàn)爭，并非單一某方面突出就能成功。
　　其中硬件類似兵器寶劍，講究的是稱手實用，規(guī)模化落地復制還要兼顧成本。軟件像氣法，配合有度，入門門檻足夠親民，未來發(fā)展還有拓展性。
結語
　　總之，這份計算巨頭英特爾的實戰(zhàn)報告，就像歲末年終“開源”的一套劍譜。
　　有場景、有案例、還有實戰(zhàn)方法論，可知別人探索經驗，也能量體裁衣結合對照找出自己的復刻路徑。
　　而且環(huán)境向好、大趨勢加持，軟硬件支撐能力也已經就緒，風口正在隱隱作響，落地就能實現(xiàn)更大范圍內的價值創(chuàng)創(chuàng)造。
　　實際上，從完整報告總結來看，AI正在重塑醫(yī)療行業(yè)，并且已經進入白熱化階段，落地也正在加快。