發布日期：2019-11-13

　   “AI+醫療到底能不能投？”“某某團隊說可以拿到準確的醫療數據，可信嗎？”“某某公司建立了第三方影像數據中心，可以輕松獲取大數據，可以合作嗎？”……

　　2016年8月至今，米健醫療創始人、CEO張繼武被問得最多的專業問題，全都有關“大數據”“人工智能”在醫療領域的應用。

　　生物醫學工程博士出身，兼任北大、上交大博導并擁有包括IEEE EMBS上海區副主席等頭銜，張繼武是極少數能拿出厚厚一本論文集的企業家，也是極少數正在從事醫療科技項目創業，卻仍不斷提醒投資人“理性看待人工智能在醫療領域的超前應用”的“乙方”。

　　“天生的”科學家創業了

　　“談到人工智能在醫療領域的應用，說實話，目前還是研究多于應用。”張繼武透著一股敢說的“學者氣質”。他說這是自己的優點，但在商業競爭場上也往往成為自己的缺點，“不擅長吹捧別人，也不愛忽悠人”。

　　就在前幾天，這位CEO還因為參加了一場學術論壇，聽了很多學界大咖分享觀點而興奮不已，“我可能天生就適合搞學術研究，偏偏還就創業了。”

　　攻讀博士那會兒，每天聽各種大神級人物的講座，他一度給自己定下了人生目標——只要能吃飽穿暖，可以一輩子做研究。博士畢業時，張繼武已經成為中國少有的幾個在IEEE Transaction（國際電子電氣工程協會匯刊） 上發表過兩篇論文的博士生。

　　到東北大學做博士后時，張繼武被當時還是東大阿爾派老總的導師劉積仁看中，到東軟集團做了一名員工，“科研本來是我的人生理想，到了企業后發現，那里的科研跟我想象的不一樣。”

　　當時，張繼武向劉積仁申請一個長期項目，但老板特別直白地告訴他，在企業，兩年的項目就算是一個長期項目了。這時張繼武才發現，科研和產業科研是兩碼事兒，后者對效率、產品、用戶需求匹配的要求更高。

　　2002年時，這個一心想做科研的小伙子拿到了上海市杰出人才計劃的一個項目，他毅然向導師劉積仁辭職，“我要繼續回去做科研”。

　　后來的一年時間里，他在中科院西安光機所當教授、博導，并在自己33歲那年第一次申報中科院院士，“只是感受一下申請院士的流程，之后還要繼續努力”。也正是在那一年，張繼武的命運發生改變，他被一個獵頭朋友挖去了一家外企，一個人用3年時間把這家公司的研發中心員工帶到了300人。

　　那會兒與他一起申請中科院院士的“同學”，今年再次申請院士，并且很有希望獲評，“沒啥后悔的，我現在做的事也算對社會有點兒意義，能給老百姓帶來健康福祉”。

　　2013年，在與團隊成員經歷了臉紅、吵架、瞪眼、拍桌子等一系列掙扎后，米健醫療在全國首次提出了CIS概念，即Clinical Information System醫療信息系統重構。這家“小公司”拋棄了當時熱門但極燒錢的移動醫療方向，轉而開始向各大醫院推介高效的信息系統。

　　數據獲取或成人工智能發展瓶頸

　　張繼武告訴中國青年報·中國青年網記者，人工智能可以分為人的智能（即Human Intelligence）和人工的智能（Artificial Intelligence）兩大類。前者主要依靠既有經驗和知識圖譜，來幫助人們作出決策；后者則要從數據里挖掘隱蔽的弱相關信息，來得出某種結論。

　　米健醫療與美國梅奧醫學中心的合作，就是基于前者的一種探索。比如，根據專家們提供的經驗和數據要求，可以得出某種疾病的一些癥狀、指標顯像表現，智能儀器可以給出相關疾病的提示。

　　“這些是有用的和有效的，但是還不能稱之為人工智能，應該是‘人的智能’，是‘專家系統’。真正的人工智能，需要完備的數據，而這種數據過去往往被忽視了。”張繼武說，完備數據的獲得，將成為人工智能醫療發展的一個瓶頸，“那些與疾病弱相關的、醫生們可能并沒有注意的信息，到了AI那里，機器可以通過深層次分析來發現某種疾病的可能性。”

　　那些被忽視的、扔掉的數據，或許才是最有效的弱相關信息。但目前，無論是醫院還是醫生、病人，對這種數據的采集都未形成體系。“完備的數據，包括臨床表現，甚至一個人日常運動、心率、血糖、血壓等數據，都是完備數據的一部分。”張繼武說。

　　數據獲取的另一個難點在于，病人和醫院、醫生，誰也不愿意把數據拿出來共享。即便是醫院之間的數據共享都很困難，更何況是醫院與企業、病人與企業之間的數據互通。

　　“智能化是必然趨勢，數據收集的工作未來可能只有政府能做，利用區塊鏈技術來保證政府收集到的數據的安全性。”張繼武說。

　　讓危重事件早期預測成為可能

　　就在上周，張繼武團隊推出的“基于云和人工智能的危重事件早期預測”項目獲批，成為上海市經信委第一批人工智能專項，拿到了由政府提供的超過600萬元的科研經費。這筆資金的到來，比直接拿到某個醫院的大訂單更令張繼武興奮，“這說明我們這支研發型的創業團隊，得到了認可”。

　　他還記得公司在創辦初期，一些銷售員對高技術研發的不滿。“很多銷售過來說，我們的信息化產品只能賣給大型三甲醫院，二級及以下醫院看不上。”張繼武說，三甲醫院屬于“技術敏感型”醫院，他們對一個產品的技術先進性要求極高，大專家們都喜歡用市面上最先進的產品，他們對價格不敏感，“銷售覺得，我們應該降低技術標準，再去服務二級醫院；但研發團隊卻只想做最好的產品。”

　　這種時候，張繼武的“科學家”屬性被激發了出來，他給公司定調，“先服務好全國的三甲醫院再說。”

　　“基于云和人工智能危重事件早期預測”也是一樣，它超前性地提出可以根據手術室、急診科、普通病房、居家康養病人上傳的各類實時數據來提出危重預警。

　　“一名老專家，到病房轉一圈，看到某個病人的臉色、狀態和呼吸等指標，基本就能判斷他還能挺幾天。真正的AI+醫療技術，也應該能通過這些弱相關指征，來提出危重預警。”張繼武說，現在醫院里的病房出現了機器疲勞、人工疲勞的現象——病房里的檢測儀器在沒有綜合指征考量的情況下頻繁報警，最終都被護理人員關閉；護士們每天看著差不多病情的病人，會產生疲倦、懈怠。

　　而往往就在“病房疲勞”時間段里的普通病房，容易出現“危重事件”。“AI先學習每一個危重事件發生時病人指征參數，從中找到弱相關規律，再在遇到類似情況時發出預警。”張繼武說，理想狀態下，這樣的預警裝置還可以給有需要的急診人群帶回家使用，并實時上傳其回家后的健康數據。

　　“科學家、技術控創業總是偏理想化一些，我們最開始的方向不一定對，但只要秉持從需求著手創新的理念，總體的大方向就可以不斷糾偏。”張繼武說。

來源：中國青年報