任何一家想要在醫(yī)療領(lǐng)域掘金的人工智能企業(yè)，必須要有身為拓荒者心理準備。在這個行業(yè)，當然有希望收獲滿滿，但也得先干許多苦活。

“有許多數(shù)據(jù)科學家、機器學習方面的專業(yè)人員，在進行機器學習模型開發(fā)的時候，花了一半的時間來做數(shù)據(jù)準備的工作”，亞馬遜AWS副總裁Swami Sivasubramanian接受第一財經(jīng)記者采訪時說，這些苦活、累活需要借助專門的平臺型工具幫忙完成，比如給數(shù)據(jù)打注釋、給數(shù)據(jù)做清洗等工作。

機器學習是人工智能的核心組成部分，而數(shù)據(jù)常被認為是人工智能的“燃料”，它是這項技術(shù)用于構(gòu)建模型和改進算法的根基。

數(shù)據(jù)準備的工作通常包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)格式統(tǒng)一化、數(shù)據(jù)合并等方面。非標準化的數(shù)據(jù)，意味著在數(shù)據(jù)準備階段就要耗費大量的時間，延緩了人工智能技術(shù)部署速度和使用效率。

Swami所說的現(xiàn)象在人工智能落地的各個場景普遍存在，而非某個行業(yè)的個例。他的這一觀點也得到了國內(nèi)人工智能企業(yè)界的響應(yīng)。

“他說的還是輕了，我覺得百分之七十或百分之八十的時間用于了（數(shù)據(jù)準備）這個事情。人工智能的技術(shù)已經(jīng)可用，但大部分時間耗費在了數(shù)據(jù)上了”，第四范式的副總裁涂威威接受第一財經(jīng)記者專訪說，盡管這一問題普遍存在，但在一些特定行業(yè)里問題尤其突出，醫(yī)療領(lǐng)域就是如此。

從2018年開始，上海三甲醫(yī)院瑞金醫(yī)院與第四范式開始戰(zhàn)略合作，使用人工智能技術(shù)篩查糖尿病，以期實現(xiàn)病人的盡早發(fā)現(xiàn)、盡早治療。瑞金醫(yī)院主導這一合作的是中國工程院院士、瑞金醫(yī)院副院長寧光院士。

“寧光院士還是非常有遠見的，他十年前就開始做醫(yī)院數(shù)據(jù)的標準化。但無奈在之前那個階段，信息化水平確實一般，我們合作項目里涉及到幾十萬病人的數(shù)據(jù)，相對（其他醫(yī)院）來說已經(jīng)是非常好的數(shù)據(jù)，但我們依然花了很多的精力來做數(shù)據(jù)的處理”

這些醫(yī)療數(shù)據(jù)已經(jīng)實現(xiàn)無紙化，均是電子化的病例，但在這些數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上直接部署人工智能仍然困難。舉例來說，不同醫(yī)生對于同一疾病的癥狀描述差異，都可能意味著需要花時間重新甄別和篩選。

更深層次的原因在于，人工智能出現(xiàn)之前，既往醫(yī)療數(shù)據(jù)對于醫(yī)生和醫(yī)院來說價值并不大。

“原來醫(yī)院搞的信息化質(zhì)量堪憂，因為信息存下來對醫(yī)院沒什么作用。醫(yī)生坐診、看病就夠了，這些醫(yī)療數(shù)據(jù)對他們來說沒有特別重要的意義”，涂威威表示。

“金融行業(yè)就不必花這么多時間（用于數(shù)據(jù)清理），因為金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)質(zhì)地非常好“，第四范式的技術(shù)布署在不同行業(yè)，涂威威比較下來發(fā)現(xiàn)，”相比金融或互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，醫(yī)療信息化還處于刀耕火種階段。”

醫(yī)療信息化需要在與數(shù)據(jù)使用方的合作磨合中逐步改進。目前瑞金醫(yī)院的數(shù)據(jù)質(zhì)量有了極大的提高。涂威威 認為，“慢慢的，數(shù)據(jù)的問題會越來越少?！?/p>

人工智能在數(shù)據(jù)可用性方面遭遇的問題，中外并無差異。

“數(shù)據(jù)準備其實是要進行機器學習模型開發(fā)的必備的階段”，Swami對第一財經(jīng)記者表示，不管哪個市場，數(shù)據(jù)底層的問題都是一樣的，都要從數(shù)據(jù)的清洗到ETL（Extract-Transform-Load，數(shù)據(jù)從來源端經(jīng)過抽取、轉(zhuǎn)換、加載至目的端的過程），然后做好了數(shù)據(jù)的準備之后，才能夠開始機器學習模型的建構(gòu)。

經(jīng)過數(shù)據(jù)篩查和清洗這個“苦活”、“累活”的階段，人工智能就開始發(fā)揮比較大的作用了。據(jù)涂威威介紹，在一些慢病的篩查階段，比如發(fā)現(xiàn)早期糖尿病，人工智能的準確率已經(jīng)不亞于經(jīng)驗老道的醫(yī)生，而人工智能無疑效率更高。

除了在醫(yī)療領(lǐng)域落地，人工智能在藥物研發(fā)方面也有了進步。在這次疫情期間，機構(gòu)開始使用機器學習來進行新冠病毒治療方案的研發(fā)。

總部在深圳的晶泰科技，同時在北京、波士頓設(shè)有研發(fā)實驗室。晶泰科技搭建了云端智能藥物研發(fā)平臺，在這個平臺上，晶泰科技使用亞馬遜的AWS GPU搭建機器學習框架，實現(xiàn)大規(guī)模的模型訓練及參數(shù)優(yōu)化。

在新冠疫情爆發(fā)后，晶泰科技對近3000個已通過美國藥監(jiān)局（FDA）審核的上市藥物、以及超過1萬種中藥成分分子，進行了老藥新用的掃描，找到了183個可能對新冠病毒有潛在治療效果的藥物。作為合作方，Swami介紹稱：在這之后，晶泰科技對藥物的活性進行了排序，然后通過更加高精度的計算方法，最終鎖定了38個藥物。

“在全球，人們正在使用人工智能應(yīng)對人類所面臨的一些重大的挑戰(zhàn)?！盨wami評價說。

亞馬遜內(nèi)部有一種廣泛的認知，即人工智能還處于“Day One（第一天）”的階段?！按騻€比方，就是我們剛醒過來，需要喝杯咖啡的階段。即使在這么早期的階段，機器學習領(lǐng)域就已經(jīng)出現(xiàn)了非常多的創(chuàng)新了。