陳寬，人工智能醫(yī)療平臺推想科技的創(chuàng)始人兼CEO，他就讀于美國芝加哥大學，先后師從四位諾貝爾獎得主，攻讀金融學預測模型與智能化建模專業(yè)并榮獲經(jīng)濟學與金融學雙博士學位，與行業(yè)大牛一起做過很多高深的研究。然而他現(xiàn)在卻致力于讓高深莫測的AI技術下沉，幫助優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療資源和醫(yī)療診斷技術回到基層，讓更多的人受益。

7月6日，由創(chuàng)業(yè)黑馬主辦的“2018中國獨角獸峰會”在京舉行，陳寬在演講中表示，AI醫(yī)療在降低漏診誤診率、分級診療、醫(yī)?？刭M、衛(wèi)生經(jīng)濟等方面都能產(chǎn)生巨大的價值。正如他在去年接受「紅杉匯」專訪時所言：

我其實希望最終大家忘掉我們這個公司的存在，推想科技變成了隱身幕后的智慧醫(yī)療解決方案的一部分，就像我們現(xiàn)在去醫(yī)院看病，不會專門提到放射科里有一個CT機、X光機一樣。

——陳寬推想科技創(chuàng)始人、CEO

以下是演講部分要點摘錄：

?優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源不足，不僅僅存在于中國，它其實是一個世界性的普遍問題。

?抄襲、模仿、數(shù)據(jù)安全、隱私保護等方面的很多問題來自于缺乏統(tǒng)一的行業(yè)標準。

?魯棒性（Robustness)、安全性和易用性是一個臨床級別的AI產(chǎn)品的必要條件。

?人工智能可以幫助優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療資源、醫(yī)療診斷技術下沉到基層，最終進入千家萬戶。

人工智能已經(jīng)在各個領域開花結果，包括安防、新零售、自動駕駛，以及我們推想科技所在的領域——醫(yī)療健康。它在不同行業(yè)解決著不同的問題，我認為AI在醫(yī)療領域的發(fā)展，對人類未來的影響非常深遠。

優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源不足是世界性的普遍問題

AI在所有行業(yè)的落地，所面臨的第一個問題，并不是關于技術本身，而是關于它在該領域到底能解決什么樣的問題。在此，我們需要回顧一下，醫(yī)療行業(yè)的現(xiàn)狀。醫(yī)療問題并不僅僅存在于中國，它其實是一個世界性的普遍問題。

首先要面對的就是優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源不足的問題。在國內(nèi)，很多醫(yī)院都人滿為患，很多病人都得不到好的診療服務。雖然國外的醫(yī)院不是如此，但是國外的醫(yī)療服務非常昂貴。

比如一個肺部的CT影像，一個醫(yī)生可能需要很長時間才能看完。正常的肺和早期病變的肺差別非常細微，普通人去看CT根本沒有辦法分辨出來，就算是一個有多年診療經(jīng)驗的醫(yī)生，也很有可能會因為疲勞發(fā)生漏診和誤診的現(xiàn)象。

針對這個問題，人工智能就是很好的解決方案。除此之外，人工智能在醫(yī)療行業(yè)還有很多應用場景，比如我們所在的醫(yī)學影像和輔助診斷環(huán)節(jié)。

2015年，推想科技剛剛成立的時候，世界范圍內(nèi)其實只有兩家企業(yè)在真正做醫(yī)療AI、醫(yī)療深度學習和醫(yī)療影像。到2018年，很多醫(yī)療AI公司如雨后春筍般涌出，學術界和產(chǎn)業(yè)界也有越來越多的探索者。

2015年剛進入醫(yī)療深度學習領域的時候，我在谷歌上搜索了一下“深度學習”這個詞，那時只搜到了一篇文章，是我的母?！绹ゼ痈绱髮W的一個日本教授寫的，叫做《虛擬神經(jīng)網(wǎng)絡和醫(yī)學影像》，那時候他都不把自己設定在深度學習領域?，F(xiàn)在，大家也可以去搜索一下，基本上就可以看到學術界、產(chǎn)業(yè)界的幾萬篇文章。從這點看，醫(yī)療深度學習領域已經(jīng)獲得爆發(fā)性的發(fā)展。

醫(yī)療AI領域缺乏統(tǒng)一的行業(yè)標準

但是任何風口行業(yè)，包括醫(yī)療AI在內(nèi)，都會出現(xiàn)一些問題。

比如，目前很多所謂的專家系統(tǒng)，魚目混珠，說自己是深度學習。再比如，大量的抄襲與模仿，就像推想科技最早做的肺結節(jié)產(chǎn)品，后來就出現(xiàn)了大量仿制品。還有數(shù)據(jù)安全問題，病人的隱私也不能得到很好的保護。這些問題，歸根究底還是因為沒有一個統(tǒng)一的行業(yè)標準，沒有人規(guī)劃什么樣的產(chǎn)品才是一個好的AI產(chǎn)品。

醫(yī)療AI發(fā)展到現(xiàn)在，在推想科技以及業(yè)內(nèi)所有企業(yè)的努力下，人工智能其實已經(jīng)融入到醫(yī)生日常的診療路徑之中了。

我認為好的AI產(chǎn)品，必然要經(jīng)過臨床實驗的反復打磨，根據(jù)醫(yī)生的需求不斷迭代。它需要有優(yōu)質(zhì)的老師、數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)標準以及深度學習模型。在這個過程中，需要反復練習修復。

我認為，AI產(chǎn)品的評判標準主要體現(xiàn)在以下三個方面：

?魯棒性。一個好的AI產(chǎn)品一定要能在不同的醫(yī)療領域、醫(yī)療環(huán)境里，還能保持相對較高的穩(wěn)定性和準確性。所以，魯棒性極為重要。

?易用性。AI的價值，在于幫助人類釋放出更多的產(chǎn)能，如果AI產(chǎn)品的使用非常麻煩、非常復雜的話，就沒有用。

?安全性。AI產(chǎn)品的使用，一定要在保證整個醫(yī)療系統(tǒng)安全的情況之下進行。

所以，我認為魯棒性、安全性和易用性是一個臨床級別的AI產(chǎn)品的必要條件。

AI技術能把優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療資源帶入千家萬戶

到目前為止，我們的幾條行業(yè)線都已經(jīng)開始陸續(xù)落地到產(chǎn)業(yè)。其中一個AI產(chǎn)品上線的時候，我們遇到一個案例。

醫(yī)生看完肺部影像之后，醫(yī)囑是：雙肺未見明顯異常。但我們的產(chǎn)品在識別肺部影像時，圈出了一個異常的點，醫(yī)生說可能是假陽。后來，推薦那個病人做了后續(xù)檢查，發(fā)現(xiàn)是癌變。AI在識別病灶上對醫(yī)生的幫助確實很大。

除了肺部產(chǎn)品之外，我們在乳腺、骨頭、心臟、肝臟也都在做相應的產(chǎn)品研發(fā)。到目前為止，推想科技的產(chǎn)品每日完成肺癌輔助篩查近13000例。AI已經(jīng)是全世界最大的診斷體系之一。推想科技的產(chǎn)品已經(jīng)在世界范圍的近150家頂級三甲醫(yī)院落地，所在地包括美國、日本、歐洲等。

我國目前在推行分級診斷，其中對基層醫(yī)院的要求是：基層醫(yī)院必須有能力找到早期病變。但矛盾就在于，早期病變對漏診率的要求越低，對診斷能力的要求就越高。基層醫(yī)院往往醫(yī)療設備與醫(yī)療資源的狀況也比較差，AI醫(yī)療可以降低早期病變的漏診概率，把疾病診斷提前，為患者爭取時間，提高治愈率，將給社會帶來巨大價值。人工智能可以幫助優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療資源、醫(yī)療診斷技術下沉到基層。

人工智能最終能在不同行業(yè)產(chǎn)生不同價值。在醫(yī)療行業(yè)，人工智能在分級診療、醫(yī)保控費、衛(wèi)生經(jīng)濟等方面都能產(chǎn)生巨大價值，這也是整個行業(yè)未來需要努力的方向。

到目前為止，推想科技已經(jīng)逐漸成為醫(yī)療行業(yè)中全場景、全類型醫(yī)療機構服務平臺。我們希望，最終人工智能技術能把優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療資源帶入千家萬戶。