谁来构建AI医疗的未来？

　　“着有《颠覆医疗》的未来科学家Eric Topol曾引用奥地利的约瑟夫.熊彼得的话：铁路并不是由货运马车的车主建造的。”那么，AI医疗的未来是由谁来构建？如何构建？

 

　　当AI遇上医疗，医生与患者是否能从这项技术中真正获益？随着影像识别、自然语言处理、神经网络、深度学习、专家系统等技术的发展，以及人工智能在理解、推理、学习、互动等应用层面的突破，人工智能是否做好了助力临床决策的准备？

 

　　如何助力构建未来医疗？

 

　　“当AI与勇于拥抱新技术、敢于尝试新技术的医务人员相遇、磨合并同行之后，才可以让患者获益，相信这一天一定会越来越近。” 同济大学附属上海市第十人民医院肿瘤科主任许青这样告诉记者。

 

　　IBM在AI+医疗的产业化之路上一直是先行者。对于一路走来的IBM Watson，业界有赞赏，亦有质疑声音。本文希望通过回顾Watson医疗的路径来反观如何构建AI医疗。

 

　　近日，IBM Watson Health部门的高管接受了《经济观察报》的采访，详细介绍了Watson在医疗领域的实际进展，在中国的具体落地情况以及生态发展。

 

　　替代还是协同，机器智能的定位是什么？

 

　　时间回溯到2011年，IBM Watson在美国智力问答节目（Jeopardy）中击败两位人类选手取得冠军而一炮而红；之后IBM Watson的商业化之路正式开启，并于2014年成立IBM Watson业务部门，迅速在教育、金融、零售、时尚、交通、能源等领域实现应用；同时，IBM对医疗领域寄予厚望，于2015年初成立Watson Health，通过一系列的战略布局，IBM收购了四家大型的医疗数据公司，包括一家影像公司、一家数据平台公司、一家医疗影像公司、还有一家是深耕健康保险领域的Truven。同年，IBM宣布向AI和云平台转型。

 

　　成立三年来，砸下数十亿美元的Watson Health具体要做什么？

 

　　IBM 负责认知解决方案及IBM研究院高级副总裁John E.Kelly博士，曾在华尔街日报发表的博文中表示，IBM Watson Health 关注的重点是，将下一代 AI 技术应用于癌症治疗，并应对医疗健康行业一些重大的挑战，让世界各地的人们享受更美好、更健康、更长久的生活。他曾说，针对助力癌症治疗，IBM Watson三个独特的解决方案分别为：Watson 肿瘤解决方案 (WfO, Watson for Oncology) 、Watson 临床试验匹配解决方案 (WfC, Watson for Clinical Trial Matching) 和Watson 基因解决方案 (WfG，Watson for Genomics)。

 

　　此外，Watson Health还包括一系列认知科技解决方案，例如，Watson医疗影像分析解决方案（Watson Imaging Clinical Review），Watson 药物研发解决方案（Watson for Drug Discovery），Watson Care Manager（Watson 照护管理），Platform for Health & Cognitive Services（Watson健康及认知服务平台）等等。可见，WfO和WfG只是“家族中的二个成员”。

 

　　截至目前，Watson Health已有超过15,000个客户与合作伙伴，触及超过185,000位病患与消费者。并且，与全世界300多家癌症机构签订了合作伙伴关系，惠及患者人数已远超12万。

 

　　外界最为关注的是，在癌症治疗决策中Watson与医生的关系。那么， Watson在癌症治疗中，到底如何定位？其价值是什么？

 

　　“IBM Watson肿瘤解决方案的定位是要成为医生的好帮手、好助手，为他们提供更好的治疗方案建议。”IBM Watson Health肿瘤与基因解决方案副总裁 Steve Harvey对记者表示，“Watson并不做诊断，而是一个辅助决策的智能支持系统。这个系统会尽职尽责地为医生推荐治疗的选择方案，但最终的治疗决策是由医生做出”。

 

　　具体来说，Watson在帮助医疗卫生工作者照顾患者的整个过程中能够提供决策支持引擎，并且提供出医疗循证证据。

 

　　Steve Harvey补充说，这个引擎由IBM Watson和MSKCC的专家们共同开发并且训练。对于Watson肿瘤解决方案的具体工作方式，他介绍，首先是WfO接收到来自于护士、医生所填的去隐私的、与患者相关的、具体的属性和具体的病例情况，这个引擎能够进行自动化的分析，之后它将会利用人工智能为医生提供一系列的治疗推荐方案建议、治疗选择方案建议。

 

　　Steve Harvey强调，Watson肿瘤解决方案已经涉及330种医学期刊，有200多本医学教科书，以及数千万份的文献，从而根据循证医学为患者治疗提供哪些是优选的，哪些是次选的，并且出示引证的具体原因。“当然，还有很多具体的细节，比如，包括药物的剂量、药物的副作用、相互作用，以及患者教育的材料。”

 

　　截至目前，WfO已经覆盖了13个癌种，占了全球最为常见的，也就是说患病率和发病率占到80%的常见的癌症。Steve Harvey透露，“计划未来两年再拓展三个癌种。”

 

　　如何提升本土化程度？

 

　　癌症是人类目前面临的最大挑战之一。有统计数据显示，中国每天大约有12,000个新的癌症诊断病例。对于医生专家来说，实现精准的癌症治疗不仅需要了解先进的最佳治疗方案实践，不断地对庞大且复杂的肿瘤研究资料进行深度的研究和分析，他们最大的挑战还包括应对每天以秒递增的海量数据，这其中包括80%的非结构化数据(例如视频、影像、声音、行为等等)。

 

　　在中国，AI医疗的发展需要通过政府部门、技术拥有方和商业机构、医疗机构和医联体，以及学术团体的通力合作。

 

　　百洋智能科技携手IBM，于2017年6月，分别将Watson肿瘤治疗方案以及Watson基因解决方案引进中国。

 

　　百洋智能科技CMO王必全介绍，一年多以来，Watson Health这两个解决方案在中国的发展成绩相当不错。截至2018年11月4日，百洋推动IBM Watson在中国20多个省的40多个城市的81家医院签约落地；使用过的医院有261家，签约医院有81家，注册的医生是1133人，使用过的医生是785人，患者数去年突破1万，到今年11月4日共有41000名患者用了WfO。

 

　　“今年年底我们希望把产品拓展到120家医院，明年再推进150家，这样就有接近300家医院的规模了。”王必全说。

 

　　“我们引进这个产品的目的是希望帮助提高中国癌症患者五年的生存率，数据显示，当时中国癌症患者的五年生存率是37%，美国是67%，现在中国提到了40%。”王必全表示，WfO还可以提高医生在临床决策上对指南规范的依从性。

 

　　在中国，中国临床肿瘤学会（CSCO）常务理事、秘书长江泽飞做了一项关于 Watson 用于中国乳腺癌患者治疗决策的一项多中心、回顾性、非干预性Ⅳ期临床研究。目的是评估 Watson 决策、医生决策、医生+Watson 决策之间的符合率，通过专家评分（基于 NCCN 和 CSCO 指南），评估三种决策的规范性。

 

　　他表示，“从学术的角度，我们探讨不同阶段，不同类别的符合率，也建立了指南的评价体系，验证了Watson的可行性，我们觉得基本可行，但是我们也发现了它的一些局限性，要结合中国具体情况、本土化的必要性。”

 

　　“去年3月份，百洋引进部署的时候，只能针对7个癌症，2018年7月份现在已经可以针对13个癌症。” 王必全提出，在产品快速推广的过程中，Watson还有需要改进的空间，比如，增加CFDA的批准药物、加入药品经济学的数据，以及本土化方案（例如中国的指南）。

 

　　Steve Harvey则明确表示，“我们明年会加大本土化上的工作力度，尤其是在中国”。

 

　　“WfO并不是一个静态的系统，为确保信息和相对的各个当地市场的关联性，我们在全球范围内和医生进行紧密的合作，根据当地市场的需求会做出微调和改善。” Nathan Levitan透露， “很快，我们会将CSCO（中国癌症指南）纳入到WfO系统当中。”

 

　　人工智能是否具有实际价值？

 

　　使用Watson对医生来说意味着什么？

 

　　许青介绍，自上海市第十人民医院引进Watson以来，已经累计完成近650例肿瘤患者辅助决策，占所有门诊患者5成左右，涉及癌症类型包括结直肠癌、胃癌、肺癌等多发癌种。

 

　　结合上述国内专家的观点，Watson 在医疗领域的应用，确实可以作为医生有力的帮手。并且，Watson对于肿瘤治疗的临床意义也正在逐步被发现。以在权威学术杂志 ASCO （美国临床肿瘤学会）投稿与发布情况来看，人工智能研究已经成为医学界关注的热点。

 

　　Steve Harvey认为，将人工智能等技术应用在医疗健康领域，IBM还只是刚刚起步，未来将全力以赴。“因为面对挑战，IBM从未退缩逃避。”

 

　　人类所有的智慧都包含在两个词中：等待和希望。AI医疗的黄金时代来了吗？ 我们看到，IBM Watson充满信心、正全力以赴。

 

　　针对人工智能与新技术在医疗领域的未来发展的话题，许青教授提到：着有《颠覆医疗》美国未来科学家Eric Topol曾说，“未来的医疗不光是医生一个人做决定，肯定要有社会、家属，特别是病人要自主的参与到治疗过程中来，这个时候要给他提供信息的平台，应该是非常尊重人的工具。”

 

　　这里面不仅折射了未来医疗的人性关爱，然而更为重要的是患者参与，以及实现患者参与，对于搭建智能化知识平台的重要性。

 

　　许青还提到，Eric Topol曾经援引奥地利的约瑟夫.熊彼得的话：铁路并不是由货运马车的车主建造的。

 

　　那么，未来医疗是谁建造的呢？

 

　　无疑，未来的智能医疗，不是任何人、任何一个医院、一个企业、任何一方独臂打造的。未来的AI医疗需要政府、医院、医生、病人、学术机构、新技术研发方和商业发展机构、以及保险公司、药厂等医疗大健康产业链条上更多的相关方，积极、理性、建设性、持之以恒地参与进来，共同打造。