近日,由人民网(贵州)、财新智库、BBD联合主办的“数字融合•领航中国新经济”论坛在贵阳举行,论坛紧扣“数字融合”主题,邀请国内外数字经济领域的产业专家、经济学家及商业领袖齐聚一堂,深入聚焦数字经济与传统产业的融合发展。论坛现场,与会嘉宾不仅从宏观层面探讨数字经济与产业融合的发展前景,而且还从更深入的技术实践层面,对传统产业如何利用数字经济浪潮实现结构化转型进行深入探讨,共话大数据、人工智能、互联网 、云计算等新一代信息技术的发展前景,促进新一代信息技术与各行各业的深度融合,领航中国新经济,推动高质量发展。
Q:目前阶段医疗AI最大的挑战是什么?
王熙:飞利浦是一家领先的健康科技公司,我们也围绕着人,以人为中心,对业务开展,我们也涉及到从健康生活方式,到诊断,再到治疗,我们的产品包括我们的解决方案,一方面面对的是大量的采集数据,我们对数据进行大量的分析,在AI的投入用三个英文字母,一个I,C,E。
第一个I就是投入(Investment),其实我们对于AI已经有长期的积累,是关于智能的算法。在过去的5年当中我们把这样的投入更明确地讲成AI,我们在2017年研发投入17亿欧元,60%在软件的投入上。过去几年当中我们在市场上不仅仅是产品发布,同时也是解决方案和服务的提供。我们到目前为止,今年大概有250多个跟AI或者大数据相关的科研的课题,以技术和解决方案为主导。从工程师的角度来讲,要做大量产品的研发,我们有相应的很多投入。
第二个C就是合作(Collaboration),刚才中电李总介绍到了我们飞利浦跟中电谈合作,我们在过去几十年间,在全球有四千多家顶级医院,包括企业还有科研院所。我们与这些医院、企业和科研院所进行大量合作,也为健康科技提供相应的解决方案。
第三个E,我们把它叫做生态圈(Ecosystem),是一个能够让AI普惠的概念,我们发布了一款产品,一个能让大家更多地参与,同时也能更好,更有效,更方便地使用的平台。
我们总结出了三大核心挑战。第一个就是非结构化的数据,相信大家都知道在医疗这一块,无论是宽带,还是医院的各个设备,都产生大量的数据,实际上这些数据本身并没有很好的结构化,大概80%以上应该是非结构化的,但是有很多时候,结构化的需求非常重要。比如说肿瘤患者的治疗,需要从各个方面的报告当中提取相应的数据,怎么把非结构化的数据进一步结构化,进而提高效率、减少成本就成了重中之重。
第二个就是算法以及标注。数据如果没有相应的存储,那么就很难去设计出一个可行的模型,从而达到一个AI辅助诊断和治疗的作用。所以这一块的标注是非常需要行业认同的,随着数据量不断地增加,我们也面临越来越多的挑战。
第三个,也是我们刚才华为的郑总也提到一点,我也非常认同,就是关于AI的人才,既要有有数据算法,也要有行业的长期的积累。如何把这种综合性的人才真正地培养起来,并且能够在这里面发挥大的作用,我相信这是我们的一个挑战和机遇。
最后一点就是行业的监管,我们是在做医疗产业,这跟人的生命息息相关。那么随着产业的发展,如何更好地促进监管?监管所带来的一些挑战我相信同时也会给一个行业进一步的推动。
Q:从国家队来说,我们的数据够不够,有没有合作的空间?
王熙:数据肯定是越多越好,那么这个合作当然是非常必要的,就像前面介绍的,我们大家都希望有一个平台在数据共享方面有一个更深的合作。
Q:作为一个医疗器械厂商,飞利浦的优势和劣势是什么?
王熙:我们在几十年的实践当中,从临床的实际出发,本土化做的非常好。比如说我们对于肿瘤患者这一块的治疗,怎么对肿瘤患者的状况有整个全局的认识?首先需要从数据库里抓取,有的可能是化验数据,有的可能是影像数据,然后通过自然语言处理的技术进行处理并展示。设备本身来说,这几十年当中,我们有相当一部分的团队的力量是跟医生有直接临床之间的沟通。比如我们做设备的培训也是医生,这种交流以及对于临床实际需求的认识是非常深刻的。在这种情况下,再结合大数据,包括人工智能的算法,这时候带来的价值是可以直接解决这些临床上的需求。我们也在影像处理的AI这块有大量的应用,比如说肺结核的筛查、关于肝癌的诊断和对于女性乳腺癌的筛查,这些都需要有长期的积累,才能对于临床有充足的认知。还有就是通过一些大数据分析,把个人的纵向数据和基于大数据分析的横向数据相结合,最后可以呈现一个个性化的诊断或者治疗的解决方案。
Q:最后一句话总结一下。
王熙:飞利浦将进一步推动和致力于中国大数据、人工智能的建设。
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