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人工智能企業趨勢專題特寫

阿里雲 ET 醫療大腦助醫生確診癌症 長遠有助減低公共醫療負擔

現在每家科技公司都在談人工智能,中國三巨頭的 BAT 當然也不例外。很多人都擔心人工智能取代人類,但不管是哪家做 AI 的公司都強調今天的 AI 只能作為輔助角色,幫助人類處理複雜的問題,甚至能幫人類延年益壽——例如醫療人工智能就是。

 

中國平均每 7 秒鐘就有一人確診癌症

人口老化是全球現象,據瑞信研究院(CSRI)報告顯示,預計 2035 年時中國 65 歲及以上人口比例將與英、美等國家相當,這也令醫療保健服務需求增加,中國醫療保健開支亦將從 2015 年的 6,110 億美元上升至 2030 年的 2.3 萬億美元,增幅近四倍。

中國另一更重要問題是污染,這也導致中國癌症發病率特高。世衛組織在 2014 年的《世界癌症報告》就指,中國的癌症發病率已是世界首位。早前中國國家癌症中心發表的 2017 年城市癌症報告就顯示,中國城市居民患癌風險高達 35%,中國每天約有 1 萬人確診,相當於平均每 7 秒鐘就有一人得了癌症。其中發病和死亡率最高是肺癌,甲狀腺癌的發病率上升趨勢很快,而消化道癌症發病率亦居高不下。

癌症發病率高自然也帶出嚴重的醫療負擔。一方面當發病後要醫療就需要不少成本,而從醫療系統角度,醫生也需要花更多時間和資源,以早日找出病患及早治療,因此利用人工智能輔助醫生斷症的需求就愈來愈高。例如浙江省中醫院就成立「沃森聯合會診中心」,引入 IBM Watson for Oncology 來輔助腫瘤診療,IBM 亦會為中國 21 家醫院提供 IBM Watson 腫瘤解決方案來輔助醫生判斷病症。

 

圖像辨別功能智慧診斷惡性腫瘤概率

而在早前阿里雲召開的「雲棲大會深圳峰會」,就公布了「ET 醫療大腦」和「ET 工業大腦」,切入醫療人工智能和工業 4.0 的市場。ET 是阿里雲去年公開的人工智能代號,去年 Unwire.pro 就報導過如何運用 ET 在杭州智能交通及中國天文研究的領域,是次深圳峰會公布的「ET 醫療大腦」就是阿里雲首次進入醫療人工智能領域。

阿里雲總裁胡曉明表示,他們一直相信「機器要做人類的助手,而不是競爭者」,人工智能並不能取代人類的醫生,而是醫生運用人工智能來為病患提供更好的治療。「ET 醫療大腦」深度學習海量的醫療資料和病例來提升醫術並給予建議,目前 ET 已具備多項醫療能力,未來希望在患者虛擬助理、醫學影像、精準醫療、藥效挖掘、新藥研發、健康管理等領域承擔醫生助手的角色。

胡曉明找來浙江德尚韻興圖像科技有限公司的張醫生,解釋「ET 醫療大腦」如何協助醫生識別甲狀腺結節。分析 X 光及超聲波影像是判斷病症的方式,透過人工智能圖像辨別功能可加速醫生判斷是否發病,而該公司研發的「超聲甲狀腺結節智能診斷算法」就利用圖像辨別技術,對甲狀腺 B 超快速掃描分析並圈出結節區域,還能判斷良性或惡性概率,快速有效提升醫生的工作能力,也能為醫生的診療提供參考。

 

甲狀腺腫瘤判斷準確度提升至 85%

「這是一個開放的人工智能系統,除了阿里雲的人工智能科學家,也將吸收外部的精良算法和醫學經驗,讓 ET 變得更聰明。」胡曉明表示該系統深度學習了 2,000 多張的甲狀腺的片源,一般醫生通過肉眼看甲狀腺腫瘤,判斷的準確率約是 60% 至 70%,而運用「ET 醫療大腦」算法後的準確率就達到 85%,能清楚看到系統作為醫療的輔助助手的益處。

除了減少誤診外,檢測系統也有助改善基層醫療機構的服務水平。一般而言,就算是經過嚴格訓練、有多年臨床經驗的醫生,要診斷一個病例平均需要看 200 張以上的 CT 掃瞄圖片,診斷時間在 20 分鐘以上。當愈來愈多人求診,醫生的診斷時間將更不足,透過該系統輔助判斷不僅加快診斷速度,也能讓臨床經驗較少的醫生也能更有信心作出判斷,使更多病患能得到等同經驗醫師診斷的機會。

張醫生指這套系統已經在多家醫院開始試行,而「ET 醫療大腦」亦已開始為很多醫院提供人工智能的計算服務,他隨著醫生把愈來愈多的經驗集成到這個平台上,加上阿里雲整合更多深度學習能力到平台上,將進一步提供該平台的能力,對於中國醫療人員在疾病診斷、新藥研製等方面帶來很大的幫助。

 

認知運算分析非結構數據減少誤判漏判機會

胡曉明表示,醫療人工智能應用還是一個剛剛起步的領域,發揮的空間可以很大。廣州醫科大學附屬第一醫院院長何建行教授就指出,智能化醫療能大為減輕醫生的工作負擔,隨著由中醫治療的「經驗醫學」、「循證醫學」,發展到今天的「精準醫學」,未來醫療將更個人化,聚焦患者的個人基因、環境、生活方式等個體化差異,在以大數據為驅動的人工智能的輔助下嘗試智能化醫療。

何建行指出,目前的醫療機構仍大量使用紙張來紀錄數據,並沒有在線,就算開始引入物聯網、天氣和環境數據來協助,但很多數據都是非結構數據,人工智能的認知運算能力可分析這些一向沒有被有效分析的數據,讓醫生能用更多的角度來判斷病情,大為減少誤判、漏判的機會。

 

天池醫療 AI 比賽挑戰肺癌早期診斷方法

阿里雲還宣布將聯合Intel、LinkDoc 啟動「天池醫療 AI 系列賽」,挑戰中國發病率和死亡率均最高的肺癌。胡曉明表示「天池」是一個彙集了 6 萬多名 AI 算法科學家的眾智平台,阿里雲希望通過比賽讓更多 AI 算法科學家嘗試挑戰肺癌的診斷和醫治方法。

腫瘤大數據公司零氪科技將提供大量的高分辨率胸部CT掃描數據,而參賽的科學家就要編寫演算法,深度學習這些原始 CT 影像圖片,訓練模型演算法找出結節特徵,找出最佳的智能識別、診斷方法。阿里雲將為比賽提供雲端運算能力,而 Intel 則提供可應用在深度學習的處理器和技術,如 Intel Math Kernel Library(Intel MKL)核心算法庫及 Intel Python 數學庫,以及特別為醫療影像分析設計的深度學習框架軟件等。

大賽第一賽季總獎金池共 100 萬人民幣,並預計將在 9 月 25 日完成答辯決出冠軍團隊。冠軍團隊不僅能得到獎金,算法還可能在實際診療中應用。比賽將開展人工智能在肺癌早期影像診斷上的應用探索,阿里雲希望通過比賽尋找出更精確優秀的智能診斷演算法,有助探索並提升早期肺癌檢測的準確度,從而挽救更多患者生命。

 

總結:人工智能是否真能幫到病患仍要時間證明

採用人工智能系統輔助醫療並不是要取代醫生,「ET 醫療大腦」的定位是輔助醫生診斷和分析結果,提高診斷速度,並同時讓算法在應用過程中不斷改進。要做到「算無遺漏」恐怕未必做得到,但就為人類醫生提供多一個後援,減少誤判漏判機會,畢竟愈早發現就愈大機會治癒,醫療成本也會更低。人工智能還可讓醫療人員從繁複工作抽身,繼而去做更多有研究,找出最符合患者的診斷和治療方案。

話雖如此,但人工智能是否真能幫到病患仍要時間證明。德州大學安德森癌症中心(M.D. Anderson Cancer Center)自 2013 年開始就與 IBM 在人工智能癌症診斷上合作,但該中心早前暫停了該項目,原因是縱使投入了 4 億美元巨資,卻沒能實質證明人工智能真的改善了癌症治療的水平。

這消息雖然是醫療人工智能的打擊,但怎樣才算是「實質證明改善了癌症治療水平」也是疑問。畢竟世上沒有萬能藥,現代醫療救不了的癌症,今天也不能靠人工智能而立即變成救得了,要及早發現癌症也要病人主動檢查,或是有醫療保健系統配合才能成事,不能單單歸咎人工智能「做不到」。不過愈多醫療數據收集和分析,必定愈能提升癌症診斷的速度和準備度,愈早發現自然也愈有機會治癒。

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作者:Boris Lee
Unwire.pro 資深編輯。在企業 IT 科技報道範疇有十多年經驗。

 

 

 

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The author Boris Lee

Unwire Pro 資深編輯,在企業 IT 科技報道範疇有十多年經驗。近年專注報導香港初創企業、本地資訊科技業界發展。
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