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医疗人工智能打好基础 需要“三个一” | 独家
2018-10-29 00:10
来源:中国战略新兴产业
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  《中国战略新兴产业》杂志
  记者 顾彦
  中国医疗人工智能的市场有多大?
  据前瞻研究院数据显示,2016年中国医疗人工智能市场规模已达到96.61亿元, 2018年有望突破200亿元。
  但随着医疗人工智能产业的发展,数据可用性低、跨界复合型人才不足、行业统一标准缺乏,AI技术不完善难落地等问题逐渐显现。针对这些问题,医渡云首席人工智能科学家闫峻告诉本刊记者,基础数据平台正如医疗人工智能行业的“基础设施”,“楼房盖得高,基础先打好”。在此方面,前不久,医渡云联合清华大学知识工程实验室和哈尔滨工业大学,共同组织了面向中文电子病历的命名实体识别公开测评,希望能够以此助力国内医疗人工智能研究的进步。
  一项填补国内空白的测评
  “医疗人工智能近年来吸引了各方深度关注,然而由于缺乏标准数据集,相关研究一直处于小而分散的状态,难以形成合力并引起重大突破。”介绍行业背景时,闫峻表示。究其原因,他解释,因为几乎所有人工智能技术都要依赖医疗专业知识与大规模可计算数据。而目前,国内标准医疗数据集的缺乏,以及数据拥有者与人工智能技术研发者之间的信息不畅,已经成为阻碍相关科研与产业进步的瓶颈问题。
  为了将其打破,医渡云首先期望解决标准医疗数据集的问题。我国医疗行业尤其是医院积累了大量数据,对电子病历文本进行识别和标注,对诸多实际临床应用有促进作用。国际上已有一批面向英文电子病历的命名实体识别的公开评测及标注数据集,但国内在这方面尚处空白。因此,医渡云联合清华大学知识工程实验室和哈尔滨工业大学,共同组织了面向中文电子病历的命名实体识别项目的测评,在不久前的2018全国知识图谱与语义计算大会上,公布了118个队伍的测评结果和展示优秀作品,为这方面研究的中国式解法奠定了基石。
  “将人类可以理解的自然语言文本数据转化成计算机可以理解并计算的可计算知识型数据,这是绝大部分基于临床电子病历构建的人工智能系统的基础,对于整个医疗人工智能行业的发展非常重要。”闫峻介绍,“因为国内整个行业缺乏同类数据,各个科研单位要么有心无力,要么对自己的技术水平无法评价认知,因此整体的技术进步受到制约,后续很多基于临床电子病历的人工智能技术都难以验证落地。有了样例的数据,才会有更多的研究者参与到这方面的研究中。”这次虽然只是一次小规模尝试,也已经吸引了足够大量的关注。
  一个高质量的大数据平台
  事实上,不只是基于临床电子病历的人工智能应用缺乏数据基础,整个医疗人工智能领域都面临着这样的问题。
  “医疗领域的人工智能技术应用范围非常广泛,从临床的辅助决策支持与疾病筛查模型,到医学教育的病历模拟与虚拟现实,再到科研场景的数据挖掘与科研灵感自动发现,还有医院管理中的各种预测模型,甚至延展到组学分析、新药研发模拟辅助、医保控费模型等。”闫峻说,“从技术层面基本上可以划分为感知计算(医学影像识别、语音识别等),和认知计算(自然语言理解与语义计算分析建模)。感知计算部分已经有了很大的突破,也陆续见到一些单点应用。但认知计算的所有场景和技术中,真正落地并产生实际价值的并不多,究其原因,很重要的一个瓶颈就是缺乏真正高质量的大数据平台的支撑。”
  对于中国的医疗人工智能企业而言,市场中有大量潜在的数据,但是却无法被整理、利用起来。一方面,医院长期以来积累的数据量庞大,但大部分是非结构化的,而且常常存在不准确、不规范、不完善的情况,不能发挥出大数据挖掘的价值。另一方面,无论是建模还是训练机器,都离不开真实的临床环境,而目前中国大部分医疗人工智能产品缺少临床环境。
  “因此我们投入了极大的力量在基础技术研发和基础数据平台的打造上,希望为医疗人工智能的发展奠定良好的基础。”闫峻介绍,医渡云正在从多方面推动医疗大数据与人工智能技术的标准化、规模化和产业化。比如,与中山大学附属肿瘤医院联合发布结直肠癌标准数据集,参编《大数据安全标准化白皮书》、《贵阳市健康医疗大数据应用发展条例》,与国家网信办、国家卫健委、中国政法大学成立大数据安全与应用规范研究基地,搭建药物安全大数据平台等。
  一套共同推动的行业标准
  闫峻还指出,医疗人工智能行业的发展将是一个长期的过程,需要政府、科研机构、医院、企业等多方合力。
  目前,医疗人工智能领域尚缺乏行业标准。自2017年7月20日国务院发布《新一代人工智能发展规划》以来,中国食品药品检定研究院、国家药品监督管理局等相关机构一直积极与业内人士接触,具体政策、监管方案都在紧锣密鼓的制定当中。不过,目前尚未发布相关政策。而由于标准的缺乏,目前中国申报三类器械的医疗人工智能产品大多停留在注册申报之前的阶段,尚无产品通过审批。
  因此,业界正在进多种尝试,希望推动行业标准早日出台。“我们不能等标准推行了再做事,我们准备在实际应用中先形成一套‘事实标准’。”闫峻介绍,医渡云在与超过百家医院的合作中,逐渐抽象总结出了一些相对通用的数据标准。医院自身在无论采用何种标准的前提下,都可以在后台经过处理分析映射到一套统一的标准上,而当需要进行跨院、跨地区甚至全国性的研究时,只需从后台打开一个授权接口就可以了。
  中国食品药品检定研究院相关负责人表示,鼓励和建议产业界建立高质量、开放性、标准化的医疗测试训练数据库,形成丰富而开放的数据资源,以支撑智能医疗算法优化和产品研发。
  “大家已经开始意识到标准的缺失,为了标准的形成积极努力着,最终标准的落地还需要大家一起来推动。”闫峻说。
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