針對醫(yī)療行業(yè)的疑難病癥，IBM開出了怎樣的藥方？

說起去醫(yī)院看病，“看病難，排隊長”應該是許多人心目中的普遍印象。

是醫(yī)生不想快點給患者看??？當然不是。是病人在醫(yī)院流連忘返不想早點回家？當然更加不是。

那么造成這一現(xiàn)象的背后，究竟有著怎樣的深層原因？

“目前的醫(yī)療數(shù)據(jù)，每年都在以接近100%的幅度高速增長，但是培養(yǎng)一位影像科的醫(yī)生，卻要花八年甚至更久的時間，才能夠作為一位獨立的醫(yī)生來自行看片?！比绻皇怯H耳聽到醫(yī)準智能首席AI官王子騰說出這番話，很難想象醫(yī)療行業(yè)的人才缺口竟然已經(jīng)如此嚴重。

“我媽媽也是一位腦神經(jīng)醫(yī)生。光是每天的門診就要接待上百位病人，每個星期還要值兩到三個夜班，工作非常辛苦。而且如此巨大的工作負荷，對醫(yī)療效率和準確率也容易產(chǎn)生負面影響。”IBM大中華區(qū)系統(tǒng)部存儲系統(tǒng)總經(jīng)理吳磊表示。

一邊是急速膨脹的醫(yī)療數(shù)據(jù)，一邊是日漸擴大的人才缺口，究竟要怎樣的靈丹妙藥，才能解決橫亙在醫(yī)療行業(yè)面前的這一疑難病癥？

作為全球一流的人工智能解決方案和云平臺提供商，IBM為其開出的藥方是——人工智能。

無IA，不AI

“今天我們所遇到的挑戰(zhàn)，已經(jīng)不單純是數(shù)據(jù)孤島。我們的客戶和合作伙伴，目前正在進入全新的消費模式——多云模式。然而從離線到在線，從分散到聚合，處處都存在很多痛點。這時候如果有一個好的IA（Information Architecture，信息架構），不但性能強健和安全可靠，而且還能隨著客戶業(yè)務的成長做彈性的擴充，那么就可以根據(jù)客戶消費計算力和存儲能力的變化，提供靈活的服務?！盜BM大中華區(qū)系統(tǒng)部存儲系統(tǒng)總經(jīng)理吳磊向趣味科技介紹道，“這就是IBM如今強調(diào)的‘無IA，不AI’。”

IBM大中華區(qū)系統(tǒng)部存儲系統(tǒng)總經(jīng)理吳磊

針對當前困擾醫(yī)療行業(yè)的數(shù)據(jù)收集與處理瓶頸，IBM通過引入人工智能技術，搭建了一站式醫(yī)療影像人工智能平臺，可以實現(xiàn)全棧AI架構能力，為廣大醫(yī)生提供了一個高效、準確地輔助醫(yī)療檢測和診斷的工具。

據(jù)了解，平臺主要基于IBM Power、Spectrum Scale、IBM Watson Machine Learning Accelerator（WML-A）搭建?！捌渲蠴penPOWER服務器主要負責提供超強算力，與DDL相結合提供強大的線性擴展能力；Spectrum Scale則負責為集群化的AI平臺提供穩(wěn)定、高效和安全的數(shù)據(jù)平臺支持；另外作為開放性AI平臺的代表，WML-A則可以為上層應用提供可靠的平臺支持?！盜BM中國系統(tǒng)開發(fā)中心技術解決方案總監(jiān)崔瑋透露。

值得一提的是，該平臺同時也是一個開箱即用的醫(yī)療影像深度學習的科研平臺。舉例來說，醫(yī)生既可以通過這個平臺，快速搭建高精度低假陽性率的肺結節(jié)和乳腺AI模型，也可根據(jù)醫(yī)院的實際需求進行研發(fā)和調(diào)整，同時確保數(shù)據(jù)不出院，最大限度保證數(shù)據(jù)安全可控。

“在平臺中，Spectrum Scale扮演著非常重要的角色。雖然這個名字很多人可能都是第一次聽到，但其實它還有一個更老的名字，叫做GPFS（General Parallel File System，通用并行文件系統(tǒng)），而且已經(jīng)有著25年的歷史。當年跟卡斯帕羅夫大師下國際象棋的深藍電腦，用的文件系統(tǒng)就是GPFS；IBM Watson和2018年IBM AI辯手Project Debater也是用的GPFS；今年IBM拿到全球第一、第二的高性能運算和智能的頂點，也是用的Spectrum Scale。光是在金融、電信行業(yè)，全球差不多就有幾十萬GPFS用戶?！眳抢诮榻B道。

IBM與醫(yī)準智能的強強聯(lián)手

對于醫(yī)準智能與IBM雙方的合作，王子騰表示：“醫(yī)準智能是一家專注于人工智能輔助醫(yī)療影像診斷的公司，主要研究算法，非常擅長模型的選擇和訓練。而在數(shù)據(jù)、存儲、管理等方面，IBM擁有非常豐富的經(jīng)驗，特別是針對部署在多節(jié)點、大規(guī)模集群的環(huán)境，IBM更是有著強大的優(yōu)勢，并且在醫(yī)療行業(yè)也有著多年的經(jīng)驗沉淀，因此醫(yī)準智能選擇與IBM開展合作，可以說是順理成章，水到渠成，并且在應用、平臺、端對端等各個層面都有合作。最近在許多醫(yī)院和醫(yī)生中大獲好評的達爾文智能科研平臺，也是雙方攜手研發(fā)的成果?！?/p>

醫(yī)準智能首席AI官王子騰

談及人工智能應用在醫(yī)療行業(yè)的落地，吳磊認為：“還是那句話‘無IA，不AI’，IT無非就是算，算出東西要存，然后繼續(xù)算，繼續(xù)存。幾年前，人工智能并沒有真正進入生產(chǎn)環(huán)節(jié)，但是通過材料、架構的改變，我們改變了經(jīng)典的計算機架構，譬如相變存儲相比閃存可能帶來20倍、30倍的速度提升。第二個就是規(guī)?；郧肮饪恳慌_服務器你不可能進行訓練，現(xiàn)在只用一臺筆記本電腦也可以做一個人工智能模型的學習。以前信用卡被盜刷查起來很費時，現(xiàn)在只要一兩分鐘就能收到警示短信，這后面其實就是一個大規(guī)模反欺詐的算法加大規(guī)模集群的算法，以最短的時間為金融機構、電信機構向消費者提出警示，這些都是基礎架構的規(guī)?；?。從單機，幾個節(jié)點，到多個節(jié)點，這些規(guī)?；瘜φ麄€架構的要求完全不一樣。”

“在過去的幾十年里，人工智能幾起幾落，達到一個可生產(chǎn)的準確性之后，就必須可靠、可被監(jiān)管、數(shù)據(jù)可備份、可回溯而且合規(guī)。當人工智能真的進入生產(chǎn)環(huán)境，規(guī)模化生產(chǎn)，為客戶產(chǎn)生洞察力的時候，那就變成了一個嚴肅認真的業(yè)務，就必須要有剛才講的這些屬性?！眳抢谥赋觥?/p>

“談到做AI，主要有數(shù)據(jù)、算法、算力三大驅動力。其中算法的進步相對較慢，而算力反映到推動算法的運算上，AI起到了至關重要的作用。醫(yī)準智能主要是在算法方面有很強的AI模型構建和訓練能力，而IBM在架構和算力方面很強，知道如何搭建架構，需要底層高度可擴展的數(shù)據(jù)平臺，對于這樣一個分布式的數(shù)據(jù)平臺，可以做好深度學習的訓練和推理?；谶@樣的數(shù)據(jù)平臺，我們可以支撐醫(yī)準智能這樣非常專注于AI醫(yī)療模型的算法和應用?！贝蕃|表示，“現(xiàn)在市場上我們有兩癌篩查的項目，國家在這方面有非常大的投入，但是具體落地時遇到了很多困難，包括數(shù)據(jù)量大、醫(yī)生不夠、大量片子拍出來沒有人力時間精力去看等等。我們可以用這個產(chǎn)品幫助醫(yī)生讀片子。然而要做到一個成型的方案還是要靠基礎架構，否則幾十套片子傳進來，如果沒有一個穩(wěn)定的平臺，很難支撐這樣一個高并發(fā)的數(shù)據(jù)處理和分析需求。”

立竿見影的顯著療效

對于IBM為醫(yī)療行業(yè)開出的這劑藥方，專業(yè)人士又有著怎樣的評價呢？

“如果按照傳統(tǒng)的方法，對肺結核斷層掃描的話，光是一毫米的層厚可能就要拍幾百張片子，醫(yī)生診斷起來相當累，看一個病人至少就得半個小時。”王子騰表示，“然而在應用了人工智能技術之后，只用十幾秒鐘就可以得出結果?！?/p>

“除了顯著提升工作效率之外，人工智能的準確率也更高。因為醫(yī)生用人工方式看片的話，容易受到疲勞、情緒等各種因素的影響，但是AI不會疲勞，沒有情緒，可以做到非常客觀，只要我們訓練的數(shù)據(jù)足夠多，案例足夠豐富，檢測的結果也會變得越來越準確?！蓖踝域v補充道。

IBM中國系統(tǒng)開發(fā)中心技術解決方案總監(jiān)崔瑋

“看片子的時候，要判斷病灶每一個點的位置，還要有一個電子版報告交給醫(yī)生，還要審核簽發(fā)交給病人，AI技術一方面可以大幅減少醫(yī)生尋找病灶的時間，一方面可以非常方便地給出報告，可以節(jié)省大量的時間。科研方面更是如此，可以說如果沒有一個類似的工具，就完全做不了科研。為什么近年來我們看到有很多醫(yī)院，會招聘計算機專業(yè)或者編程的人員？或者原本是醫(yī)療專業(yè)，但是進來以后主要從事的編程方面的工作，原因就在這里。”崔瑋補充道。

據(jù)王子騰透露，過去醫(yī)生如果想做AI研究，往往要把數(shù)據(jù)交給第三方公司，但是拿到的結果經(jīng)常醫(yī)生也看不明白。如今IBM與醫(yī)準智能攜手研發(fā)的達爾文智能科研平臺，在醫(yī)院內(nèi)部就可以進行數(shù)據(jù)的搜集、標注、模型訓練，因而在醫(yī)生中大受歡迎。崔瑋則強調(diào)，“我們可以為醫(yī)生提供端到端的解決方案，包括POWER服務器的算力，Spectrum Scale對數(shù)據(jù)的收集和組織，Deep Learning做好深度學習的分析和運算等等。我們交給醫(yī)生的，是一個可以開箱即用的科研工具。這樣醫(yī)生即使并不了解計算機、數(shù)學、Linux和代碼，只要通過拖拽式、搭積木的方式，一樣可以完成AI的科研模型訓練?！?/p>

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