How can healthcare industry unleash the potentials of technology innovations
2021-02-20

为落实“健康中国2030”规划,进一步研究和探讨科技创新驱动下医疗健康领域的发展趋势,由动脉网主办的2018医疗科技世界论坛于近日在沪召开。论坛聚集了医疗科技领域最具前沿性的机构、院所及企业,吸引了数百位政府领导、国内外专家、行业大咖共聚一堂,探讨先进科技在医疗行业的应用落地。第四范式资深机器学习架构师、医疗产品负责人涂威威受邀出席,并就人工智能在糖尿病管理的应用和思考发表主题报告。


报告中,涂威威通过回顾糖尿病管理的意义和难点,分析人工智能技术的优势及局限,结合前瞻性技术探索,分享了人工智能在糖尿病管理中的应用和思考。


第四范式医疗行业介绍图1


发挥AI技术优势或为遏制糖尿病爆发的有效路径


根据IDF Diabetes Atlas提供的数据,糖尿病已成为世界性危害疾病,在全球有4.25患者,其中1.2亿来自中国,糖尿病及其并发症导致每年110万人死亡。随着糖尿病患病人数持续增多,中国已成为全球糖尿病医疗支出最多的国家,防治糖尿病刻不容缓。当前,我国防治糖尿病的工作严重受制于三大因素制约:诊断率低,缺乏早期筛查手段;优质医疗资源匮乏,优质医生培育成本高周期长且可复制性低;现有早期干预手段不理想,受到个体差异和数据积累的双重制约。


涂威威在演讲中指出,目前我国在糖尿病管理遇到的几大问题,正是人工智能技术的大有可为之处。不同于专家的不可复制性,有效的人工智能技术一旦研发并落地成功,便可低成本地进行快速复制,缓解医疗资源紧缺的问题。此外,人工智能是极限理性的技术,可以通过不知疲倦地计算遍历所有历史数据,根据需求总结出几十万甚至几十亿条规则,构建出足够复杂的模型,从而确保预测效率大幅提升,筛查手段更为有效,结果更为精准。


早期筛查干预是技术选择更是价值考虑


具体到应用落地方面,涂威威指出,第四范式和瑞金医院合作在健康阶段就开始介入,基于几项基础指标,即可享受糖尿病精准风险评估、危险因素分析、个性化干预方案推荐和健康管理等全流程贴心服务,并对医疗指标及风险因素进行长期监测管理。


他解释到,选择这样的方向切入,一方面是因为目前医疗机构,尤其是地方性机构在糖尿病诊疗方面积累的疾病数据十分有限,如果把切入点提前至早期筛查阶段,那么健康人到糖尿病,这其中有超过十亿人的数据可以去积累。但更为根本的原因则取决于价值意义——无论对个人还是对整个社会,糖尿病早期介入的意义远远大于后期治疗。根据世界卫生组织的三级预防理论,遏制糖尿病爆发的关键之一在于让每个人通过有效手段明确自身健康变化,确保自身处在健康状态,延长健康寿命。


提升效果不应牺牲数据隐私 迁移学习或为两全之法


目前,第四范式和瑞金医院合作的糖尿病及糖尿病并发症筛查已经取得了突破性进展,其AUC评估效果在绝对值上远超现行ADA(美国标准)、芬兰标准和CDS(中华医学会标准)等标准。涂威威指出,良好效果的背后有着复杂的技术探索。他举例道,为了使模型不受地域限制而更具全国普适性,第四范式引入了迁移学习技术和半监督学习技术;为了让用户清晰的解到筛查结果背后的原因,团队研发了可解释的机器学习技术;为了提供个性化的干预方案,团队利用迁移学习建立虚拟代谢模型,同时结合了高维深度学习模型技术;为了做更好的糖尿病知识普及,团队结合了瑞金医院的专业医学知识和第四范式自研的智能对话系统,构建了智能糖尿病知识咨询机器人。


在谈及人工智能在医疗应用未来的发展时,涂威威提到,目前人工智能在医疗行业应用还存在很多挑战,如数据孤岛、群体性地域差异、数据匮乏以及用户数据隐私保护,第四范式正在利用迁移学习以及隐私保护技术攻克这些难题。在打破数据孤岛方面,第四范式提出“隐私保护的迁移学习”,在利用迁移学习来提升效果通过隐私保护技术保障用户隐私。对于数据匮乏和地域性差异,也可借助迁移学习举一反三的特性,在数据有限的情况下构建出好的模型。


最后,涂威威提到,糖尿病管理是第四范式在医疗领域的首个医疗行业落地,其最大的意义在于,通过技术和医疗场景的结合,人工智能技术真正提高了医疗服务质量、增加了获取服务途径,同时还降低了医疗成本。第四范式正在和多家医疗机构及科研院所探索更多医疗落地应用,希望通过引入人工智能技术,不断解决医疗产业的困境。