万里云CEO黄家祥：医学影像AI还在“幼儿园”阶段

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从2017年到现在，算法公司、成像平台公司、远程医疗公司、人工智能公司...这些具有不同背景和良好领域的公司在将人工智能应用于肺结节时似乎有着相同的默契。

作为实践者，万里云医疗信息技术(北京)有限公司(以下简称万里云)首席执行官黄家祥首先想到了临床应用的价值。万里云是万东医疗(600055) (600055，sh)和阿里健康(00241，hk)共同拥有的公司。前者从事传统医学成像设备的研发和生产已有多年，而后者拥有电子商务、大数据和人工智能等“流行”标签。

鉴于“跨境合作”的特点，黄家祥在研究人工智能标记肺结节和人工智能+图像的发展时，可以更好地理解传统制造商的关切。黄家祥在接受《国家商报》(以下简称《国家商报》)独家采访时，多次强调ai成像在临床中的作用，认为应用场景数据是目前ai成像公司最重要的数据。

谈人工智能准确率:基准一致可靠

NBD:2017年，大多数人工智能+成像公司都在做肺结节。这有重要的临床意义吗？

黄家祥:看起来肺结节的门槛并不高，但是当你真正把它们插进去的时候，你会发现它们并不容易做。例如，一些专家说肺结节只是一个征兆，在这个征兆的背后，有许多疾病可以导致肺结节。因此，与临床需求相比，仅看这个项目远远不够。只有结合其他影像、病史和患者的生化检测数据，才能对临床产生很大的影响。

另外，从影像医生和临床的角度来看，仅有一个肺结节是不够的，这只能说是长征的第一步。我们现在正与一些体检机构合作，他们说无论肺结节有多准确，对他们来说都没有多大意义。因为病人没有来看是否有肺结节，他不知道肺结节是什么，但是病人来看他的肺是否有问题。因此，在临床上，希望人工智能能看到更多的疾病，从而更实际地帮助医生。

Nbd:对于医生来说，肺结节ai的诊断准确率非常高，记录也在不断更新。这会促进诊所吗？

黄家祥:仅仅比较百分比数字没有多大意义。关键是人工智能在什么条件下达到如此高的精确度。例如，阿里巴巴云的天池竞赛将给参赛者一个数据集，用于测试的数据集与这个数据集有相同的根。在这种情况下，相对容易达到90%以上的准确率，这相当于用这个主题进行培训，并回答一组与这个主题非常相似的问题。

但实际情况并非如此。将每个人的个体差异、设备条件的差异和医院之间的差异结合起来，最终得到的图像非常复杂。例如，在万里云平台上，每天有10，000多个案例。当你上来的时候，真的是百花齐放，万人之上。我们的数据来自2000多家医院。在当前形势下，不可能统一2000多家医院的设备水平、质控操作标准水平和剂量水平，这也是不现实的。

一些人工智能公司会在大医院设置服务器，用这个医院的数据来训练人工智能，训练效果很好。但是一旦数据被用于外部，它将会完全不同，并且会有严重的适应。因此，肺结节ai的准确性需要解释在什么条件下，需要训练和测试什么数据集，测试规模有多大。用于比较的基准必须基本相同，以便准确性是可靠的。

谈论临床价值:医生是专业的“裁判”

NBD:哪个参与者应该判断人工智能在成像领域的价值？

黄家祥:我认为影像医生和临床医生才是真正的专业法官。人工智能既不准确也不可靠，成像医生会有直观的判断；在临床医生的实际工作中，如果他们也认为人工智能分析的结论是可靠的，这是有价值的。对于算法公司、信息公司和医疗器械制造商来说，他们最多只能算是助理裁判。

Nbd:有人说人工智能在医学影像中的应用可以促进分级诊断和治疗。你同意这个观点吗？哪些场景有紧急着陆需求？

黄家祥:这是肯定的，因为供求之间存在巨大的差异，所以人工智能成像的从业者将朝着分级诊断和治疗的方向发展。我认为至少在三年内，人工智能进入影像领域最简单的方法就是体检和初级医疗保健。对于初级保健，它可以首先在五级或更高级别的医院使用。

去年，我们去了湖南的几个县进行调查。最典型的县，该县共有八名合格的影像医生。在这八人中，有六名初级医生，只有一名副主任医师。这个县有890，000人口，这么大的一个群体实际上依靠这些人提供专业的成像帮助。因此，事实上，线下需求的痛苦远比线上需求的痛苦。

在体检现场，ai+图像也是急需降落的。事实上，身体检查比医院发展得更快。例如，在过去，大多数体检都是胸片。现在，我们慢慢开始转向低剂量ct扫描，这样我们就可以对早期疾病进行一些筛查。一个病例有上百个病例，所以体检的阅读量上升很快。

关于核心竞争力:应用场景数据最有价值

Nbd:虽然在人工智能医疗领域有频繁的融资新闻，但一些公司已经倒闭。在你看来，为了走得更远，人工智能成像行业的公司应该注意什么样的价值观？

黄家祥:对于人工智能公司，我们认为应用场景的价值大于数据的价值，数据的价值大于算法本身的价值。如果这是一家人工智能初创公司，核心问题是算法，那将非常危险。

当人工智能的浪潮慢慢退去，实际的应用场景和高质量的数据是核心将变得越来越明显。有很多公司做算法。从生态进化的角度来看，一些仅仅支持算法的公司可能会倒闭。

接下来是数据问题。获得医院数据的公司自然比只发布数据集的公司训练出更好的模型。最后，应用程序，如提供给一些医院，在这个阶段可能会面临一个问题，这也是投资者最敏感的问题，即如何实现。一些初创公司会勾画出一些应用场景，但虚拟场景和实际场景之间仍有差距。事实上，商业的本质是创造真正的价值，而不是讲一些虚幻和美丽的故事。

同时，人工智能初创公司应该对未来两三年内人工智能+图像的应用场景做出战略判断，以及人工智能能为临床实践提供什么价值。战略方向对初创企业也非常重要。

你认为人工智能在医学影像领域发展到了什么阶段？

黄家祥:在这个阶段，医学影像人工智能可能就像幼儿园的孩子。高考或大学毕业的阶段是在医学领域获得医生的认可。Ai有一个逐渐发展的过程，需要逐渐成熟并为临床所接受。因此，在现阶段，人工智能仍然起着辅助作用，幼儿园的孩子不能承担成人的责任，否则这是鼓励年轻人的典型方式。

就现阶段而言，我认为我们应该调整我们的心理预期，同时，我们应该使用合理的方法使人工智能在有限的范围内尽可能地发挥其价值。如果人工智能的精确度不是很高，如果人工智能被正确定位并放到一个合适的应用场景中着陆，这都没有关系。

来源：烟台新闻