國(guó)家將發(fā)展新一代人工智能(AI)上升為國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略,將AI定位于贏得全球科技競(jìng)爭(zhēng)主動(dòng)權(quán)的重要戰(zhàn)略抓手，是推動(dòng)我國(guó)科技跨越發(fā)展，產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級(jí)，生產(chǎn)力整體躍升的戰(zhàn)略資源。

　　在中國(guó)的醫(yī)療AI領(lǐng)域，活躍著不少企業(yè)巨頭，諸如騰訊、阿里、百度。醫(yī)庫(kù)云打法獨(dú)特，醫(yī)藥雙管齊下，推進(jìn)速度風(fēng)馳電掣，相繼推出新穎、實(shí)用和普惠醫(yī)藥項(xiàng)目，開(kāi)啟商業(yè)應(yīng)用價(jià)值之路。

　　醫(yī)庫(kù)云CEO張群華在2018全國(guó)醫(yī)學(xué)人工智能創(chuàng)新高峰論壇上隆重推出醫(yī)學(xué)人工智能+產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，專(zhuān)注疑難病AI研發(fā)創(chuàng)新和藥物AI精細(xì)化制造。他強(qiáng)調(diào)以跨界醫(yī)生為主導(dǎo)，AI工程師為主體，大眾參與是我國(guó)未來(lái)醫(yī)學(xué)人工智能發(fā)展方向。

　　專(zhuān)注疑難病AI創(chuàng)新研發(fā)

　　在我國(guó)腫瘤、腦部疾病和心血管疾病，對(duì)國(guó)民健康來(lái)講甚為重要。醫(yī)庫(kù)云在醫(yī)學(xué)AI研發(fā)腫瘤疾病中首選肝癌，腦部疾病以帕金森病為重點(diǎn)，探索心血管疾病AI預(yù)警系統(tǒng)，以及在醫(yī)生合理用藥AI助手為切入點(diǎn)。

　　肝癌AI輔助決策系統(tǒng)

　　肝癌俗稱(chēng)“癌中之王”，我國(guó)肝癌發(fā)病數(shù)占全世界肝癌總數(shù)的50%。但預(yù)后差，術(shù)后五年生存率僅為30%左右。我國(guó)在肝癌診治領(lǐng)域擁有海量數(shù)據(jù)，一旦與人工智能深度學(xué)習(xí)有效結(jié)合，對(duì)于這一重大疾病可能會(huì)找到新的治療策略和方法。華西醫(yī)院肝外科擁有4萬(wàn)例肝癌患者完整資料，又積累了近10萬(wàn)份肝病患者的數(shù)據(jù)。醫(yī)庫(kù)云和華西醫(yī)院合作，產(chǎn)品設(shè)計(jì)從臨床中來(lái)又回到臨床中去和應(yīng)用。著手研發(fā)肝癌AI輔助決策系統(tǒng)，和肝移植供肝AI輔助診斷系統(tǒng)。醫(yī)庫(kù)云工程師向華西醫(yī)院的醫(yī)生學(xué)習(xí)臨床知識(shí)，提出以臨床醫(yī)生為主導(dǎo)。正如中國(guó)科學(xué)院張鈸院士指出：醫(yī)學(xué)人工智能要向醫(yī)生學(xué)習(xí)知識(shí)，用醫(yī)生知識(shí)對(duì)病情進(jìn)行解釋?zhuān)蝗籄I無(wú)法解釋也無(wú)法與醫(yī)生進(jìn)行交流，因?yàn)閷?shí)際上對(duì)AI最重要的能力是知識(shí)，而不是數(shù)據(jù)。這項(xiàng)研究將使我國(guó)肝癌診治水平達(dá)到國(guó)際領(lǐng)先水平，在肝癌發(fā)病機(jī)理和藥物研發(fā)領(lǐng)域有所建樹(shù)，基層醫(yī)院未來(lái)接入該系統(tǒng)后，相當(dāng)于引進(jìn)一名擁有國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的技術(shù)專(zhuān)家，醫(yī)保和商業(yè)保險(xiǎn)參與控費(fèi)和質(zhì)量監(jiān)控，產(chǎn)生重大商業(yè)價(jià)值。

　　張群華稱(chēng)該肝癌AI輔助決策系統(tǒng)將數(shù)字療法向患者提供基于證據(jù)治療措施，這些干預(yù)措施由高質(zhì)量的軟件程序驅(qū)動(dòng)，用于肝癌預(yù)防管理和治療。它們可以單獨(dú)使用，也可與藥物設(shè)備或其它療法協(xié)同使用，從而優(yōu)化治療結(jié)果，改善患者的健康狀況。

　　一段話AI語(yǔ)音檢測(cè)早期識(shí)別帕金森疾病

　　帕金森病是一種常見(jiàn)的神經(jīng)功能障礙疾病，雖然無(wú)法治愈但早期診斷對(duì)患者非常重要。語(yǔ)音障礙是帕金森病的早期癥狀之一。采用一段話，針對(duì)不同的語(yǔ)音樣本進(jìn)行采集，并從周期變化特征、峰值變化特征、諧波信噪比以及非線性動(dòng)力學(xué)等幾方面進(jìn)行語(yǔ)音特征分析后, 以梯度提升決策樹(shù)(Gradient Boosting Decision Tree，GBDT)算法作為學(xué)習(xí)鑒別診斷結(jié)果, GBDT集合Decision-tree, Gradient Boosting, Shrinkage 三種思想于一身，具有相對(duì)更好的泛化能力以及魯棒性是目前在集成學(xué)習(xí)中使用率較高的算法。經(jīng)過(guò)與復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院王堅(jiān)教授團(tuán)隊(duì)共同研究，在語(yǔ)音特征用于帕金森病早期診斷準(zhǔn)確率達(dá)85%，有效性的同時(shí)也發(fā)現(xiàn)不同特征下不同語(yǔ)音的類(lèi)間分離度提供了客觀指標(biāo)并有助于後續(xù)評(píng)價(jià)治療效果, 為基于語(yǔ)音障礙的帕金森病診斷奠定基礎(chǔ)。

　　心臟病人AI預(yù)警系統(tǒng)

　　1.心電圖ECG智能輔助診斷系統(tǒng)

　　心血管疾病是全球的頭號(hào)死因, 目前心電圖(ECG)機(jī)已經(jīng)可以做準(zhǔn)確的測(cè)量，但是各種波形中隱含的信息并其與病人臨床表現(xiàn)聯(lián)系起來(lái)仍舊需要經(jīng)驗(yàn)豐富的醫(yī)師。舉例而言陳舊性下壁心肌梗死,心電圖(ECG)受Ⅱ、Ⅲ、aVF導(dǎo)聯(lián)電極離心臟遠(yuǎn), 合并束支傳導(dǎo)阻滯或心臟位置等因素的影響, 所記錄到的Q波振幅較小甚至消失易造成漏診, 本案從279個(gè)屬性(其中206個(gè)為線性值)去鑒別冠狀動(dòng)脈疾病(CAD)、陳舊性前壁心肌梗死、陳舊性下壁心肌梗死、竇性心動(dòng)過(guò)速、竇性心動(dòng)過(guò)緩、室性期前收縮(PVC)、室性早搏、左(右)束支傳導(dǎo)阻滯、房室傳導(dǎo)阻滯、左心室肥厚、心房顫動(dòng)或撲動(dòng)等12種, 以概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Probabilistic Neural Network, PNN) 作為學(xué)習(xí)鑒別診斷結(jié)果，診斷準(zhǔn)確率達(dá)94.82%。

　　2. 胎兒心律輔助診斷系統(tǒng)

　　胎心監(jiān)測(cè)是將胎心率曲線和宮縮壓力波形記下來(lái)供臨床分析的圖形,為評(píng)估胎兒宮內(nèi)的狀況的主要檢測(cè)手段, 通過(guò)信號(hào)描記瞬間的胎心變化所形成的監(jiān)護(hù)圖形的曲線，可以了解胎動(dòng)時(shí)、宮縮時(shí)胎心的反應(yīng)，以推測(cè)宮內(nèi)胎兒有無(wú)缺氧, 由于各種波形中隱含的信息并其與胎兒狀態(tài)聯(lián)系起來(lái)仍舊需要經(jīng)驗(yàn)豐富的醫(yī)師, 本項(xiàng)目從20個(gè)屬性去鑒別, 以概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Probabilistic Neural Network, PNN) 作為學(xué)習(xí)鑒別診斷結(jié)果, 準(zhǔn)確率為95%。

　　醫(yī)生合理用藥AI助手

　　淋巴瘤雖然惡性程度高，卻有潛在的治愈可能性，如果接受到合理治療，非霍奇金淋巴瘤患者平均可以存活5~10年，甚至更長(zhǎng)的生存期?？梢哉f(shuō)淋巴瘤患者的生存關(guān)鍵，就在于治療方案是否合理。

　　由羅氏制藥研發(fā)生產(chǎn)的利妥西單抗(美羅華)是一種鼠/人嵌合的單克隆抗體，能夠與跨膜CD抗原特異性結(jié)合，有效地清除異常的B細(xì)胞克隆，療效顯著。但是該藥品被證實(shí)可能引發(fā)的不良反應(yīng)多達(dá)500多種，甚至有嚴(yán)重不良反應(yīng)致死的情況，這無(wú)疑對(duì)臨床醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)與應(yīng)對(duì)提出極大的挑戰(zhàn)。實(shí)踐過(guò)程中醫(yī)生首次遇到罕見(jiàn)不良反應(yīng)，往往只能求助藥品生產(chǎn)廠家給出相關(guān)文獻(xiàn)參考。藥品廠家由于產(chǎn)品眾多，人力有限，需要1~3個(gè)工作日給出答復(fù)。結(jié)合前文淋巴瘤惡性程度高發(fā)展快的特點(diǎn)，治療的機(jī)會(huì)隨時(shí)間推移而減少，每個(gè)患者都在與時(shí)間賽跑，3個(gè)工作日的時(shí)間顯然不能滿(mǎn)足需求，患者和醫(yī)生都盼望著更快捷的新模式誕生輔助傳統(tǒng)模式。

　　為解決上述問(wèn)題，醫(yī)庫(kù)云在羅氏中國(guó)醫(yī)學(xué)部的指導(dǎo)下，研發(fā)了合理用藥AI助手，構(gòu)建出龐大的知識(shí)圖譜，同時(shí)引入深度學(xué)習(xí)技術(shù)，采用孿生長(zhǎng)短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)識(shí)別并匹配醫(yī)生提出的問(wèn)題，經(jīng)過(guò)意圖識(shí)別和指代消解，從知識(shí)圖譜中提取出邏輯結(jié)構(gòu)清晰的知識(shí)鏈路從而準(zhǔn)確直接的給出問(wèn)題答案，并推薦關(guān)聯(lián)問(wèn)題。系統(tǒng)采用雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，條件隨機(jī)場(chǎng)算法，等自然語(yǔ)言處理技術(shù)，結(jié)合詞向量庫(kù)，定期自動(dòng)從雜亂無(wú)章醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)中，學(xué)習(xí)新的知識(shí)完善知識(shí)圖譜。該系統(tǒng)經(jīng)歷海量數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，平均單藥會(huì)學(xué)習(xí)500篇醫(yī)學(xué)論文，衍生出3萬(wàn)個(gè)實(shí)體詞匯，產(chǎn)生1GB詞向量，可以覆蓋美羅華90%的常見(jiàn)問(wèn)題，即時(shí)給出答案，大大縮短了醫(yī)患等待的時(shí)間，讓患者能及時(shí)接受正確的治療，同時(shí)能有效減少藥廠的重復(fù)性工作，提高整體服務(wù)水平。

　　藥物AI精細(xì)化制造的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)

　　AI發(fā)展的同時(shí)會(huì)催生更多新興工作機(jī)會(huì)，技術(shù)革新就意味著商業(yè)模式的革新。醫(yī)庫(kù)云CEO張群華認(rèn)為AI不僅是獨(dú)立產(chǎn)品，而將成為基本生產(chǎn)力，讓各行各業(yè)產(chǎn)生信增效應(yīng)。而產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)向算法要洞察，向洞察要效益，通過(guò)積累的有效數(shù)據(jù)，進(jìn)而推動(dòng)人工智能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)落地，醫(yī)庫(kù)云聯(lián)合蔡同德堂制藥推出AI制造是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與新技術(shù)融合，內(nèi)部效應(yīng)和對(duì)外服務(wù)能力大大提升，產(chǎn)品變現(xiàn)體現(xiàn)價(jià)值經(jīng)濟(jì)。

　　全球首位AI復(fù)合型中藥材鑒別師上崗

　　中醫(yī)藥發(fā)展已經(jīng)上升到國(guó)家戰(zhàn)略高度，中醫(yī)藥AI創(chuàng)新是五千年中醫(yī)瑰寶的傳承利器。2018年我國(guó)中藥市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到6500億元，未來(lái)5年將達(dá)到2萬(wàn)億元。國(guó)內(nèi)原料藥和制劑廠有3994家，其中中藥企業(yè)2080家。中藥強(qiáng)調(diào)“道地藥材”，經(jīng)調(diào)查藥用植物有383科，2039屬，11146種。在今年9月18日中華藥學(xué)會(huì)大數(shù)據(jù)與人工智能基地成立大會(huì)上，“中醫(yī)或死于中藥”已成為熱門(mén)話題，與會(huì)者擔(dān)心的是現(xiàn)今中藥存在大問(wèn)題，品種基源混亂，野生資源匱乏，栽培引種質(zhì)量差異;假冒偽劣問(wèn)題嚴(yán)重;炮制不環(huán)保，輔料不標(biāo)準(zhǔn);二氧化硫，農(nóng)殘，重金屬等安全性問(wèn)題;在藥典中的品種，質(zhì)量規(guī)格欠穩(wěn)定性。

　　張群華稱(chēng)醫(yī)庫(kù)云率先和蔡同德合作，從藥材識(shí)別切入，涵蓋真?zhèn)伪孀R(shí)、產(chǎn)地溯源、品質(zhì)預(yù)測(cè)。推出AI復(fù)合型中藥材鑒別師。AI復(fù)合型中藥材鑒別師算法核心是運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征，然后再用SVM技術(shù)訓(xùn)練各任務(wù)的分類(lèi)器。具體來(lái)說(shuō)，對(duì)于輸入的每一張待鑒定圖片，算法會(huì)首先識(shí)別背景顏色并剔除其影響，再通過(guò)醫(yī)庫(kù)云算法團(tuán)隊(duì)基于Dense-Net和Mobile-Net自主開(kāi)發(fā)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到一個(gè)1024維的向量，最后將其傳送到訓(xùn)練好的SVM分類(lèi)器獲得預(yù)測(cè)結(jié)果。

　　為了給AI藥材鑒別師提供“教材”，上海蔡同德堂制藥廠提供了數(shù)十種中藥材上百個(gè)批次樣本(包括正品藥材，偽品藥材，不同產(chǎn)地的藥材以及不同采收時(shí)間批次的藥材等)，算法團(tuán)隊(duì)基于上述藥材樣本構(gòu)建了上萬(wàn)張的標(biāo)注訓(xùn)練樣本。通過(guò)對(duì)已開(kāi)發(fā)的模型在剩余樣本上進(jìn)行算法測(cè)試，本APP提供的多個(gè)不同任務(wù)分類(lèi)器的分類(lèi)精度均達(dá)到90%以上，平均每次鑒別僅耗時(shí)2秒，已經(jīng)達(dá)到行業(yè)專(zhuān)家的水平。更是在中藥材流通領(lǐng)域開(kāi)創(chuàng)了AI實(shí)時(shí)鑒別真假偽劣藥材的先河。

　　醫(yī)庫(kù)云CEO張群華展望2019年醫(yī)庫(kù)云將深耕中醫(yī)行業(yè)，從藥材識(shí)別擴(kuò)大到中藥精細(xì)化制造，計(jì)劃為廣大制藥企業(yè)推出制藥工藝仿真，能源優(yōu)化等系統(tǒng)服務(wù)，該技術(shù)依托于醫(yī)庫(kù)云智能決策平臺(tái)，采用RSM響應(yīng)曲面法和遺傳算法，結(jié)合現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)反向傳播提高精準(zhǔn)度，為生產(chǎn)過(guò)程中錯(cuò)綜復(fù)雜的參數(shù)條件找到最優(yōu)方案。

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