2016年被大家稱為人工智能的元年。如果說之前我們還在討論“互聯(lián)網(wǎng)+”給人類帶來的改革創(chuàng)新，那么2016年之后，我們則進(jìn)入了一個(gè)“AI+”的時(shí)代。在“AI+”時(shí)代里，“AI+醫(yī)療”一不小心成為了谷歌、微軟、蘋果、阿里等科技巨頭的“第二戰(zhàn)場”。

隨著AI技術(shù)的逐漸成熟，醫(yī)療和無人汽車兩大行業(yè)被認(rèn)為是最早可以實(shí)現(xiàn)AI產(chǎn)業(yè)化的行業(yè)，其中人工智能醫(yī)療影像技術(shù)更被認(rèn)為是造福人類，普惠大眾的典范。因此，越來越多的企業(yè)投身到對智能B超、CT、核磁、病理等醫(yī)療影像的篩查與識別當(dāng)中，深圳市恒揚(yáng)數(shù)據(jù)股份有限公司（以下簡稱“恒揚(yáng)數(shù)據(jù)”）便是其中的一位。恒揚(yáng)數(shù)據(jù)成立于2003年，并在2017年初組建了機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室，開始涉足醫(yī)療。恒揚(yáng)數(shù)據(jù)為何選擇醫(yī)療作為AI的切入口？動脈網(wǎng)記者采訪到了恒揚(yáng)數(shù)據(jù)的聯(lián)合創(chuàng)始人馮國軍。

涉足醫(yī)療的動機(jī)是什么？

馮國軍表示：“其實(shí)，去年人工智能剛開始火起來的時(shí)候，公司董事長陳龍森和幾位創(chuàng)始人都非?？春眠@個(gè)方向。一直想著，能不能搶在人工智能爆發(fā)前夜，將我們現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)與之結(jié)合起來?！睅捉?jīng)思考后，他們決定在原有的業(yè)務(wù)里融入機(jī)器學(xué)習(xí)（人工智能）的概念。

想法有了，但是該怎么做、選什么方向卻成了一個(gè)難題。在尋找細(xì)分行業(yè)的時(shí)候，他們發(fā)現(xiàn)人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域里面，最有可能實(shí)現(xiàn)工程落地的是圖像識別、語音識別和人臉識別。其中圖像識別在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用無疑是最有發(fā)展前景的。所以，最后他們把目標(biāo)鎖定在了醫(yī)療行業(yè)，而具體做什么產(chǎn)品，團(tuán)隊(duì)也做了大量的調(diào)研工作。

“要做機(jī)器學(xué)習(xí)，前提是要有大量的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)來訓(xùn)練機(jī)器。而醫(yī)療機(jī)構(gòu)里面的病理切片數(shù)據(jù)不失為一個(gè)好的選擇。首先它的數(shù)據(jù)量非常大，其次病理切片可以通過一些方式轉(zhuǎn)化成優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)。而且醫(yī)院的臨床結(jié)果是最好的比較對象，可以用來論證機(jī)器學(xué)習(xí)的效率和準(zhǔn)確率?！瘪T國軍如是說。因此，他們選擇了病理診斷這個(gè)方向，目標(biāo)是為病理醫(yī)生服務(wù)。

為了確定這個(gè)想法的可行性，2017年年初，團(tuán)隊(duì)走訪了多家醫(yī)院的病理科。在與病理專家的交流過程中他們發(fā)現(xiàn)，目前我國的病理醫(yī)生非常短缺，全國范圍內(nèi)注冊的病理醫(yī)生只有1萬余人。病理醫(yī)生每天看片、診斷的工作量非常巨大，而基層醫(yī)院又急需有經(jīng)驗(yàn)的病理醫(yī)生為患者提供服務(wù)。

基于此，恒揚(yáng)數(shù)據(jù)確定將目標(biāo)鎖定在AI病理領(lǐng)域，旨在減輕醫(yī)生的負(fù)荷，提高他們診斷的效率。2017年初，公司決定成立機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室，并有多位研發(fā)經(jīng)驗(yàn)豐富的研究員參與進(jìn)來。而研發(fā)工作的起點(diǎn)，恒揚(yáng)數(shù)據(jù)選擇參加了國際著名的CAMELYON17挑戰(zhàn)賽。這項(xiàng)賽事由荷蘭瑞德邦大學(xué)醫(yī)學(xué)中心診斷影像分析組和病理學(xué)系組織，目的是評估現(xiàn)有的和新的算法。這些算法通過對完整圖片的組織學(xué)淋巴結(jié)部分進(jìn)行自動的檢測和分類，以判斷乳腺癌轉(zhuǎn)移的程度。經(jīng)過1個(gè)多月時(shí)間的努力，恒揚(yáng)數(shù)據(jù)提交了第一份競賽作業(yè)，在全球700多個(gè)參賽團(tuán)隊(duì)中，恒揚(yáng)數(shù)據(jù)AI團(tuán)隊(duì)名列前茅，并受邀出席澳大利亞墨爾本ISBI 2017會議。

與此同時(shí)，恒揚(yáng)數(shù)據(jù)與國內(nèi)著名醫(yī)療機(jī)構(gòu)的聯(lián)合項(xiàng)目研發(fā)也在同步開展，并已取得了不少技術(shù)成果。

恒揚(yáng)AI病理診斷系統(tǒng)是什么？

恒揚(yáng)人工智能病理診斷系統(tǒng)，是一臺采用深度學(xué)習(xí)CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，與強(qiáng)大的GPU運(yùn)算加速器的軟硬件結(jié)合的設(shè)備。它可以快速地分析、提取出數(shù)字病理切片中的病灶特征、進(jìn)行位置標(biāo)注和量化計(jì)數(shù)，協(xié)助病理醫(yī)生高效地完成疑似病癥的預(yù)判和診斷。

借助AI技術(shù)，恒揚(yáng)人工智能病理診斷機(jī)能夠讓頂級病理醫(yī)生最大限度地發(fā)揮專家能力，從簡單重復(fù)性、機(jī)械性的繁重工作負(fù)荷中解脫出來，同時(shí)促使優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源快速下沉，讓基層醫(yī)生迅速提升診療水平，減少基層醫(yī)院病理科誤診漏診率。

目前，恒揚(yáng)人工智能病理診斷系統(tǒng)主要針對乳腺癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移進(jìn)行識別和定級，診斷內(nèi)容包括：

根據(jù)乳腺淋巴結(jié)數(shù)字切片樣本的細(xì)胞形態(tài)特異性，判斷樣本的陰/陽屬性；標(biāo)注病變部位的形態(tài)輪廓，輔助病理醫(yī)生對病變部位快速定位，減少搜尋時(shí)間；通過測量病變部位的尺寸，對病變部位、病毒、細(xì)菌數(shù)量、有絲分裂癌細(xì)胞數(shù)量進(jìn)行計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)，量化計(jì)數(shù)結(jié)果，實(shí)現(xiàn)可視化數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。

據(jù)馮國軍透露，除了乳腺癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的診斷，恒揚(yáng)數(shù)據(jù)目前正在開展多個(gè)病種的研發(fā)，如抗酸結(jié)核桿菌的識別與篩查。

抗酸結(jié)核桿菌的智能識別與篩查

結(jié)核病是繼艾滋病之后人類第二大殺手，也是全球公共衛(wèi)生的重大威脅。目前，結(jié)核病被列為我國重大傳染病之一，也是我國重點(diǎn)控制疾病之一。我國是全球22個(gè)結(jié)核病高負(fù)擔(dān)國之一，也是全球27個(gè)耐多藥結(jié)核病流行嚴(yán)重的國家之一，據(jù)估算全國活動性肺結(jié)核病人450多萬，每年新發(fā)傳染性肺結(jié)核患者150多萬，活動性肺結(jié)核病人數(shù)居世界第二，僅次于印度。目前，在組織病理學(xué)方面，通過抗酸染色進(jìn)行檢測結(jié)核桿菌篩查是臨床應(yīng)用最為有效的方法?？顾崛旧ˋcid-fast stain）又稱為Ziehl-Neelsen 染色，由德國細(xì)菌學(xué)家Franz Ziehl （1859-1926）和病理學(xué)家Friedrich Neelsen（1854-1898）首創(chuàng)，用于顯示具有抗酸性特點(diǎn)的微生物的一種特殊染色方法。

病理醫(yī)生通過在顯微鏡下觀察尋找呈紅色、長度約4um的細(xì)桿狀菌體確認(rèn)患者是否感染結(jié)核病，這一工作勞動強(qiáng)度大、結(jié)果主觀性強(qiáng)、嚴(yán)重依賴專家的知識和經(jīng)驗(yàn)，并且漏檢率高。

面對這樣的現(xiàn)實(shí)，病理醫(yī)生急需合適的工具將他們解放出來，由此專門針對酸結(jié)核桿菌的AI識別與篩查系統(tǒng)營運(yùn)而生。據(jù)馮國軍介紹，恒揚(yáng)數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)人工卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式進(jìn)行智能診斷篩查，神經(jīng)元連接數(shù)超過100,000+，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的樣本集：結(jié)核桿菌陽性樣本578,191份，陰性樣本（無結(jié)核桿菌）2,510,307，共3088,498份樣本用來訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別桿菌。目前，診斷的準(zhǔn)確率已經(jīng)超過了90%。

不走尋常路，AI輔助診斷也能軟硬件結(jié)合

 與其他做AI影像診斷的公司不同，恒揚(yáng)數(shù)據(jù)的病理診斷機(jī)采取了軟硬件結(jié)合的方式，是一款有形的產(chǎn)品。在談到為何會選擇軟硬件結(jié)合的方式時(shí)，馮國軍表示：

“第一，我們希望實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的差異化。如果我們只做軟件，那么我們的差異化是不明顯的?！?/p>

“第二，我們希望發(fā)揮多年積累下來的技術(shù)優(yōu)勢。因?yàn)閷σ患夜径?，要沉淀軟硬件技術(shù)，特別是硬件技術(shù)，實(shí)際上是需要花費(fèi)相當(dāng)長的一段研發(fā)時(shí)間的。而這一點(diǎn)上，恰恰是恒揚(yáng)數(shù)據(jù)相對比較獨(dú)特的地方，我們已經(jīng)積累了十四年的軟硬件技術(shù)，這是我們的優(yōu)勢?！?/p>

“而且，以我們多年在通訊行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)來看，采取軟硬件結(jié)合的方式，然后重構(gòu)出一個(gè)產(chǎn)品，在解決客戶痛點(diǎn)上，更能創(chuàng)造出獨(dú)特的價(jià)值。如果只是單純的做一套軟件，那它就需要嫁接到市場上已有的硬件中去，而這些已有的硬件與這套軟件是否能以最佳的方式結(jié)合，這是一個(gè)值得所有AI創(chuàng)業(yè)公司思考的問題?！?br/>

恒揚(yáng)數(shù)據(jù)做人工智能輔助診斷的優(yōu)勢？那么相比其他做影像診斷的AI創(chuàng)業(yè)公司，恒揚(yáng)數(shù)據(jù)又有何優(yōu)勢呢？

馮國軍表示，恒揚(yáng)數(shù)據(jù)最大的優(yōu)勢就是多年的技術(shù)儲備和資源積累。在過去的十四年間，恒揚(yáng)數(shù)據(jù)一直致力于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的采集、分析和應(yīng)用。公司在軟硬件技術(shù)方面有非常深厚的積累，擁有專利100多項(xiàng)。恒揚(yáng)數(shù)據(jù)多年沉淀的這些技術(shù)，為其深入醫(yī)療領(lǐng)域提供了強(qiáng)有力的支持。例如，在機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練階段需要處理海量的數(shù)據(jù)，特別是全片病理數(shù)據(jù)在切割成小圖片之后，數(shù)據(jù)量相當(dāng)大。在面對如此龐大的病理數(shù)據(jù)時(shí)，恒揚(yáng)數(shù)據(jù)已有的經(jīng)驗(yàn)，有助于新問題的解決。

而另外一個(gè)優(yōu)勢，便是團(tuán)隊(duì)的協(xié)作能力。馮國軍表示，恒揚(yáng)數(shù)據(jù)的核心團(tuán)隊(duì)在一起共事十多年，彼此之間早已形成了默契?！霸陂_展一項(xiàng)新業(yè)務(wù)的時(shí)候，我們團(tuán)隊(duì)過去的技術(shù)、運(yùn)營和管理經(jīng)驗(yàn)，讓我們更有信心能夠把這件事做好?！?br/>

在與馮國軍的此次交談中，記者明顯地感覺到他們想要在醫(yī)療領(lǐng)域有所作為的信心和決心。有以往的成功經(jīng)驗(yàn)，動脈網(wǎng)相信，未來在醫(yī)療行業(yè)，恒揚(yáng)數(shù)據(jù)也一定會做出好成績。