达摩院医疗AI负责人迟颖：AI的作用在于提供量化的结果，而不是定性

2020年的疫情给不少行业带来挑战，历经几年发展的AI医疗也在此期间接受了考验。2月4日，工信部发起倡议， 召尽快利用AI技术补齐疫情管控技术短板，充分挖掘AI技术在新型冠状病毒感染肺炎诊疗以及疫情防控的应用场景。

实际上，早在几年前，AI医疗就在医院有了落地，作为辅助诊断的工具帮助医院提高效率。2018年，郑州人民医院开始使用AI辅助医疗，主要是肺结节筛查软件的应用。而据上海交通大学发布的《人工智能医疗白皮书》，AI医学影像成为中国人工智能与医疗行业应用结合最成熟的领域。

这次疫情期间，郑州人民医院第一次将AI应用在了诊断肺部炎症上。该医院医学影像科张斯佳主任称，疫情期间，AI对他们最大的帮助在于提高了医生工作效率，对病人来说也缩短了诊断时间。

但也有人担忧技术的误判问题。目前，阿里达摩院医疗AI团队研发的新冠肺炎CT影像识别算法，已对3万多个临床疑似病例进行了诊断。实际结果显示，单个病例影像数据的上传和分析可在20秒内完成，准确率为96%。那么，剩下4%的风险该如何解决？

对此，张主任的看法是，AI目前可以作为医生一个辅助的诊疗工具，医生最终还要综合分析。她认为，任何人工智能都不是百分之百的完美，“人工智能准确率有95%以上，还有5%就要靠医生了。”

在接受界面新闻专访时，阿里达摩院AI医疗负责人迟颖解释道，AI的作用在于给医生提供一个量化的结果，而不是定性，一方面是告诉医生置信度多高，另外一方面提供病灶部位的占比比例，以及病灶的分割区域，从而更直接地看出病情轻重。

对于未来AI医疗的发展，她认为，“经过这一次，从大数据管理的角度，以后我们对传染疾病的预警还会有一个提升。另外一个角度是疫苗研制方面，因为涉及基因和蛋白质，这些方面会有AI的需要，比如小分子药的筛查、基因变异。”

以下为界面新闻整理的对话实录：

界面新闻：这次疫情中，达摩院的AI医疗主要应用在什么方面？

达摩院迟颖：主要是两块，新冠肺炎的CT影像分析和全基因组分析。

界面新闻：具体是怎么发挥作用的？

达摩院迟颖：影像这个方面，可以很大地提升效率。比如说人工看片时间是一个病例大约5到15分钟，利用AI的CT影像分析，可以把时间缩短到十秒以内(纯计算时间在2到3秒)。假定一天有150个病人，原本需要三个影像医生，每人差不多要花8个多小时的时间看完片子，用AI工具的话，总共加在一起只需要25分钟。

第二个应用就是全基因组分析。基因测序结束之后，每个基因都会有几十G的数据，分几亿个小段，每一段大概是100个字母，然后技术人员会进行相似分析和整体拼接。传统的方法最短需要好几个小时，通过AI，数据处理时间可以缩短到10分钟。在20个样本以上批量处理的时候，整个流程的平均时间只有半个小时，比传统的平均2个多小时的核酸PCR方法，时间缩短了4倍多。

界面新闻：达摩院医疗团队是什么时候开始准备这次疫情里的AI工作的？

达摩院迟颖：在武汉累计确诊人数达到两三百的时候，我们就开始计划了，觉得可以用数据做一些AI分析。一开始我们联系了相关部门的专家寻求合作，进入待命的状态。在等待的过程中，我们决定先主动做一些尝试。

CT影像分析和全基因组分析就是从那个时候开始做的。2月1 ，我们就把全基因组分析的AI全套硬软件部署到浙江省疾控中心了，之后又与武汉的金银潭医院对接，开始了降低新冠死亡率的努力。

CT影像分析是在2月15 左右推出，最早在郑州市的岐伯山医院投入例行临床使用。

界面新闻：到目前为止，达摩院的AI影像分析在多少家医院部署了？

达摩院迟颖：到现在已经在国内部署了160多家。武汉的一些重要医院都在我们的客户列表里，包括火神山医院，政府也在帮我们做一些计划，有一些武汉的重点医院做试点。总调用量已经达到22万次，最近平均每天上升到了1万3千次。

界面新闻：但是现在AI影像分析并不是百分之百的正确，具体操作的时候，医生怎么在AI的辅助下，把误判率降到最低？

达摩院迟颖：AI会向医生提供一个数字，表示置信度。每一类，比如新冠肺炎、普通肺炎、和正常，都有一个概率，如果概率的组合指向某一类，表示置信度没有问题。如果有一些概率组合不能很好地确定种类，说明算法也不是很确定，这种情况不多，但一旦出现，医生就会再次检查一下，从而保证结果没有问题。

简单来说，AI给医生提供一个量化的结果，而不是定性，一方面是告诉医生置信度多高，另外一方面提供病灶部位的占比比例，以及病灶的分割区域，从而更直接地看出病情的轻重。

界面新闻：据了解，国外的AI医疗现在主要在药物研发上走的比较快，中国则是AI影像分析比较突出，这个是什么原因？

达摩院迟颖：这里有两个层面的原因。一方面是国外在药物研发的AI工作做的相对更多一些，另一方面跟之前医学影像的研究热点有关系。2016年和2017年那个时候，国内很多AI公司在肺结节上做了大量影像筛查工作，参加了很多国际比赛，当时国外是没有的。所以在这方面我们有很好的积淀。

界面新闻：您认为AI医疗在国内的发展有什么困难？

达摩院迟颖：我觉得主要的阻碍可能还是技术积累，比如像医疗器械，需要长时间的积累，这个技术才可以达到一定的高度。国内在这方面相对年轻，但是发展速度非常快。

界面新闻：在您看来，这次疫情发生之后，除了影像分析，AI医疗今后的发展方向会在哪些方面？

达摩院迟颖：经过这一次，从大数据管理的角度，以后我们对传染疾病的预警还会有一个提升。另外一个角度是疫苗研制方面，因为涉及基因和蛋白质，这些方面会有AI的需要，比如小分子药的筛查、基因变异的统计、和疫苗的基因预测等。这方面的研究现在还是比较前沿的，很多研究机构相对还不成熟，所以未来这也是一个很好的深度研究方向。