2017年以來，關(guān)于人工智能泡沫的議論紛紛攘攘，知乎上一問題“這一波人工智能泡沫將會(huì)怎么破滅？”獲廣泛關(guān)注，其中，稟臨科技聯(lián)合創(chuàng)始人PENG Bo的觀點(diǎn)得最高贊同票，他認(rèn)為，“人工智能有些危險(xiǎn)，因?yàn)楝F(xiàn)在變現(xiàn)似乎是個(gè)難題。”“目前看來，AI可能并不足以支撐一個(gè)獨(dú)立的公司，它更適合作為其它公司的一個(gè)部門，或被其它公司收購。”

許多智能影像一線從業(yè)者可能會(huì)對(duì)其觀點(diǎn)深表贊同。科大訊飛智慧醫(yī)療事業(yè)部醫(yī)療影像產(chǎn)品負(fù)責(zé)人馬文君告訴記者，“如今的智能影像很像前幾年的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療，大家一窩蜂進(jìn)來了，但下一步怎么做，是個(gè)問題。”匯醫(yī)慧影梁恩銓認(rèn)為，“整體來講，智能影像診斷真正深入到臨床診斷的很少，目前，業(yè)內(nèi)嘗試與醫(yī)生合作做科研或提高效率方面嘗試，但要真正提高診斷率，目前還有很大差距。”

動(dòng)輒可以聽到“AI取代醫(yī)生”“AI的準(zhǔn)確率超過醫(yī)生”的言論，同時(shí)“理想很美好，現(xiàn)實(shí)很骨感”的感慨頻頻傳來，理想的豪言壯語隨處可見，那現(xiàn)實(shí)是什么呢？

有人說，21世紀(jì)是數(shù)據(jù)為王的時(shí)代；有人將算法比作發(fā)動(dòng)機(jī)，數(shù)據(jù)比作石油；有人則強(qiáng)調(diào)行業(yè)數(shù)據(jù)、專家資源和核心技術(shù)是打造智能影像缺一不可的三要素。無論怎樣強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的重要性都不為過，我們且以影像數(shù)據(jù)為徑，智能影像公司的運(yùn)營為緯，一窺智能影像公司的真實(shí)日常。

智能醫(yī)療影像診斷系統(tǒng)“現(xiàn)實(shí)很骨感”

數(shù)據(jù)端：保證質(zhì)量，數(shù)量多多益善

盡管我國存在第三方影像中心，但絕大多數(shù)的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)來源于醫(yī)院。據(jù)悉，大的三甲醫(yī)院一年產(chǎn)生的影像數(shù)據(jù)在10T以上。宜遠(yuǎn)智能CEO吳博稱，“單個(gè)醫(yī)院的影像數(shù)據(jù)存量就很大，每天數(shù)百例新增也很常見。”

在醫(yī)療信息系統(tǒng)中，PACS系統(tǒng)負(fù)責(zé)醫(yī)療影像采集、數(shù)據(jù)傳輸存儲(chǔ)以及影像分析、處理，并且不同的PACS系統(tǒng)之間，能以以DICOM國際標(biāo)準(zhǔn)方式對(duì)接。

總體來說，醫(yī)院影像數(shù)據(jù)多且大都標(biāo)準(zhǔn)化，便于機(jī)器閱讀，為此，智能醫(yī)療影像被業(yè)內(nèi)人認(rèn)為將率先實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地。

上海市兒童醫(yī)院影像科主任楊秀軍曾表示，“很多醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域特別適合人工智能／圖像識(shí)別技術(shù)，國內(nèi)外有很多廠商從事這方面，也做出一些成果。”

吳博告訴記者，對(duì)于AI ，影像數(shù)據(jù)本身具有標(biāo)準(zhǔn)化的優(yōu)勢(shì)。不過，數(shù)據(jù)異常也容易碰到。“以CT為例，有的病人不是躺著而是趴著掃描；有的不是頭先進(jìn)去而是腳先進(jìn)去；CT長寬512像素或者768像素的差別，不同排數(shù)機(jī)器的層厚差異以及薄層重構(gòu)算法，都會(huì)影響清晰度。”他補(bǔ)充道，“處理流程只要充分考慮和兼容這些變化情況，原始數(shù)據(jù)的可用比例還是非常高的。”

對(duì)于一個(gè)AI系統(tǒng)而言，數(shù)據(jù)多多益善是有前置條件的，在保證喂養(yǎng)數(shù)據(jù)質(zhì)量的情況下，增加數(shù)量才有意義。而判斷影像數(shù)據(jù)質(zhì)量，主要取決于AI公司所打造智能診斷產(chǎn)品的臨床目的。除此之外，對(duì)于智能影像診斷而言，影像數(shù)據(jù)需要關(guān)聯(lián)更準(zhǔn)確的診斷和后期結(jié)果關(guān)聯(lián)，否則垃圾進(jìn)，垃圾出。

南方醫(yī)科大學(xué)副教授劉再毅曾表示，“我們數(shù)據(jù)多得不得了，我們影像科每天產(chǎn)生很多數(shù)據(jù)，但是有多少數(shù)據(jù)可以用？1%都不到，其中有大量錯(cuò)誤信息。”他補(bǔ)充道，“數(shù)據(jù)規(guī)范的問題沒有辦法管控，臨床信息經(jīng)常有誤。”

拿現(xiàn)在很火的肺結(jié)節(jié)智能診斷為例，對(duì)于AI公司來說，有肺結(jié)節(jié)的影像才是有價(jià)值的，“在產(chǎn)生的影像數(shù)據(jù)中，只有10%或20%的病人有問題，即便如此，并不是所有有病灶的影像數(shù)據(jù)都能拿來用。”梁恩銓稱。而在醫(yī)院內(nèi)部，醫(yī)學(xué)影像系統(tǒng)和診斷報(bào)告是兩個(gè)獨(dú)立的系統(tǒng)，兩者并無關(guān)聯(lián)。“用數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI很重要的一點(diǎn)是：需要系統(tǒng)判斷一個(gè)影像是否有結(jié)節(jié)，是否有病灶。而醫(yī)院每天拍出來幾百影像，并沒有標(biāo)出來哪里有結(jié)節(jié)，對(duì)于AI公司來說，這就是沒有價(jià)值的數(shù)據(jù)。”梁恩銓告訴記者。