森亿智能创始人张少典：医疗人工智能案例分享

2019年7月25日至27日，由中国卫生信息与健康医疗大数据学会指导，怀柔区经信局、怀柔区商务局、怀柔区卫健委战略支持，亿欧公司、亿欧大健康联合举办的“雁栖健谈”GIIS 2019第四届中国大健康产业升级峰会于2019年7月25日正式拉开帷幕，本次峰会为期3天，来自全国各地的数千名业内人齐聚北京雁栖湖国际会展中心，共商中国大健康产业的“下一个十年”。 

本次峰会以“从‘规模’到‘价值’的医疗变革”为主题，采取领袖峰会+4场产业论坛+项目路演的形式，聚焦医药创新、医疗大数据、非公医疗、科技医疗四个主题，聚集50多位重量级嘉宾与数千名观众，共话变革机遇，见证医疗产业从“规模”到“价值”的发展新纪元。

在科技医疗产业论坛上，全域医疗联合创始人兼副总裁张少典发表了题为《医疗 人工智能 案例分享》的演讲，他的主要观点如下：

1、当企业发展医疗人工智能产品的时候，不能以专业人士的权威以及知识跟自家的产品做比较，因为AI事实上是难以超越最好的专家判断；

2、做医疗人工智能产品，尤其是做诊疗类产品，一定要紧扣中国医院的刚需，同时急院长所急；

3、 医疗AI 主要是医疗而不是AI，每一个工作流的环节都需要跟医院整个工作流耦合，因此，需要提醒、警报，以及企业对临床流程的充分理解。

以下是演讲速记（有删减）： 

大家好，很高兴来到亿欧的活动。我想向大家分享过去两到三年的探索。结合几个案例给大家分享一下，AI在医院里面帮助医生做什么样的事。大家听的比较多的故事，通常是关于影像类的人工智能应用场景，而森亿做的相对不一样，做的是临床全流程，基于文本数据辅助诊疗的应用。

首先简单介绍一下森亿，我们是上个月刚刚完成腾讯和国药资本领投的C轮融资，有三年的历史，目前为止得到了很多客户、医院，资本上的支持。到今天为止，业务规模覆盖了很多省份。我们有专业的技术团队，本人也是技术出身，一直在人工智能上非常投入。

我们的使命非常简单，就是优化每一个医疗决策。大家现在看到非常多的医疗问题，尤其是诊疗的问题。不管是排队“两个小时，看病五分钟”，还是医生的压力大， 归根到底都是优质资源供给不足的问题 。那么，首要的是需要创造新供给，这个是政府和社会的事。森亿的立足和整体的使命所在，是透过AI提升现有的质量。

我们所做的事就是为医院提供数据化和智能化的软件解决方案。现结合两个案例，看看我们的产品怎么落地、怎么帮助医护人员。

1、 深静脉血栓 案例

第一个例子是深静脉血栓，它是大型手术之后血液凝结过度形成血栓，是医院里面让医护人员特别头疼的事，因为病人外表看不出来，可能就突然之间死亡。这个事情现在的医院怎么解决？精细化管理的医院会用护士人工做判断，也会有评分的量表。护士和医生对于病人的观察或是判断，都会去根据临床的一些即有的量表对病人进行一个评分，有高血压病史加1分，没有就不加分，加出来多少就是有多少风险。

这里有两个问题，第一个是特别耗时耗力，每天都要打分，导致非常浪费时间。第二个是这样量表的方式还是不准确，容易出现漏诊及误诊。

我们要做的工作就是研究人工智能能不能在这里起一个作用，以及能不能提前判断一个患者在未来二十四小时出现深静脉血栓的风险。

医生写病历，一旦保存病历患者的数据生成以后，我们的AI就会在右边弹出预警，提醒医生这个病人是不是高危病人。如果AI认为是高危病人，就会告诉医生他的保护性指标、危险因素是哪些，然后会给患者自动的评分。如果患者在住院期间用药情况和治疗情况的变化，AI的评分会不断地变化，一旦出现高危的情况，就会自动的传到医生的手机上。医生回到电子病历工作站以后，可以看到AI报了高危预警的情况，和下一步应该做什么调整。

如果医生认为这里面的治疗方案是合理的，就可以直接选择进入医院的处方系统，可以生成处方，直接给病人下处方。如果术后病人的情况出现了变化，AI预警的情况也会发生变化，从高危病人变成了中危病人。以上就是真正AI辅助诊疗的系统，嵌入到医院的信息化系统以后的大概情况。

我们的系统大概有多准确呢？AI都会很好奇，我们在三家三级医院上线之后，做了回顾性的比较研究，分析AI到底有多准确。临床现有用的手工方法，经过国内外的研究，AUC有些是0.76，有些是0.69。现在基于三家三级医院的数据回顾性的去看，现在的准确率在90.2%。

我们要做的是提前AI预警工作，能提前多久预警就变成了很重要的事情，这个里面我要给大家看的数据是，大概有75%的病历可以提前0.3天预测这个患者会得血栓，有一个患者提前74天就报了，这个应该不能算数的。从这里大家可以看到，现在AI工具真正落地以后，能够对临床产生什么作用。

在软件和数据里难以看出，我向大家举两个实实在在的例子。

第一个例子是男性患者65岁，肿瘤科患者，胃癌，消化道出血。他是3月15号入院，他入院的时候就是一个中危病人。考虑到他有消化道出血就没有用抗凝药，便用了机械预防，这个跟AI判断一致。

到3月21号，住院六天以后，AI报了高危预警，之前一直处在中危的情况，医生看到报了高危之后，发现那个患者到了当天，消化道出血得到了基本的控制。另外一方面AI报了高危预警，医生就开了一个超声确诊他是不是有血栓，与此同时，医生给了他低分子肝素的药物预防。

到了3月22号，即再过了一天的时候，床旁超声检验检查结果出来，确诊他患深静脉血栓。当时因为血栓不大，而且患者没有相应的症状，因为患者近期有大出血，就维持了这个抗凝剂量。这是一个正面的例子。

第二个例子是反面的例子。这是一个86岁的男性患者，呼吸科的患者，支气管感染，胸腔积液住院。他是2018年10月21入院。在10月25号清晨五点钟的时候，AI突然报了极高危的肺栓塞的预警，在此之前并没有报过高危警报。我们的系统每隔一个小时便刷新一次，解析患者最新的数据并给出预警。

当天凌晨五点出来的时候，结合患者病史，AI报了高危警报。清晨六点半，这位患者起床上厕所，晕倒在了厕所里，神志不清，立刻被送到了ICU，经过五个小时的抢救后来死亡。

我们的产品、公司人员和医院的人在回顾这个案例的时候非常可惜。五点报了高危预警，这个时候是可以给药的，但当时我们是预警阶段，没有做融合，最后导致了没有把病人救回来的情况出现。从这个案例可以看出来AI的工具可以帮医生和护士做什么样的工作。这是关于VTE风险预测模型，也是我们其中的一个产品。

2、医学的 人工智能读病历 案例

跟大家分享第二个案例，是关于医学的自然语言处理，或者医学的人工智能读病历这件事情。AI之所以能判断患者是否会发生深静脉血栓，基础是AI要读懂病历。人工智能读懂病历变成了基础性的工作，这也是我们森亿创业的看家本领。病历里，医生的文字描述里面掺杂了大量医学的语言。其中，不同的医生对于同一件事还有不同的描述方法，相当复杂，因为通常一个住院患者从入院到出院会产生很多病历。

这是AI自然语言处理对病历解析的效果，简单来说就是语义分析--对于关键概念的理解以及语义的归纳。重要的是什么呢？医学语言处理和人工智能读病历的事情就像读病历答题目、以前考试考过的阅读理解。我们当时特意设计了一个工具，给你两段病历读，包括用药历史、家族史，让你做填空题和选择题。

我们跟上海三甲医院的二十四名住院医生做出比试。他们还没有成为主治医生，但已经有几年的经验。我们一共做了一万四千四百组的比对实验。一个医生平均从头到尾读完一份病历，需要86.2秒；医生做的准确度是82.85%，AI做的则是91.05%；自然语言处理AI先做人工校验是94%。我们这个数据发到了国内顶尖期刊上，做了一个真实环境下的人机比试。至少我们从病历的阅读理解这件事情上来说，我们的NLP能辅助医生把速度提升34%，准确度提升12%。从这两个案例中可看出现在真正落地的人工智能大概能做到什么程度。

最后跟大家谈谈，我们在人工智能医疗发展已经三年了，对这个也有很多的体会。我粗浅地谈谈自己的体会。

第一个体会就是 千万别挑战高精尖， 我认为不要去用人工智能跟最好的肿瘤医生比较，说你看病看的比他准。这样的行为是没有任何的意义，因为AI没到这个程度。比如我们做的深静脉血栓这个产品，我从来不认为这个比最好的专家判断的更准，事实上也不可能。因为在中国的医疗环境底下，中国的医生和护士实在太忙于工作，根本没有时间仔细地看每一个病人。而且并不是每一个医生和护士的水平都是老专家，水平参差不齐。 因此，千万不要挑战医生的权威。从做产品的角度来说，这是我们第一个非常切身的体会。

第二个 就是做医疗人工智能产品，尤其是做诊疗类产品，一定要紧扣中国医院的刚需，一定要急院长所急。 为什么我们做深静脉血栓和急性冠脉症？这是非常简单的道理。这些病有可能导致患者发生院内不良反应和院内死亡，这就是中国的院长们最想避免的事情。帮忙解决这个问题，商业化才能得以落地。一个肿瘤医生也许能力很高，但是他能解决院长的问题吗？不一定。所以这是医疗AI真正意义上要在中国落地的体会。

第三个是 体会医疗AI主要是医疗不是A I。我读了医学，算是技术背景出身，而我们公司的投资人包括红杉、腾讯，大多都是TMT赛道的投资人，但是我们公司有25%的员工是医学背景，医疗AI主要是医疗。我们公司的深静脉血栓产品根本不是单点环节的产品，而是需要各个环节跟医院整个工作流耦合。在每一个工作流的环节，都需要提醒、警报，以及你对临床流程的充分理解，所以最后，我们会发现 算法根本不是这里面最核心的事情。

我最后想说一句，做医疗千万要有耐心，这件事情快不得，因为医疗AI本质上是医疗，而不是AI。

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