为了让AI从放射科走入临床，华西医院与依图医疗做了两款用于肺癌的产品

“Waston在成都又建了一个公司，把临床指南、临床方案用英文变成中文。”6月15日，在采访正式开始前，华西医院院长李为民和依图医疗CEO倪浩讨论起前段时间IBM Watson Health裁员的事情，李为民告诉倪浩，“其实，我们也可以做人工智能辅助系统。”

在倪浩看来，Waston一直在用IBM的市场品牌优势炒作概念，不是医疗人工智能领域的一流公司，“这次出了问题其实对整个行业是好事情。”

采访当天，华西医院与依图医疗联合发布了针对肺癌的两款产品：“肺癌临床科研智能数据库”与“肺癌多学科智能诊断系统”。

“肺癌临床科研智能数据库”纳入了华西医院2009年至今收治的确诊为肺癌患者的全维度脱敏临床数据，利用AI技术，对影像数据、基因数据、病理数据、文本数据等非标化、非结构化的临床数据进行清洗、解析与重构。

在该数据库的基础上，华西—依图联合团队又开发了“肺癌多学科智能诊断系统”。

发布会召开的三天前，依图科技刚宣布获得工银国际、浦银国际、高成基金的2亿美元C＋轮融资，估值超百亿。

依图创立于2012年，成立之初以安防和金融为核心；2016年，依图开始进军医疗，目前在肺癌筛查、儿童骨龄判读、乳腺疾病诊断、脑卒中诊断等领域研发了产品，并在放射科、超声科、儿科等科室提供临床诊疗辅助诊断。

依图CEO朱珑博士在今年的公开演讲中曾表示，“人脸识别技术在过去的一两年间，较历史已经实现了千倍、万倍增长，AI的未来将是医疗。”

从放射科走向临床

钛媒体曾在《医疗影像 AI 告别野蛮期：巨头做平台，创企走细分，抱团探寻商业化》一文中提到过，医生们认为真正需要AI的有两个地方，一个是工作多得人已经做不过来了；另一个是连人都很难诊断的。

前者对应的AI医疗影像，主要场景在放射科、检验科等，该领域已经有不少产品扎堆涌入医院；后者对应的则是临床、病理等，目前切入这一领域的产品较少。

为什么首先关注肺癌？李为民在接受钛媒体在内的媒体采访时坦言，肺癌无论是发病率还是死亡率都是排名第一的恶性肿瘤。肺癌的五年生存率均低于20%，这是所有癌症中它最大的一个难点。怎么提高肺癌的五年生存率，再进一步降低肺癌的死亡率？其中很关键的就是早期诊断、规范治疗。

目前已经证实低剂量的螺旋CT可以降低肺癌的死亡率，但是肺癌筛查之后，发现病变、结节，怎么正确区分出是不是癌症，又是面临的一大挑战。

通过人工智能使胸部CT检查的病变检出明显提高，达到很小的病变都能检测出来，这是人工智能达到的第一个目的；第二是通过综合产品的开发，帮助医生准确判断是癌症还是良性，是结核还是炎症，指导医生及时处理。

“肺癌多学科智能诊断系统”的应用，对于医生而言，诊疗流程会带来变化，但是性质和内容并不会改变，李为民认为，“关键是使我们工作效率得到大幅提高，不同层级医院的水平实现同质化。人工智能永远是代替不了医生的，一定是辅助系统。”

但跟随着医院对于AI的需求，依图的思路发生了转变，倪浩曾撰文表示，“最初选择在肺癌筛查环节，当筛查环节做得比较好之后，开始思考是否能够在其它环节进行复制。例如验血或拍片之后，医生需要给出一个具体的结论，这个环节里，医生们得出结论的差距更明显。”

因此依图的思路从原来服务于放射科、超声科、检验科等科室，转变为布局服务临床科室，给呼吸科、肝胆科、肿瘤内科的医生们提供人工智能产品。

但倪浩告诉钛媒体，放射科想要的东西和临床科室想要的东西，完全是不一样的。“总结起来是，放射科想要的是片子里面看见什么，临床科室的核心问题是这个东西到底是什么，良性还是恶性，是一个什么样子疾病的分型。”

依图医疗医学产品总监王炤向钛媒体透露，“以肺癌多学科综合诊断产品为例，今天在影像里面发现的已经不只是结节，包括斑片影、肿块等等，其实他们的发生概率可能确实比结节低，但我们要从影像科走向临床科室，要围绕着肺癌做综合的诊断，而肺癌在影像学上存在一定比例，是其他几类影像学的表征，我们需要去突破这样的技术。”

比如，放射科的医生并不用去看其他报告，但临床科室的医生需要看验血数据、病理数据、基因数据，还要询问病人的主诉病史、家族史、既往史等信息。这对于技术布局而言，做影像的时候，在影像这个方向有技术积累就行，但要做电子病历、病理数据的话，光是影像的技术能力就不够。

建立肺癌临床数据库，AI和医生如何分工？

肺癌病种数据库的建立是多学科智能诊断系统的前提，但现实情况是临床资源很多，数据却常常不完整。李为民有两点考虑，“一个是我们要进行临床研究，就需要有完整的、系统的、标准的数据。二是人工智能基础是数据，没有这样的数据就没有办法做人工智能。”

关于医疗大数据的重要性，原国家卫生计生委副主任、中国卫生信息与健康医疗大数据学会会长金小桃在发布会上提到，“医疗大数据、健康大数据是21世纪的石油金矿，怎么使它成为优质原料？是我们现在普遍要解决的问题。”

倪浩认为，在医疗数据领域里，被结构化的数据才能算得上“可用”，不管是影像数据，还是电子病历数据。“原来的医疗数据要变成医疗大数据，让应用层可以连续做深度挖掘和洞察，仅仅把数据集中起来是不够的。”

最重要的事情是用人工智能的方式把数据解构，做以AI智能、多模态的医疗数据构建全维度的临床科研平台。

华西医院和依图医疗花了6个月时间处理了2.8万例的肺癌患者全周期数据集采，在整个数据处理过程中，人工团队分为几个层次处理数据，AI全程参与，李为民坦言“我们用人工去做至少得五年时间吧”。

根据产品公开资料，钛媒体制图

李为民告诉钛媒体，“首先是100多位学生团队，我们先教会让他们去勾画一些基本的数据；第二层是专业的研究生，包括呼吸、胸外、放射等专业的研究生团队，有30多位；第三层是主治医师团队，多学科交叉，主治医生他已经博士毕业，已经工作了一定时间，有20多位；我们最后来把关，专家层面有10来位。”

这个过程中存在三个关键问题：文本数据、影像数据以及数据标准化，针对这三个问题，人工智能提供了对应的解决方案。

• 针对文本数据，结合医学术语本体构建技术与自然语义理解技术，研发医学语义解析算法，实现全量医学信息提取。

• 关于影像数据，基于深度神经网络的影像结构化提取模型，覆盖病灶类型、病灶大小、解剖学位置、影像学征象等，实现病灶倍增时间自动计算与提取、影像的高维信息提取。

• 对于数据标准化，基于本体构建方法，建设中文医学术语库；文本结构化提取模型融合术语库，实现表述归一化；并建立质量控制模型，基于逻辑推理实现错误纠正。

以电子病历为例，倪浩告诉钛媒体，每个医生都有自己的偏好，每个医院要求、规定、说法都不一样，所以要从电子病历里面做结构化、标准化、数据统一的事情，难度要远大于影像。倪浩坦言，“有一个误区是大家会觉得自然语言的处理比影像简单，实际上它比影像困难非常多，因为影像它是一个客观的数据，拍出来大家看到的东西都是一样的。”

为了完善肺癌临床数据库，李为民希望联盟医院加入进来，共同建立大数据、进行临床验证，“联盟医院也将作为我们产品的使用单位，共同开发、共同推广应用。”

除肺癌之外，华西医院还和依图签了10个病种，重点以癌症为主要扩展，肝癌、乳腺癌、胃癌、肠癌、肾癌、前列腺癌、甲状腺癌、骨癌等。

“我们刚刚取得批件，用于多中心的临床研究。我们希望在今年年底完成大部分的研究。”李为民向钛媒体透露，目前第一阶段成果已经在国内几十家医院投入临床试用，由华西医院牵头的多中心临床实验也即将启动。（本文首发钛媒体，作者／付梦雯）

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