黑馬智庫，創業必讀
2007年7月6日，企業家黑馬主持的“2018年中國獨角獸峰會”今天在北京舉行。腦力科技首席執行官陳寬出席了發佈會並發表了主旨演講。
陳寬在演講中說，雖然人工智能醫療和衛生保健在減少誤診和誤診率和分散控制方面，健康經濟方面可以產生巨大的價值，但目前缺乏統一的行業標準。他認為，臨床人工智能產品必須“穩健”、“易於使用”和“安全”。
正如你已經看到的，人工智能已經在各種領域蓬勃發展，包括安全、新的零售、自動駕駛，以及我們所認為的技術所在的醫療保健。它正在解決不同行業的不同問題。我認為人工智能在醫學領域的發展對人類的未來有著深遠的影響。
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世界範圍內醫療資源不足
人工智能在整個行業的落地，第一個問題，不是技術本身，而是在這個領域能夠解決的問題，這裡，我們需要回顧一下，醫療行業的現狀。醫療問題不僅限於中國。它們實際上是一個世界性的問題。
首先是缺乏優質的醫療資源。在中國，許多醫院人滿為患。雖然不在國外醫院，但國外的醫療服務非常昂貴。這是有原因的。
例如，醫生可能要花很長時間才能看到肺部的CT圖像。正常的肺和早期的病理變化的肺差異是非常細微的，而且沒有辦法，去普通的人甚至有多年的醫生診治經驗，也很有可能由於疲勞而漏診和誤診。
人工智能是解決這個問題的好辦法。此外，人工智能在醫療行業也有很多應用，如醫學影像和輔助診斷。
2015年，當技術剛剛建立時，世界上只有兩家企業在做真正的醫療AI，深度學習和醫學成像。到2018年，將湧現出一批醫療人工智能公司，學術界和產業界的探索者也將越來越多。
我記得我們剛剛進入醫療領域的深度學習在2015年,當我在谷歌上搜索“深度學習”這個詞,然後只搜索到一篇文章,是我的母校,芝加哥大學的一位日本教授寫道:“虛擬神經網絡和醫學成像,當時他把自己領域的深入學習。現在，你也可以搜索，你可以看到成千上萬的文章，包括學術的，工業的。從這個角度來看，醫學深度學習領域已經取得了爆炸性的發展。
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缺乏統一的行業標準
但是任何的風口行業，包括醫療AI在內，都會出現一些問題。
比如，目前很多所謂的專家系統，魚目混珠，說自己是深度學習。再比如，大量的抄襲與模仿，就像推想科技最早做的肺結節產品，後來就出現了大量的仿製品。還有數據安全問題，病人的隱私也不能得到很好的保護。這些問題，歸根究底還是因為沒有一個統一行業標準，沒有人規劃什麼樣的產品才是一個好的AI產品。
醫療AI發展到現在，在推想科技以及業內所有企業的努力下，人工智能其實已經融入到醫生日常的診療路徑之中了。
我覺得好的AI產品，必然是要經過臨床實驗反覆的打磨，根據醫生的需求不斷迭代的。它需要有優質的老師、優質的數據源以及優質的數據標準，優質的深度學習模型。在這個過程中，需要反覆的練習修復。
我覺得，AI產品的評判標準主要體現在以下三個方面：
1，魯棒性。一個好的AI產品一定是要能在不同的醫療領域、醫療環境裡，還能保持相對較高的穩定性和準確性，所以，魯棒性極為重要。
2，易用性。AI的價值，在於幫助人類釋放出更多的產能，如果AI產品的使用非常麻煩、非常複雜的話，是沒有用的。
3，安全性。AI產品的使用，一定是在保證整個醫療系統安全的情況之下的。
所以，我認為魯棒性、安全性和易用性是一個臨床級別的AI產品的必要條件。
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行業需要植根於落地發展
到目前為止，我們的幾條生產線已經開始進入這個行業。當一個人工智能產品上線時，我們遇到了一個案例。
在醫生看到肺部圖像後，醫生告訴他兩個肺沒有明顯異常。但我們的產品在識別肺部圖像時出現了一個異常點，醫生說可能是陰莖。後來，醫生建議患者進行後續檢查，結果發現患者患有癌症。人工智能確實可以幫助醫生識別病變。
除了肺部產品，我們還在乳房、骨骼、心臟和肝臟開發產品。到目前為止，推定技術產品每天完成近13000例肺癌輔助篩查。人工智能已經是世界上最大的診斷系統之一。仰臥技術產品已達到美國、日本、歐洲等世界頂級醫院近150家。
我國目前正在進行分級診斷，但基層醫院必須能夠發現早期病變。但矛盾的是，早期病變誤診的概率越低，對診斷能力的需求就越高。基層醫院往往是醫院醫療設備和醫療資源最差的醫院，人工智能醫療可以給社會帶來巨大的價值，減少誤診和早期病理改變的概率，促進疾病診斷，為患者爭取時間，提高治癒率。我們希望人工智能能夠幫助把一些高質量的醫療資源和醫療診斷成果轉移到基層。
我認為人工智能最終會在不同的行業產生不同的價值，在醫療行業，人工智能在分類診療，醫療保健，健康等方面都能產生巨大的價值，也是行業未來需要努力的方向。
到目前為止，按摩技術已經逐漸成為醫療行業各個場景、類型、類型的醫療機構的服務平臺。我們也希望人工智能技術最終能為千百萬家庭帶來優質的醫療資源。
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