商汤借助AI技术研发SenseCare智慧诊疗平台
发布时间：2022-06-16 11:19:16 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：自成立以来，商汤秉持着坚持原创前沿技术研发的初心，稳步前行。目前，已有40位教授引领研发工作，三分之二的员工为科学家及工程师。雄厚的人才储备，给技术创新提供了强大后盾，也进一步推动了商业化成功。 最近，商汤君采访了各业务部门及联合实验室的多位
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自成立以来，商汤秉持着坚持原创前沿技术研发的初心，稳步前行。目前，已有40位教授引领研发工作，三分之二的员工为科学家及工程师。雄厚的人才储备，给技术创新提供了强大后盾，也进一步推动了商业化成功。 最近，商汤君采访了各业务部门及联合实验室的多位学者、教授，分享他们的人生经历，和对前沿技术及应用的研究与心得。本篇的主角，是商汤科技副总裁、研究院副院长、智慧健康医疗负责人张少霆。 过去几年，跑步，尤其是10公里左右的长跑，成为了张少霆生活中的重要组成部分。 “长跑肯定会有寂寞感的，但长时间中高心率的运动，非常解压，也可以让身体状态好起来。” 自律、冷静的话语，从这位商汤智慧健康负责人、同时也是一位大学教授的口中说出，并不奇怪。 张少霆受邀参与东方卫视《未来邀请函》节目录制 河畔+奔跑，时常孕育着故事。少霆在浦江之畔的“奔跑”，又书写着怎样的情节？ 在这次访谈中，少霆和我们聊了聊一个学者的转型过程，还有人工智能赋能医疗的中场故事。 智慧健康——一场机器智慧与医者仁心的无缝交融，一个对公众来说仍然陌生的领域，在这次采访过程中，轮廓逐渐清晰、温热起来。 从高校到企业的“惊险一跃” 计算机和医疗，单拎出任何一个，都需要等身的研究资料做支撑。 而智慧健康，要在这两者之间跨界，难度可想而知。 “我04年在交大做毕设时，课题是虚拟手术，涉及到计算机视觉、图形学、VR、仿真等；博士期间的主要研究课题是医学图像分割与器官建模，做得越来越深入，也与多个医学院以及西门子研究院都建立了合作。” 张少霆（左）攻读博士期间参加学术会议。沈向洋（中），清华大学高等研究院双聘教授、微软原全球执行副总裁。Dimitris Metaxas（右），美国罗格斯大学计算机系特聘教授、罗格斯大学计算机系前系主任，少霆的博士导师 或生僻或不生僻的技术名词扎堆出现，足以阐释科研道路上的重重关卡。在少霆眼中，自己的学术历程一步步连点成线，才引向了如今的职业方向。 到了在北卡罗莱纳大学做助理教授和终身副教授时期，他将目光聚焦在基于医疗大数据检索的临床辅助诊断。 “你看，越来越贴近临床应用场景了。”少霆说。 象牙塔里孵化出的技术，追求高精尖；而经得起市场检验的技术，则远不能满足于高精尖。“既要顶天立地（significant），还要铺天盖地（profitable）”。 从高校到商业环境，无论是对个人，还是对技术本身，都是“惊险的一跃”。 在少霆看来，高校的惯性思维会使得教授在创业时着重招募顶级的研究团队，这在很多技术导向的行业固然没问题。 但在智慧健康行业，技术本身并不是第一优先级，解决临床问题才是。 就医疗影像AI产品来说，从算法上把模型的性能做到一个比较高的水平，只完成了第一步。但是把这样的算法做成一个让医生觉得好用的产品，成为医生的左膀右臂，则要花多得多的时间、精力、成本。 “一个产品往往因为一些很小的问题，连算法的性能都还没来得及展现呢，就被医生放弃了。从产品到商品，这又是一个很大的跨越。” SenseCare智慧诊疗平台产品架构 商业管理者和学者的双重身份，在少霆身上并不矛盾。 回忆这几年工作下来，他感觉最大的惊喜，就是团队的快速成长：不仅仅是规模的成长、分工的细化，更重要的是团队对于行业理解的不断深入——这是专业的态度。 “产品经理、研究员在攻关过程中，和医生紧密配合，打成一片，很多都已经变成了半个医学人士。” 不久前，商汤在权威知识产权媒体IPRDaily榜单中以536件AI医学影像相关公开专利荣登全球第五，到目前为止，商汤科技的SenseCare智慧诊疗平台也已经覆盖了全身十余个部位和器官的辅助诊断，并与国内多地顶尖三甲医院合作，交出了一份亮眼答卷。 如今，有许多国内顶尖医疗前辈，像瑞金医院的宁光院士，北京协和医院的张抒扬院长、金征宇教授，华西医院的张伟书记、以及郑大一附院这些国内顶级医院的领导和专家们，都对商汤智慧医疗的工作给予了充分的肯定和支持，并且拿出自己最顶级的医疗团队和商汤合作进行创新前瞻研究。 那些在铅字文稿中时常出现的鼎鼎大名，已经证明了很多。 缓解医疗资源不均 AI在尽其所能 “目前来看，AI是唯一能够比较快速解决医疗资源不足和分布不平衡的方法。”谈及AI对于医疗的意义，少霆十分笃定。 一个医生的培养周期非常长，大学本硕博8年起步，然后还要参加3～5年的住院医师培训，才能最终确定专业方向，获得处方权。 新入学的医学生，能开始给患者看病也是十几年以后的事情。因此，在任何一个国家，都不可能实现医生数量的快速增长。 少霆认为，AI技术其实是可以把医生的经验和知识快速变成“可复制的数字化程序”的方法。 SenseCareCardiac心脏冠脉智能临床解决方案 “我们请高水平的医疗专家标注一定量的数据、训练模型，给人工智能算法‘批改作业’，让算法的准确率越来越高。性能达标之后嵌入具备完整工作流的产品，是可以安装在任何需要的医院里面的，而且每一个复制出去的模型的水平是一致的。” 这样的产品放到基层医院，可以帮助医院把某一种疾病或者症状的诊断能力，立刻提升到和三级医院一样的水平。 而且计算机不会累，不会因为疲惫产生漏诊和误诊的可能。 医生使用SenseCareLiver CT肝脏CT智能临床系统 如今，商汤研发的SenseCare智慧诊疗平台，已经在平台化路线上稳步前行。 在助力区域级别的新基建医疗项目建设的同时，能够连通多级医院、搭建中心化的智慧影像平台，促进了医院之间的互联互通与双向转诊。 先进的诊断经验，开始“流动”起来。 纵向，顶级医疗资源能够“下得来”；横向，医疗资源的分布能够“铺得开”。 医和药，是医疗的一体两面。医，存在资源不均；药，则成本越发高企。 如今新药研发的成本和周期越来越长，动辄花费几十亿，上百亿美元，耗时10年甚至20年才成功。 面对此般现实，AI能大显身手吗？ 在少霆看来，AI技术在新药研发的各个环节都可以得到很好的应用，而且已经取得了突破性进展。 从DeepMind用AI技术成功预测蛋白质的结构，到最近一款利用AI技术研发的乳腺癌药物已经被FDA批准开始临床试验，AI新药研发从科研到实际应用的成功案例越来越多。 “商汤智慧健康在这方面做了非常多前瞻性研发工作，”少霆说，前段时间商汤公布了四项最新研究成果，可以被应用于药物发现、临床前研究、临床试验、新药上市后等多个环节。 目前商汤也已经与国内外多家顶级药企、基因检测公司建立商业合作，共同利用AI技术加速新药、基因研发和落地。 这就好比说，在贾维斯的大数据分析、研判预判、自主学习的支持下，斯塔克才能迅速完成新材料合成、新战甲研发、甚至是新物理规律的发现。 AI，正在充当医药研发专家们身旁的“贾维斯”，让新药研发不再那么“奢侈”，不再那么“费劲”。 医和药，在AI的帮助下，都在向着普惠大众的方向稳步发展。 都说要融合产学研，知易，行难 产学研结合是一个宏大话题，也是种复杂实践。 商汤知其然，也在实战摸索中，逐渐知其所以然。 “产学研结合，首先要解决的是各自的定位和分工，很多不成功的案例往往都是因为分工不清，定位不明造成的。”少霆分析说，企业搞团队做基础研究，如果一两年没有成果，往往就放弃了；学校想搞成果转化，又没有商业经验。 而在商汤，产学研三方的分工和定位，已经很清晰明了。 以商汤智慧健康板块为例，高校作为人才培养的摇篮，可以不断为研究院和医疗团队输送新鲜血液，同时在基础研究层面打好地基。 商汤研究院相对宽松的研究环境，可以孵化前沿技术，包括算法、芯片、硬件等等层面，形成广泛的技术积累，作为医疗团队的技术储备。 智慧健康团队一方面不断地把临床的问题带回来，给到研究院和大学作为新的研究方向，另一方面又可以把研究成果在合适的时间和场景转化成商品推向市场。 市场获得的回报又可以反过来支持研究院和高校的研究。 “这样就能跑通了。” 明确了分工，还要有统筹的渠道，以及建立不同组织之间的信任。 “在这方面我们还是有点先天优势的。”这种自信，也源自少霆的“斜杠身份”。 身兼商汤智慧健康团队的负责人和商汤研究院的副院长，同时还在头部的高校和医院做兼职博导，他每年都要抽一定的时间给在校的研究生讲课，有时候也会给学生的课题出出主意。 这样就更容易把三个不同的组织捏合在一起，形成良性的循环。 此外，由于商汤在人工智能领域的领军地位以及公司整体的综合实力，包括自研的深度学习平台和SenseCore商汤AI大装置的超大训练集群资源，软实力加硬实力，让商汤和医院的产-学-研全面联动成为可能。 比如目前已经和瑞金医院展开了全面战略合作，和华西医院建立联合实验室，实现了校企的全面深度合作。 自己健康了，才更有说服力 工作安排十分紧凑的少霆，在今年的商汤运动会篮球赛中，依然带领球队闯入了总决赛。 如果初次见少霆，或许很难想象这个温文尔雅的学者形象，可以在球场上里突外投，频频得分。 “年少时喜欢篮球，主要是受到了96年芝加哥公牛以及《灌篮高手》的熏陶。” 谈及篮球，他难掩热爱，“我们那个年代的学生非常关注学习，但缺少一些竞技体育精神的培养。实际在球场上非常锻炼心理素质和领导力，一场球下来，同学、同事间的凝聚力会大大增加。” 少霆（前排右三）和队友们在商汤运动会篮球赛场上 采访临近结束，少霆笑着说，“我作为智慧健康板块的负责人，已经不那么智慧了，总得尽量保持健康吧。希望能在明年完成人生第一次马拉松，也希望多一些小伙伴共同健康。” （编辑：文章分享网_茂名站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
