南医堂人工智能检测：传统与现代科技的完美结合
2016年，阿尔法狗在全球瞩目下击败了人类世界的围棋冠军；2017年，中国天才棋士柯洁落败阿尔法狗。人工智能犹如大地惊雷般爆炸在人们身边，人们惊讶于人工智能发展得如此迅速，也害怕人工智能会越来越智能，将抢夺人类80%的工作，最终以我们无法瞥见的速度迅速超越人类，成为世界霸主，那人工智能究竟是好是坏？
中医养生在我国历史悠久，如今的中医也遍布世界各地，深受各国人民的推崇。中医体质检测旨在为体质辨识及与中医体质相关疾病的检测预防、养生保健、健康管理提供依据，使中医健康养生更加科学化、规范化。在现代社会，人们对身体健康状态越来越重视，认清自己的体质状况，对健康的投资才能有的放矢。而如果能将中医体质检测与互联网人工智能相结合，就能让每个人都有机会去了解自身体质状况，并能为其定制个性化的养生方案。
而关于中医体质检测与人工智能，南医堂交出了一份他们的跨界组合的优异成绩单。
在自有渠道建设中，南医堂创立了自己的互联网远程健康咨询体系，依靠储备的博士技术团队的资源，将传统中医的“望闻问切”中的“望”和“问”通过互联网方式实施，通过对舌象的观望和情况描述达到对个案体制的基本判断。它利用先进的光学监测与图像识别技术，检测舌头的八大指标，根据八大指标分析及体质判定，并对舌象进行解读后给出科学的保养建议，私属定制个性化调理方案。
通过检测数据对比，南医堂舌苔检测技术它可以对用户的舌苔进行舌象解读，根据用户舌体的颜色、胖瘦、齿痕，舌面的纹理、湿润、瘀点，舌苔的颜色、厚薄，制定出一份专业的个性化调养方案，让用户可以更加了解自身体质，以及往后需要注意的事项。它拥有专家式训练与调理方案疗效反馈和不断优化的人工智能大脑
南医堂舌苔检测技术除了能够提供私人体质调理，慢病管理。这套智能监测系统它还拥有高配置的PC端后台管理系统，它可以管理和统计会员健康数据；管理中医体质调理方案；通过微信或短信形式提供精准服务；定制后台功能，提高服务质量。南医堂还具备线上商城、线下门店以及专业的售后服务，真正做到了将数据、效率、链接成一套一站式服务。
南医堂一直致力于打造一个医养健康生态链，本着传承和创新的发展理念，从医术传承、产品研发、互联网叠加、中医人工智能融合、线上线下渠道融合、健康养生文化传播等方面入手，建立全方位的养生生态链，多渠道发展，为消费者健康做全方位支撑。
中医健康养生行业未来趋势将会是中医体质监测大数据化、人工智能代替医生体质检测、与客户直接建立专业服务通道、以患者为中心，建立个人健康档案。南医堂以“药食同源养生与互联网的融合创新”为核心价值，把健康的理念和方式带给广大的消费者。人工智能是否会取代人类还未可知，但南医堂用行动在证明，有利于广大人类健康的技术就需要去钻研开发，就需要为人类服务。
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今日搜狐热点医疗领域越来越多人工智能的应用引起了强烈关注
&&来源：南方日报
不仅在围棋领域以AlphaGo战胜人类第一高手的方式怒刷了一遍存在感，在，越来越多的应用也引起了强烈关注。近日，一则&将能预测人类寿命&的新闻冲上微博热搜，在网上引起热议。如何预测人的寿命？在有哪些发展？AI能取代医生看病吗？
基于大数据的&能活多久&
我们经常在影视剧或一些报道中看到类似场景：某重病病人问医生&我还能活多久&，医生给出&不超过半年&的答案。结果病人存活了好几年，由此得出结论：这名医生判断错了。
现在这种判断正由在尝试。据国外媒体报道，澳大利亚阿德莱德大学的研究人员利用&深度学习&技术，通过分析病人的胸腔影像，对预期寿命不超过五年的病人进行了预测，最终精确率约为69%，和医生的预测结果差不多。研究认为，计算机可以从图片识别中各种疾病的复杂症状，当病人患有肺气肿和充血性心力衰竭等严重慢性疾病时，系统对自己的预测结果最为自信。研究者认为，该研究对严重疾病的早期诊断或具有重要意义，让医生可及时介入为病人提供量身定制的治疗方案。不过，这项研究选取的样本只有48名病人，该团队计划下一个研究阶段分析数万张病人医学图像，并计划用同样技术对其他病症进行预测，如早期心脏病等。
这条新闻迅速以&将能预测人类寿命&为题引起强烈关注，有网友开玩笑说，&纠结要不要让AI给自己算一命&。预测人类寿命靠谱吗？
&其实的逻辑和医生是一样的。&广州医科大学附属肿瘤医院肿瘤内科主任邹青峰教授告诉记者，医生判断病人的生存期限，是一个很复杂的过程。以肿瘤病人为例，要看疾病的分期、肿瘤的大小，有无转移，有无并发症，最关键的是，还要看治疗效果。治疗效果好的病人，生存时间自然会更长。以晚期肺癌为例，没有基因突变的病人，中位生存期约一年多，治疗后最好效果约两年；有基因突变，用靶向药物，中位生存时间可以达到3年。如果耐药后有条件继续用上新药，中位生存时间可能不止5年，个体差异特别大。
&其实，医生并不愿意对个体病人做出这种 还能活多久 的预测，因为个体的差异太大，很难去预测。&邹青峰教授介绍，医生的判断也是基于大数据的分析，根据已有文献研究，给出&中位生存时间&。&这就和平均寿命一样。有的人少于这个数字，也有人长于这个时间。但对于个体来说，医生是没法给出明确判断的。&
邹青峰教授认为，预测病人寿命，同样也是根据大数据的学习来预测。比如疾病的诊断分期、治疗的结果、疾病进展生物信息、中位生存时间、已有文献研究等等。&只要设计的参数、权重比例合理，能做出这样的预测一点不奇怪。&而且，有强大的数据处理能力和学习能力，结果也会越来越精准。
邹青峰教授认为，未来会成为医生很好的辅助诊断和治疗的工具。比如在病理诊断、影像比对等方面，可能只有一些顶尖医生可以跟媲美，而大部分医生达不到这个结果。医生还需要通过查资料、会诊、找印证等一系列繁琐的工作，系统通过大数据存储和分析，可以轻松完成这个过程。
能否取代医生？
在阿尔法狗的新闻效应下备受关注。事实上，在，尤其是病理诊断、影像、肿瘤治疗等领域，早已大热多时。
例如最有名的是IBM开发的系统&沃森&，这一系统宣称已经吸纳美国大量肿瘤病例、超过300种医学专业期刊、超过250本肿瘤专著、超过1500万份论文研究数据等，制定的治疗方案与知名医院医学专家的治疗方案&有90%的符合度&。今年6月初时广州已有两家基层医院引进这一系统，用于辅助医生诊断和选择治疗方案。
正逐渐成为提高医生效率的有力助手。以糖尿病患者的视网膜病变为例，这种最常见的糖尿病并发症，是四大致盲眼病之一。数据显示，美国成人失明的第一大原因是糖尿病导致的视网膜病变，目前中国有1.4亿糖尿病人，其中20%会出现视网膜病变。但内分泌医生如何提前发现糖尿病患者的视网膜病变是一大问题，这势必需要借助眼科医生的会诊。而中国眼科医生仅有3.6万名，目前中国还有20%的县级医院没有眼科，这也造成一些糖尿病病人不能及时进行眼底筛查。创立于2015年的Airdoc公司，花费大量时间从多家国内外顶级医院收集了数十万张眼底照片，构建卷积神经网络，在糖尿病性视网膜病变辅助诊断上，获得与三甲医院医生相当的水平。这一系统目前已经进入临床应用。
如何学习来当医生？Airdoc公司算法工程师陈飞告诉记者，的发展，以2012年作为一个分水岭。在此之前，的算法还属于浅层学习，计算机根据人类设计的特征去进行学习。&例如让计算机识别摩托车，人类工程师会告诉它摩托车的特征，例如有两个轮子、有车把、有个发动机，这种学习受人的预设和先验经验限制。对于复杂的医学领域来说，影像之间相似、病灶也相似，浅层学习在这一领域的应用准确度就比较差。&
2012年是里程碑的节点，这一年深度学习技术爆发。和浅层学习的区别是，深度学习的算法模拟人脑的神经元结构，构建一个神经网络，不预设条件，输入大量的数据让计算机自己去学习特征，随着数据量样本的增大，计算精度会越来越高。
的核心是算法和数据。尤其是需要海量的数据。就好比一个每天都在不断学习吸收新信息的医生，和一个经常睡大觉不用功的医生相比，数据量的大小，直接决定了&医生&水平的高低。而算法工程师好比去西天取经的唐僧，需要在医生帮助下把梵文的经书（医学知识和医生的经验）转化成常人的语言（处理后的数据和算法规则），让计算机去学习。
不过，陈飞认为，目前只是初级的阶段，电影上经常出现的强离现实还很远。即便是世界上最好的深度学习网络，拥有10亿级别的神经元，但相对人类大脑神经元的数量来说仍远远不及。而且这种模拟神经元，还无法模拟人脑神经元之间复杂的化学反应。此外，医学是复杂的学科，对病人来说，面对面接触、语言安慰等人文关怀都是有助治疗的因素，&机器是冰冷的，人是活的。&因此，取代医生不太现实。辅助医生提高效率，减轻医生负担，让医生空出手来做更好的治疗，是目前努力的方向。
&数据污染&阻碍发展
的学习需要好的教材。优质的数据成为关键。在这一点上，丁香园创始人、董事长李天天认为，中国过去30年实行的&以药养医&政策，带来一个非常严重的问题，就是&数据污染&。&任何技术，都是要靠一批高质量的数据来训练的。但 以药养医 的政策，导致过度治疗、过度检查。这种情况，造成临床数据尤其是治疗数据的污染。&
李天天举例说，比如一个4岁的小朋友，得了单纯的感冒，但他的用药处方中出现了最新一代的头孢，甚至出现一些营养品。&这个数据污染，给我们做训练，带来一个几乎不可完成的任务。技术人员无法从中看出这些 猫腻 来。&
基于&数据污染&的现状，李天天认为，在医疗方面的进展，一是诊断比治疗会走得好。诊断数据受到污染的情况少得多；第二，图片比文字好诊断。文本识别是非常大的挑战，因为很多自然语言不是计算机能够区别1和0那么容易；第三是垂直比综合好做。&现在世界上有两种阵营，像我们熟悉的阿尔法狗，它就是窄的垂直的，它只会下围棋，不会开车。但Deepmind用一个大数据去训练一个人，像训练孩子一样，它什么都知道，但做大是很难。&
也正是基于这样的判断，丁香园选择了在皮肤科领域发展。今年5月19日，丁香园、中南大学湘雅二医院和大拿科技共同宣布，就皮肤病辅助诊断达成独家战略合作，并发布由三方联合开发的&皮肤病辅助诊断系统&。这一套系统通过医院方提供的3万多张皮肤病图片和病例图片学习，第一期主要实现以红斑狼疮为代表的皮肤病辅助诊断，识别准确率超过85%。未来还会在皮肤科其他领域开展研究，比如像黑色素瘤等高发的皮肤肿瘤。
辅助诊断系统，会否有一天可以去掉&辅助&二字，取代医生？医生出身的李天天认为，即便是未来十年二十年，也很难。医学永远充满不确定性。患者不能依靠概率来判断，这种不确定性必须要结合医生的经验来做。所以&辅助&这两字必须要保留。
加州大学伯克利分校教授、专家Michael Jordan前不久在腾讯&云+未来&峰会上公开表示让做医学诊断的担忧：&我们所谓的看上去很智能，但并非如此。比如说在医疗行业中，我们让机器做很多的医学诊断，这是不太可能的，有很多人会因为这种不畅的诊断，出现剂量问题，而在一些环境中，AI的诊断也会受到影响，这种影响的结果可能造成病人的死亡。&
邹青峰教授也指出，也有自己的短板。例如，在疾病的治疗上，&沃森&系统会基于充分的大数据证据给出诊断和治疗方案建议，但一旦遇到很个例的病案，缺少相关循证医学证据，&沃森&就只能交出&没有意见&的白卷。而医生作为人类，可能会设计出更有创新和突破性的治疗方案。
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人工智能医师与人类医师比赛读片 效率更高
不吃饭、不会累、不发脾气、不犯糊涂——如果有这样一个人充当医生的助手，医生和患者们想必都会皆大欢喜。在围棋界人机大战吸引全球关注后，中关村创业团队羽医甘蓝打造的医疗版“阿尔法狗”也来了。日前，羽医甘蓝宣布获得中关村发展集团战略及财务投资，估值过亿元。人工智能与医师比赛读片四台显微镜依次排开，四名医生端坐桌前，通过显微镜对面前的一个个宫颈细胞涂片进行仔细检视。一旁的电脑上，随着屏幕上自主运行的代码不停闪动，宫颈细胞涂片智能辅助筛查系统也在忙碌地工作着。这是几天前，在北京举行的一场“AI-医师读片竞赛”。参赛选手一方是来自友谊医院、协和医院等知名医院的四名资深医生组成的“病理医生团”，另一方则是羽医甘蓝研制的宫颈细胞涂片智能辅助筛查系统。对战内容是分别对7份宫颈TCT病理涂片进行读片诊断。在速度方面，机器显然更胜一筹，不到5分钟就完成了所有诊断任务。医师团则在20分钟左右完成了任务。诊断结果方面，在对7份宫颈细胞涂片是否显示病变的判定中，宫颈细胞涂片智能辅助筛查系统提交的诊断结果与四位医师完全一致。“美国等发达国家病理科医生每天只需要看近100张片子，中国的医生却需要看200甚至300张，这给医生带来了极大的工作压力。智能辅助筛查系统未来进入临床后有望推动解决这一问题。”北京友谊医院病理科副主任医师余小蒙说。不久的将来，一个人机协作的诊断场景很快就要实现了——将宫颈细胞涂片放入扫描仪生成数字化病理图像，而后经过人工智能、图像处理等技术手段来分析这张涂片有无病变细胞，将有病变细胞的涂片留给医生进行再次审核，同时筛除掉阴性细胞涂片，这样可以节省医生90%以上的阅片时间。海量数据培养医生助手病理切片图像里包含大量的信息，通常而言，即使极富经验的医生完整地看一张片子也需至少5分钟。而如果使用人工智能技术，通过算法的快速复制，机器学习处理医疗影像的时间仅需1分钟。技术人员介绍，在羽医甘蓝的人工智能系统进行训练时，人类医生的经验就好比“棋谱”一样——哪里是高度病变、哪里是正常细胞，医生对病理片子上的这些信息进行标注后，后台就能通过人工智能算法，将医生的这些经验吸收成为自己的知识。很难想象，一张病理切片或涂片经过数字化后，具有几百亿像素，经过医生的标注后，上千万被标注出有信息的像素中，能够切分出几百万张适合机器学习的小图样。经过上千上万次的“习题演练”后，一个人工智能医生小助手也就逐渐养成了。目前，羽医甘蓝团队的人工智能辅助筛查系统，对宫颈细胞涂片、乳腺癌淋巴结转移的诊断准确度已经分别达到90%和92.5%以上，其中，在宫颈癌筛查中的鳞状上皮内高度病变，系统的识别率能达到99%以上。创业要跳开“伪需求”的坑公司还没正式成立，投资人就拍下几百万元支持创业，成立不到一年就获得数千万元的投资，产品还进入了几家著名三甲医院的医生试用环节。如此快速的落地进展，对于人工智能领域的很多创业者来说并不多见。“找准市场方向、把技术能力真正落地才是最大的挑战。”羽医甘蓝创始人丁鹏说。毕业于浙江大学、美国达特茅斯大学的丁鹏说：“如果你的目标客户完全没有动力去购买你的产品，即便产品功能做得再炫酷，那也可能只是一个伪需求。”他在创业过程中意识到，再炫酷高深的技术也要“落地为安”，不能过于强调技术上的攻坚克难、挑战极限，而忽略了用户的实际需求。一年前，在刚刚创立羽医甘蓝并瞄准人工智能医学影像领域后，丁鹏花好几个月时间所做的第一件事不是招团队，而是“找方向”。在北京、浙江等地四处拜访医学界前辈，最终，数字化程度高、检测量巨大、容易形成商业闭环的宫颈癌辅助筛查，成了他和团队选择的第一个落地方向。在国家大力推动妇女宫颈癌、乳腺癌两癌筛查的政策背景下，宫颈癌筛查蕴藏着每年150亿元的巨大市场机遇。“数字化的手段能够让越来越多的基层医院对接到三甲医院的专家资源，中关村发展集团也将在资源、产业和资本三个方面大力支持羽医甘蓝的发展。”中关村发展集团总经理助理、北京领创医疗公司董事长贾一伟说。出于对项目经济价值、社会价值的双重考虑，作为北京市推动中关村发展的市场化配置资源的主体平台，中关村发展集团投资了这个年轻的创业团队。“创业也未必意味着成天废寝忘食、熬白了头发，只有方向和市场需求找准了，接下来的一切努力才有意义。”丁鹏说。柯洁vs阿尔法狗，输了！医生vs人工智能，也输了！这几个科室的医生可能要被取代未来医疗领域会被人工智能取代吗？证券时报 向琳虽然AI在某些方面比人类更精准，利用机器完成常规工作指日可待，但暂时来说，人工智能并不能完全取代医生。在人工智能席卷全球的趋势之下，其在医疗领域也有一席之地。以往，医药企业使用人工智能主要用于化学分析检查方面。经过多年的发展，人工智能已经开拓了更深更广的医疗领域。在HC3i中国数字医疗网近日发布的《年度人工智能+医疗市场分析及趋势报告》中，数据显示，预计2025年，人工智能应用市场总值将能达到1270亿美元，医疗行业将占据市场规模的五分之一。2016年中国人工智能医疗市场规模达到96.61亿元，增幅为37.9%，预计2017年将超130亿元，增长40.7%，2018年有望达到200亿元。近几年是人工智能的黄金时代，医疗领域也是如此。2016年2月，谷歌DeepMind成立了DeepMindHealth部门，正式将其人工智能技术应用于医疗健康领域，且先后获得了英国伦敦帝国理工学院、伦敦皇家自由医院和英国国家医疗服务系统（NHS）数据的支持。在与皇家自由医院的合作中，DeepMind Health开发了一款名为Streams的软件，主要用于血液测试的AKI报警平台。7月，DeepMind和NHS合作开发了一款能够辨识视觉疾病的机器学习系统，只要通过一张眼部扫描图，该系统便可以辨别出视觉疾病的早期症状，能达到有效的预防。IBM Watson在2016年CES（国际消费型电子展）上宣布与Pathway Genomics建立合作关系，后者是一家获临床实验室标准和美国病理学家协会认证的临床实验室，主要为客户提供准确且有应用价值的遗传学信息。Pathway Genomics也在大会上披露了公司OME app的测试版，且称其为世界上第一个使用人工智能和遗传学的精准健康和健康移动应用程序。一些大型制药公司开始意识到了人工智能的潜力，今年全球第三大制药公司葛兰素史克（GSK）宣布与美国人工智能企业Exscientia达成约4300万美元的交易。葛兰素史克将会通过Exscientia人工智能平台进行数十款药品的研发，Exscientia首席执行官Hopkins表示只需传统方法四分之一的时间和成品便可完成新药候选。在人工智能与医疗结合盛行的时代，也有一部分人关心AI机器人会否在长远的未来取代医生。早前，谷歌、谷歌大脑与Verily公司的科学家们开发了一款能用来诊断乳腺癌的人工智能，在一场与人类医学专家的乳腺癌病例分析竞赛中，基于灵敏性和假阳性的评分中，人工智能的准确度达到88.5%，而顶级病理学家的准确率为73.3%。众所周知，医生的功力不是一朝一夕能练成的，在经过无数的理论和实践积累后才能达到专业的水平，而不同的医生对于同样的病例可能会得出两极化的结论，这也容易导致误诊的出现。在一些可以标准化、量化和结构化的情况下，可以通过确立算法后让人工智能通过不断的学习和更新来完成工作。例如病理切片分析，每一个切片放大到40倍后再分析，对于病理学家来说是一个耗时耗力的工作，谷歌表示这套人工智能系统可以用十亿像素级的拍摄效果自动检测和定位肿瘤的大小。因此人工智能的运用能够有效解决病理学家有效的时间和诊断差异性的问题，对于人类病理学家来说是一个非常有益的补充。虽说机器在某些方面比人类更精准，利用机器完成医生常规工作指日可待，但暂时来说，人工智能在医学某些方面的效果优于医疗专家，并不代表能完全取代医生。在大多数情况下，人工智能不是让一个工作消失，而是让其转变成另一种新形式。对于医生来说，人工智能能够帮助取代部分诊断甚至手术的工作，但医生是与病人沟通的桥梁，相比冰冷的机器要更人性化。有的时候根据病人需求的不同采取非标准化的治疗办法，这些都是人工智能暂时无法取代的。笔者认为，人工智能对于医生来说，是一种很好的辅助，它可将医生从机械化的重复操作中解放，让医生能够去做更重要的工作。
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