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大数医达:背靠 1.6 亿份病例,人工智能真能治病救人?| 创业

大数医达:背靠 1.6 亿份病例,人工智能真能治病救人?| 创业

在今年谷歌 AlphaGo 和李世石进行了围棋人机大战之后,人工智能开始变得炙手可热。当然,人工智能的应用领域绝不仅仅只是下围棋,它将渗透到我们生活的方方面面,其中就包括医疗领域。而这也是北京一家人工智能公司——大数医达所要探索的领域。

医疗是一个尚未解决好的大刚需

由于近年来个别医疗丑闻造成了一定的社会负面影响,部分病人对一些医院已经开始变得不信任:质疑医生的临床水平,担心误诊;担心医院为了创收,可能会过度医疗。“老百姓看完病之后,往往会去找第二诊疗意见。” 大数医达 创始人之一邓侃博士表示。

据邓侃介绍 ,病人寻求第二诊疗意见主要有两个目的:

  • 知情权:我到底得了什么病,医生说的对不对?不仅患者需要验证诊断结果是否准确,而且还需要了解诊断依据是什么,准确、简明、易懂的解释。
  • 行动方案:治病无非是三加一个问题。找药,疗效好而且价格适合;找医生,医术好而且出诊费用适合;找医院,临床质量可靠而且就诊方便。另外如果担心未来诊疗成本高,还需要买保险,合理安排财务。

第二诊疗意见是患者的刚需,但目前网络上所能提供的很多第二诊疗意见虽然并不能算错,但却没有说到重点。为说明这一点,邓侃在网上搜索“头疼”和“全身麻木”两个关键词,得到如下一个问题:

大数医达:背靠 1.6 亿份病例,人工智能真能治病救人?| 创业

然而其下医生的答案却是:腰椎间盘突引起的。

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邓侃表示,该医生的回答,从医学上讲,不能算完全错误,腰椎间盘突压迫了神经,确实有可能会导致麻木,“但是这个回答,并没有列举引起头疼加全身麻木这两个症状的常见疾病,也没有说明两个症状与各种疾病之间的相关强弱。”据了解,实际上头疼+全身麻木的更大概率其实是脑梗死!“该医生没说错,但有可能无意地耽误了患者。对于症状查因这类咨询,一个优秀的产品应该回答患者,他是否有可能患有重病。如果可能患有重病,要建议患者放下一切工作,立刻去医院就诊,免得造成不可挽回的损失”。

相关资料显示,目前在网上进行医疗咨询的人数高达每日十几亿人次。

正是因为发现了医疗的巨大市场,邓侃博士于 2015 年合伙创立了大数医达,旨在将 Deep Learning 技术应用于医疗健康。“我们的目的是提供高精度的第二诊疗意见,并建议行动方案,让老百姓看病更放心”。

利用深度学习提供第二诊疗意见

作为一个通用的方法论,深度学习用通用的算法来解决一个具体的问题。其竞争点在于对这个具体领域的熟悉程度,具体到医疗领域,需要将 IT 知识和医学药学知识相结合。

据了解,邓侃是上海交通大学的硕士、美国卡内基梅隆(CMU)大学计算机学院博士,专攻人工智能及数据挖掘。他曾负责基于知识图谱的下一代搜索引擎的研发,该搜索引擎主要是“问一个问题,系统直接告诉你答案”的问答机:

  • 产品形态上看,它就是一个有问必答的问答机,直接呈现出来结果,而不是给一个链接再去点击;
  • 对输入的信息内容进行语义理解,用户以不同的方式问天气,系统都能够反馈出相应的天气信息等。

而现在邓侃所做的大数医达其实也利用了同样的原理:利用大数据深度学习,整理三甲医院专家的临床诊断经验和治疗方案,构建完善的知识图谱,并对用户的输入进行语义分析,输出相应的第二诊疗结果。

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对医生而言,该技术还有望形成一套临床诊疗辅助决策系统,甚至有望解决目前医疗资源分布不均的难题。试想未来,医生只需要输入病人的症状,系统便能根据三甲医院的病例分析其有可能患的疾病,并进一步指导医生下一步该做什么,而到最后,甚至可以更具体地给出患者应该吃什么药的建议。在任何医院都可以获得在三甲医院一样的医疗待遇。

如何获取医疗大数据是关键

据了解,目前大数医达以医疗领域教科书为参考,并主要从真实病历中抽取相应的知识图谱。教科书是公开的,获取并不难,但患者病例却是一个医院不愿公开的信息,如何获取这些至关重要的病例信息已经成为类似企业最为头疼的问题,然而大数医达却已经具有 1.6 亿份病例资料,它是如何做到的?

帮助医院快速搭建自有医疗大数据平台

随着信息化发展,目前医院至少有医院管理信息系统(HIS)、电子病历系统(EMR)、检验科信息系统(LIS)、影像检查系统(PACS)等四大信息系统。然而,这些系统都是各自独立无法互联互通的。为此,打造医院内各系统的互联互通,并建立成一个统一视图的系统已经成为医院的刚需。

然而,据邓侃介绍,“传统的信息化公司做这件事情要 30 多个人做 3 到 4 年时间。”为解决这个问题,大数医达事先开发了一个智能化的软件工具包,“通过它,我们一个月就能搞定医院各系统的互联互通,而且只要 2 位工程师,不需要与既有医院信息化厂商协作。”另外,医院也不需要有太大的新增设备投入,“仅需要医院在机房给一两个机位,让我们搭建私有云;当各系统的数据文件汇聚到私有云后,我们的程序自动读解病历,分析语义,整理临床经验”。

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“这是一个空白的市场。传统的企业做不了,BAT 能做但没进来。”邓侃如此表示。据了解,在过去的 10 个月时间里,大数医达正是凭借此优势,与各地总计十余家三家医院合作,在各自的私有云上,对超过 1.6 亿份三甲医院的病历,进行了语义分析,整理临床经验。这个数据量虽然仍不够大,但在邓侃看来,已经可以覆盖大内科常见的约 300 种疾病了。

据了解,目前大数医达有员工 10 余人,一半人是医生,一半是工程师。年底前,大数医达将上线两三个科的常见病辅助诊断系统。另外,他们已于去年后半年获得了天使轮融资。

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