携手微软, Airdoc让医生诊疗更轻松

6月初微软在北京和上海分别召开了Build Tour，由于场地限制，很多人无法参与这两次大会。6月12日一年一度的微软中国开发者大会在线峰会在北京召开，本届峰会涵盖了Azure 云计算、人工智能、Windows 10 技术更新、大数据、开发工具与框架、UWP、Office APP 开发与应用等七大主题。医疗人工智能领军团队Airdoc创始人张大磊先生应邀出席了本次在线峰会，并和网友们分享一些人工智能应用开发背后的故事。

为基层医院提供帮助

本次在线峰会上，张大磊首次揭秘为什么Airdoc人工智能选择了医疗行业作为创业方向。

“Airdoc团队成员大多数来自小城市，我们很早就意识到小城市的医疗水平相对大城市的三甲医院来说有很大的差距，我们一直在设想有没有一种方法可以让基层医院的医生拥有三甲医院专家的经验。” 张大磊说：“我们陆续从美国、英国和中国的顶级医院找到多个病种的顶级专家，通过深度学习的方法，学习和整理他们的经验，引入医疗人工智能的算法，希望能够快速提高基层医生的诊疗经验和看病能力。”

在5月中旬出现在全球顶级科技盛会Build上的糖尿病性视网膜病变（糖网，DR）识别模型就是Airdoc人工智能众多产品之一。中国有超过一亿的糖尿病患者，糖网是糖尿病最常见和最严重的并发症，可以导致失明。中国的眼科医生数量有限，且分布不均，每年都会有数以万计的患者因为糖网治疗和管理不及时而失明。

在亲身体验过Airdoc DR的服务后，有患者呼吁希望人工智能的产品可以推广到全国的基层医疗机构，让更多医生拥有糖网的识别和诊断能力，提高糖网管理能力，患者可以不用去大城市就能够享受到顶级医院的糖网识别和疾病管理建议。

与微软紧密合作

运算能力和运算速度是长期以来困扰人工智能发展的一个因素，直到最近GPU的逐步完善才彻底缓解这一问题，但是和其他领域的人工智能图像识别能力相比较，医学影像的图片本身更大，分辨率要求更高，对于计算机的运算速度要求更严格。

微软认知工具包（Microsoft Cognitive Toolkit，曾用名为深度学习工具包CNTK），是微软研究院推出的一个用于深度学习的系统，能够基于CPU 和 GPU高效、跨平台地处理大规模的任务，并且拥有微软Azure的支持。

面对海量的医疗数据，正是因为微软认知工具包提供的强大功能，使得Airdoc医疗人工智能有希望进行相关部署。但Airdoc此前的工作是基于Caffe平台的ResNext和GoogLeNet模型所构建的，系统的迁移工作成了一大难题。在微软DX部门的引荐和帮助下，MSRA为Airdoc提供了无损的转化器；，在MSRA的帮助下，Airdoc只花费了4天时间便成功将算法无损迁移到CNTK，准确率和之前一样，并且在运行速度上有了巨大的提升。

医疗人工智能前景广阔

影像学是医疗领域的主要支持学科之一，医学影像学扩大了人体自身的检查能力，提高了临床诊断水平。但是，伴随影像检查的快速发展，影像科医生的数量已经无法满足巨大的需求，医疗人工智能的出现可以完美地解决这些需求，机器自动识别医学影像图片，可以让医生阅片更加方便和快速。

医疗人工智能的产品应用没有地域限制，可以为大中型医院、基层医院和第三方医疗机构提供巨大的价值。在大中型医院，人工智能提供的图片初步筛查可以减小医生的工作量，并且可以跨科室应用，优化患者的就医流程；在基层医院，人工智能可以辅助经验不丰富的医生识别医学影像，基层医院医生可以拥有令人满意的图像识别能力，让基层医疗机构起到大健康时代神经末梢的作用；应用在第三方机构，人工智能可以批量快速识别医学影像图片，从而达到控费的满意效果。

医疗人工智能在医学图像识别上有着巨大意义，上海长征医院眼科魏锐利教授曾表示：“有了人工智能这个系统，可以把我们专业医生的手和我们的检查技术延伸到全国各地，也就是说在任何一个角落，手机拍摄的，专业仪器拍摄的影像，都可以传输到云中，进行辅助分析获得准确建议，让患者在任何时候都可以得到早期的预防和辅助分析建议。”

紧接着大健康时代的到来，医疗人工智能必定为医疗系统本身带来巨大的变革和助益。