好
今天我们又来到了微软亚洲研究院
然后我们今天很高兴的请到了亚洲微软亚洲
研究院的副院长
张益肇博士
张博士你好
你好
陈老师
你好
那么我们今天看到张益肇博士
他带领了他的医疗数据处理的团队
经过了很多年的研发
攻克了一个又一个的医疗的难题
那么今天我就想跟张博士一起聊一聊人工智能
与医疗方面的话题
那么首先张老师您能不能为我们大致的介绍
一下您团队以及团队的工作
好
我们在大概十年前的时候开始觉得说
在未来的话
大数据的应用对医药来讲是非常重要
因为现在不管医疗提供医疗服务的成本越来越高
同时的话老龄化
所以对医疗需求越来越大
我们相信用大数据用技术手段的话
能够做出来更好的工具
来帮助医生能更好地服务患者
所以我们就开始从自然语言理解
然后另外还有医学影像处理这方面的话
开始去探讨怎么样用大数据方法
然后后来也用上机器学习然后像计算机视觉
这种方法的话
我们来帮忙来处理做大数据的量
你的研究主要集中在是哪一类疾病
或者说是哪一种方法上
所以我们做得最久的是像病理切片前面的分析跟处理
像癌细胞那样的
对
没有错
因为现在的话对一个癌症患者来讲
这种病医生的判断还是金标准
他可以来具体来提供医生建议说这到底是哪一类的癌症
然后的话到底是最好的治疗方案是什么样
所以现在的话
因为病理医生在国内也非常的缺乏
所以我们希望说做一些工具来的话
可以帮助病理医生医生来更好的完成的工作
所以它是一个医生诊断疾病的一种辅助手段
对
没错对
那么其实应该说就是说我们也看到
实际上影像处理在人工智能方面
它其实是一个发展得比较好的技术
也是发展的最快最成熟的技术
这个是不是跟就是人识别影像处理影像的过程
有一种相似性
所以它才能够发展的这么好
对
我觉得医学影像的处理的话
有一些是相对来讲就比较繁琐的工作
这种比较繁琐工作的话
的确现在人工智能发展已经到这个阶段
可以来帮助来好处来取代这方面的工作
举例子来讲
比如说一个病理医生来讲的话
他们有时候要算算一些什么细胞的密度
对
那像这个的话其实非常繁琐的工作
我举个例子来讲
像我们跟盖茨基金会
还有他下属另外一个单位有合作过
就是说在做疟疾患者的血液膜片的分析
在血液膜片上面的话
你要数说有多少的红血球
是被疟疾的细菌侵入
原来是人工这一个一个数
对
那这样的话你想象这是个非常累的工作
就是说你在这磨片上面的话
你要一直扫
然后一直看
哪里有这个疟疾侵入的红血球细胞
我们希望说像这一类的问题的话
在未来的话就可以用用电脑对来帮忙来做这个地方
那么人工智能这个速度就速度和准确性上都比
人要好非常
就算是跟人一样好
其实就已经有很大帮助了
速度当然是会比人快
同时的话更重要一点是我又回到刚才疟疾的
例子来讲
像这种能够分析血液抹片的专家
其实也很缺乏
尤其是像现在盖茨
因为他们看中的是说怎么样
比如说在疟疾发生地方
比如说好多一些非洲或者一些拉丁美洲这些国家
在具体在帮助患者复原的时候就要长期的来看
说他疟疾的细菌是不是有在减少
所以这个是等于说是她在病人在康复的时候的话
就要用这个方法来验证说疟疾的确细菌在减少
那就表示说你需要这个功能是在很多这种
穷乡僻壤的地方都有
在当地的话其实并没有这些缺乏这些有经验的医生
所以我们需要通过人工智能的技术把这些有
经验医生的经验给他带到世界各个角落去
然后相当于它的脑力的一个延伸
对
那么这样的话
我们刚才说是我们要把医生的经验延伸到世界
各个角落
然后其实一方面是把医生的经验延伸
另一方面实际上也是为医生带来更多的实例和数据
它能够积累出更多的经验出来
他能够接触到在短时间内接触到更大范围更多数据
是的
我想这是另外一个可以做的事情
就是像很多病人的
比如说他们的病理切片样本的话
我们现在以后希望说可以用人工的人工智能的
方法的话来帮忙处理跟分析这些病理切片
然后透过这些病理切片的话
你可以找到我们相关的案例
或者是类似的案例
这样的话病理医生在做判断的时候
他也早说过去在同样的情况下面
过去的患者他们的病理的切片的的形状是什么
然后的话后来的话
他们这些病的发展的历史是什么
用这个方法来帮助这病医生做更好的判断
那这样的这样的一种方法
现在已经发展的比较成熟的话
您在研究的过程当中有没有发现他有什么局限性
我觉得现在人工智能的话大部分能够做的事
刚才讲说这种比较重复性的这种工作
比如说像刚才讲说比如说疟疾的红血球
所以的话在这一方面的话就是比较繁琐的这种工作的话
现在能够做比较好
但是现在人工智能在对这种异常这异常就是
没有预料到的情况
这种这种处理相对来讲还是比较差一点
就与你举例讲讲说有的时候比如说可能抹片
没有做好
对不对
所以就可能是染色的问题
像类似这种情况的话
尤其是在过去在训练数据没有看到的情况的话
他可能就反映的不是很好
这人还是有举一反三的能力
那人有推断的能力
就说我看到整个情况不对的情况下
他可以了解说到底这个理由是什么
这种推断的能力
这一点的话现在人工智能还没有办法做到很好
对
那就是说我们现在对于说已有的医生的经验来去观察
这些医学的影像上已经取得了很大的进展
但是对于说创造力方面就举一反三的这一方面
还需要去进一步的去扩充
我觉得是整个人工智能领域来讲的话
在未来还是需要克服的问题
就是说怎么样真的能够做这个推理
然后可以真正甚至有创造对不对
甚至发现新的疾病
没有错
对不对
像这个的话或者是做一些大胆假设
对不对
假设疾病的来源这个的话对一个医生来讲是
一个必备能力
就像个侦探一样
他要了解说这个疾病本身的来源在哪里
这个的话现在并没有人工智能的系统能够做到这一点
好的
这个是我们其实医学影像人工智能处理的一个基本原理
谢谢张博士