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i黑馬訊（小米）7月6日消息，由創業黑馬主辦的“2018中國獨角獸峰會”今日在京舉行，推想科技CEO陳寬出席活動并發表主題演講。
陳寬在演講中表示，雖然AI醫療在降低漏診誤診率、分級診療、醫保控費、衛生經濟等方面都能産生巨大的價值，但是目前缺少統一的行業标準。他認為，臨床級别的AI産品必須要具備“魯棒性”、“易用性”和“安全性”。
以下為經i黑馬編輯過的演講節選：
首先非常感謝主辦方的邀請，非常榮幸能在這裡給大家簡單的介紹“AI在醫療領域的落地和實際的使用情況。”
大家其實已經看到了，人工智能已經在各個領域裡開花結果，包括安防、新零售、自動駕駛、以及我們推想科技所在的醫療健康領域。它在不同行業都在解決不同的問題，我認為AI在醫療領域的發展，對人類未來的影響是非常深遠的。
1世界範圍内醫療資源不足
AI在所有行業的落地，所面臨的第一個問題，并不是技術本身的問題，而是它在該領域到底能解決什麼樣的問題，在此，我們需要回顧一下，醫療行業的現狀。醫療問題并不僅僅存在于中國，它其實是一個世界性的問題。
首先就是優質醫療資源不足。在國内，很多醫院都是人滿為患，雖然在國外的醫院不是這樣，但是國外的醫療服務非常昂貴，很多病人都得不到很好的診療服務。這其實是有原因的。
比如去看一個肺部的CT影像，一個醫生可能需要很長的時間才能看完。正常的肺和早期病變的肺差别是非常細微的，普通人去看根本沒有辦法分辨出來，就算是一個有多年診療經驗的醫生，也很有可能會因為疲勞發生漏診和誤診的現象。
針對這個問題，人工智能就是一個很好的解決方案。除此之外，人工智能在醫療行業還有很多的應用場景，比如我們所在的醫學影像和輔助診斷環節。
2015年，推想科技剛剛成立的時候，世界範圍内其實隻有兩家企業在真正的做醫療AI、醫療深度學習和醫療影像。到2018年， 已經有很多醫療AI的公司如雨後春筍般湧出，學術界和産業界也有越來越多的探索者。
我記得我們2015年剛進入醫療深度學習領域的時候，我在谷歌上搜尋了一下“深度學習”這個詞，那時隻搜到了一篇文章，是我的母校——美國芝加哥大學的一個日本教授寫的，叫做《虛拟神經網絡和醫學影像》，那時候他都不把自己設定在深度學習領域。現在，大家也可以去搜尋一下，基本上就可以看到好幾萬篇文章，包括學術界、産業界的。從這點上來看，醫療深度學習領域是獲得了一個爆發性的發展的。
2缺乏統一的行業标準
但是任何的風口行業，包括醫療AI在内，都會出現一些問題。
比如，目前很多所謂的專家系統，魚目混珠，說自己是深度學習。再比如，大量的抄襲與模仿，就像推想科技最早做的肺結節産品，後來就出現了大量的仿制品。還有資料安全問題，病人的隐私也不能得到很好的保護。這些問題，歸根究底還是因為沒有一個統一行業标準，沒有人規劃什麼樣的産品才是一個好的AI産品。
醫療AI發展到現在，在推想科技以及業内所有企業的努力下，人工智能其實已經融入到醫生日常的診療路徑之中了。
我覺得好的AI産品，必然是要經過臨床實驗反複的打磨，根據醫生的需求不斷疊代的。它需要有優質的老師、優質的資料源以及優質的資料标準，優質的深度學習模型。在這個過程中，需要反複的練習修複。
我覺得，AI産品的評判标準主要展現在以下三個方面：
1，魯棒性。一個好的AI産品一定是要能在不同的醫療領域、醫療環境裡，還能保持相對較高的穩定性和準确性，是以，魯棒性極為重要。
2，易用性。AI的價值，在于幫助人類釋放出更多的産能，如果AI産品的使用非常麻煩、非常複雜的話，是沒有用的。
3，安全性。AI産品的使用，一定是在保證整個醫療系統安全的情況之下的。
是以，我認為魯棒性、安全性和易用性是一個臨床級别的AI産品的必要條件。
3行業需要植根于落地發展
到目前為止，我們的幾條行業線都已經開始陸續落地到産業中去。我們在其中一個AI産品上線的時候遇到一個案例。
醫生看完肺部影像之後，醫囑是：雙肺未見明顯異常。但是我們的産品在識别肺部影像的時候圈出了一個異常的點，醫生說可能是假陽。後來，推薦那個病人做了後續的檢查，發現确實是癌變。AI在識别病竈對醫生确實有很大的幫助。
除了肺部産品之外，我們在乳腺、骨頭、心髒、肝髒也都在做相應的産品研發。到目前為止，推想科技的産品每日完成肺癌輔助篩查近13000例，AI已經是全世界最大的診斷體系之一。推想科技的産品已經在世界範圍落地近150家頂級三甲醫院，包括，美國、日本、歐洲等。
我國目前在推行分級診斷，但其中對基層醫院的要求是：基層的醫院必須有能力把早期病變找到。但沖突就在于，早期病變機率漏診越低，對診斷能力的需求越高。基層醫院往往也是醫療裝置與醫療資源最差的醫院，AI醫療可以給社會帶來巨大的價值，降低早期病變的漏診機率，把疾病診斷提前，為患者争取時間，提高治愈率。我們希望，人工智能可以幫助把一些優質的醫療資源、醫療診斷下沉到基層去。
我覺得人工智能最終能在不同的行業中産生不同的價值，在醫療行業，人工智能在分級診療、醫保控費、衛生經濟等方面都能産生巨大的價值，這也是整個行業未來需要努力的方向。
到目前為止，推想科技已經逐漸成為醫療行業中全場景、全類型、全類型醫療機構服務平台。我們也希望人工智能技術，最終能把優質的醫療資源帶入千家萬戶。
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