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继阿里健康推出“药品监管码”，天猫推出“天猫医药馆”之后，阿里巴巴再次向医疗健康行业进军。这一次，它选择的是医疗人工智能（AI）。

刚开始，阿里云发布ET医疗大脑，宣布正式进入医疗AI领域。经过一年多的研究训练，阿里云宣称，自主开发的人工智能ET，“可在患者虚拟助理、医学影像、精准医疗、药效挖掘、新药研发、健康管理等领域承担医生助手的角色”。

“我们将ET医疗大脑设置为一个开放的人工智能系统。除了阿里云的人工智能科学家投入到研发当中，我们更希望能吸收外部精良的算法与医学经验，这样ET才能更快地成长为一名高级医师。”阿里云“医疗大脑”项目负责人闵万里说。

从机器读片出发

实际上，“机器读片”并不新奇。美籍印度裔医生葛文德在著作《医生的修炼》中提到，早在1997年，医学界爆发“深蓝大战”。作为瑞典顶尖的心脏专科医生，沃琳每年要看上万份心电图。在2240份心电图的人机对战中，沃琳正确地挑出了620份，电脑则正确地挑出了738份——电脑以20%的优势击败了专家。

20多年后，阿里云则希望挑战肺结节领域的机器读片，试图诊断出早期肺癌。结节是影像学上的一个描述性名词，只有在发现结节之后才能进一步确认是良性还是恶性。因此，对于肺癌的筛查来说，准确发现结节是诊断的第一步。“今天，机器读片的难度、深度、速度、可信度与过去完全不同。过去的机器读片是预处理，明显有问题。同时，过去的机器只能判读简单病症，现在已经能判读疑难杂症。”闵万里说。

据悉，机器读片，至少有四个优势：

一是时间更短。一位经过严格训练，有多年临床经验的医生，诊断一个病例平均需要查看200张以上的CT扫描图片，诊断时间超过20分钟。而计算机结节检测系统通过学习大量有经验医师标注的样本，能在秒级，甚至是毫秒级，就给出分析结果。

二是准确率更高。此前，浙江大学附属第一医院就利用ET实现了甲状腺B超的快速分析。ET可以在片子上圈出结节区域，并给出良性与恶性的判断，大大节省了医生的诊断时间，准确率也比三甲医院高出21%。肺癌诊断就是医疗大脑准备“攻克”的下一个目标。

三是稳定度更高。广州医学院第一医院院长何健行表示，人的大脑会出现疲劳，人诊断的准确性比85%高，可以达到95%，但不能保证无时无刻都是95%。

四是让年轻医生获得名医的诊断能力。随着大量医生（尤其是名医）训练机器读片，这一能力将被集成到单个医生身上，使之功力呈现N倍增加。

跨界的难关

中国互联网公司进军医学人工智能之路，并不顺利。早在2016年10月，百度“医疗大脑”，正式将人工智能技术应用到医疗健康行业。百度总裁张亚勤、百度首席科学家吴恩达均到场为其站台。时至今日，吴恩达被传离职，且百度医疗事业部也遭到裁撤。

同为互联网技术公司，阿里云总裁胡晓明坦陈，七八年前阿里巴巴开始做云计算的时候，阿里云是一个非常孤独的唐吉坷德。如今，云计算已经得到制造业、交通运输业、文创行业的认可，但在医疗行业，仍有部分人对云计算、人工智能不太认同。他谈到自己在一家医院的见闻：“一个100平的屋子，当桌子上堆满了纸质病例、数据没有办法在线、成为资料的时候，一股霉味，我们看到就很痛心。”

大部分公立医院要求服务器本地化部署，这给一度主打“公有云”的阿里云带来障碍。因此，阿里巴巴在医疗行业推出了混合云服务。闵万里表示，不管它是混合云、公共云还是专有云，更重要是产生的价值和达到的效果，是以最小的时间、成本的代价，去实现最大的投入产出比。“如果在机器上花太多的钱，感觉我们在卖机器，这个不是我们想要做的，我们要给客户、给病人创造价值。”

截至目前，阿里云已经同华大基因、广州医科大学、浙江大学等研究机构，以及浙江大学附属第一医院、邵逸夫医院、上海华山医院都开展了深入合作。

阿里云跨界医疗AI的更大挑战在于，AI关注的是准确率，但真实场景需要“算无遗漏”。否则会延误最佳诊疗时机。在算法持续迭代并趋近于完美之前，医疗行业对人工智能失误的容忍度极低。

对此，闵万里表示，相当于假阳性，阿里云的算法策略更加需要避免假阴性，“宁可错杀一千，不可放过一个”。通过“人机结合”，先通过机器进行“海选”，把疑似的地方都导出来，让准心越来越精确，比如肺结核里面导出来20个，AI导出来40个，让专家再做人工判读。

不碰数据交易，布局数据标准

当天，阿里云宣布联合英特尔、LinkDoc（零氪科技）启动天池医疗AI系列赛，第一季对早期肺癌诊断发起挑战。阿里云天池平台将提供海量的脱敏后高分辨率胸部CT扫描数据。选手需要通过原始CT影像图片训练模型算法得到结节特征，最终实现对影像图片结节区域的智能化判断。这意味着，阿里云将主要专注于底层算法，而将数据来源，数据开发、数据应用，主要交给自己的合作伙伴。

一位阿里云人士在私下沟通中表示，一流企业定标准，三流企业卖产品。在中国的商业公司里面，阿里云是推动医疗大数据实施细则落地上，走在最前面的一家。在国家有关部门制定数据安全和隐私的相关法规时，阿里云始终在参与。这位人士坦白，阿里云为此付出了巨大代价，那就是作为利益独立的第三方，抵御住了数据交易的诱惑，始终没有碰数据交易。

如果阿里云既不是医疗服务提供方（如医院），又不是医疗数据处理方（如医疗大数据公司，如零氪科技），更不是数据交易方（如药厂、器械厂），那么介入标准制定，似乎缺乏利益相关性。如今，“医疗大脑”、天池医疗AI系列赛，为阿里云提供了一个窗口期。

关键词： 医疗 阿里 人工智能