摘要:12月13日~15日,由《中国企业家》杂志社主办的“2024(第二十二届)中国企业领袖年会”在北京举行。在“跨界对话”环节,中国工程院院士、中国抗癌协会理事长樊代明与百川智能创始人兼CEO王小川就“AI重塑医疗?”进行对话,数坤科技创始人、CEO马春娥担任 主
12月13日~15日,由《中国企业家》杂志社主办的“2024(第二十二届)中国企业领袖年会”在北京举行。在“跨界对话”环节,中国工程院院士、中国抗癌协会理事长樊代明与百川智能创始人兼CEO王小川就“AI重塑医疗?”进行对话,数坤科技创始人、CEO马春娥担任 主持 人。
以下为对话核心观点:
1.AI可帮助我们把数据整合成信息,把信息整合成知识,把知识升华成智慧,只有智慧才有力量。
2.什么叫最领先的AI?今天的AI最核心的是懂语言,将语言背后的推理问题、思考问题、沟通问题,和将认知问题变成数学问题。因此,它向人类学习,用仿人的行为进行工作。 3.科学技术是确定性的,而医学是不确定性领域,现在大模型语言可以交流了,可能有助于解决相关问题。 4.今天健康领域本质上缺优质医疗服务,也缺足够多的科研数据,AI可能帮助我们做新的科研来改善医疗服务。5.未来五到十年医学的发展,也许会超过之前五十年到一百年发展的速度,在AI的帮助下,会有更多的医学发现,多数疾病有可能找到相应的治疗方法。
以下为现场对话实录(有删减):
最领先的AI,核心是懂语言马春娥: 我们今天的是AI重塑医疗,后面是一个问号,这不是一个确定性的答案,所以我们来研讨。首先请教樊院士,在医疗行业,你看到人工智能新技术的发展,能够为医学的发展带来哪些新的机遇?
樊代明: 我是一个临床医生,期望探求科学技术给我们带来的极大推力。当然科学技术一直都在推动医学的发展,比如说听诊器的发明,心电图、CT、磁共振等,希望科技,特别是AI能够继续给我们助力。
医学是病人有痛苦,有症状和体征,医生帮助他解决这些主客观表现。科学研究走到了更前面,在没有症状和体征之前,去寻找和分析哪些分子和基因有可能发展成疾病,其间并无必然联系,哪些是对的,哪些是错的,哪些是枝端末节。 我个人觉得AI更应该给我们进行分析,告诉我们正确答案,再拿到临床上去试,这样才有可能走出当下的困境。
AI要帮助我们把大量的数据整合成信息,把信息整合成知识,把知识升华成智慧,只有智慧才有力量。AI只能助力医疗, 媒体上说要重塑医疗,甚至取代医疗,作为医生,我们也期待这一天的到来,但现时还办不到,人命关天,不可信口而言。
马春娥: 谢谢樊院士的期望,咱们人口众多,靠什么样的力量能够将重大的社会问题解决好,我也想听一听王小川先生的分享。
王小川: 我很有幸到了一个新的时代。之前做了20年互联网,尤其做搜索引擎、输入法,跟AI打很多交道。那个时候AI没有做到足够的突破,所以还是一个信息时代。2021年,我把公司卖给了腾讯,当时告别信里面写了一段话,往后20年我将投身于生命科学和大众健康,把它当成自己的人生志向。说这个话之后不到两年,2023年就迎来新的起点,我们叫作AGI的元年到来,就是智能时代到了。我们从信息时代走向了智能时代,我因此有幸进行一次新的创业。
百川智能创始人兼CEO王小川现在的百川智能,那个“百”就是BIO,生物的意思,我希望探索更多AI跟医学、跟生命科学结合的路径。刚才主持人提到什么叫最领先的AI,我在2000年做基因测序时,被震撼了,突然发现生命的复杂性远不是用物理的公式能解释的。我家里包括妈妈、外公,都是搞物理学的,物理学看似很精确,但物理现象充满复杂性,很多到了最后是不可解的。生命比物理学复杂得多,一个受精卵10个月以后生出小孩来,两只手,两只脚,跟爸妈长得像,这是物理学完全无法理解的事情。我一直有巨大的好奇,生命背后有什么样的科学原理?
对我比较触动的是2016年,一是“阿尔法狗”(AlphaGo)诞生,大家突然发现AI特别厉害、开始“取代”人类了,在某个专业领域里面比最顶尖的选手更强;另一个是搜索引擎引发的一些不太好的社会舆论事件,引起大家开始思考,搜索引擎在为用户提供信息的时候,如何才能做到正确的指引。在那个时候,我们上线了“搜狗明医”,这个“明”是明明白白看医生,但它只能做信息的传递,不能够表达医学上的见解。
到了2018年,当时有一些畅想。第一个畅想是当机器掌握语言,强人工智能就到了。另一个畅想是AI医疗赋能基层,扩充基层的医疗资源,但当时技术还没有到,直到2023年迎来突破性的变化。
我们用“大模型”这个词的时候,跟以前AI不一样。以前能够下围棋、可以看片子,包括AlphaZero,以及后面能做蛋白质结构解析的AlphaFold,其实都还是在客观世界里面找寻规律。像院士讲的,把数据变成信息,信息变成知识,这是以前的方式。
2023年的变化带来了巨大的区别。今天的AI是以语言为中心的,它通过学习人类语言,学习了语言背后的交流方式,学习了人类对世界的认知。 它能看书了,可以读论文,可以看完16000本医学书,把5000万论文看掉,能够看病历,这是以前做不到的。去年是智能元年,AI能像文科生一样写诗,帮助你写文章,今年就能做推理了。
主持人讲什么叫最领先的AI,今天的AI最核心特质的是懂语言,将语言背后的推理问题、思考问题、沟通问题和认知问题变成数学问题。因此它开始能够像人一样,仿照人的行为进行工作。
我畅想两件它可以参与的事情:第一件是能够成为医生的助手或者患者的医生朋友,能够形成三角关系,有医生,有AI,有患者,而不是“躲”在医生背后做工作。
第二个事情,美国最顶尖AI公司Anthropic的CEO Dario,他也是生物学家做AI,他说AI很大的能力不是在处理数据,而是可以帮助做实验设计。通过AI做实验设计可以更高效地搜集数据,这个数据会形成飞轮。因此今天在医疗服务,在医学里面都能够打开新的局面,甚至AGI到来之后,医学会迎来突破性的发展。 科研人员能有更好的实验设计,医生可以更好跟患者进行沟通,更好地分析数据,这是我们畅想未来的变化。
AI如何助力医学和医疗马春娥: 一个从医学的角度,一个从人工智能发展角度畅想了一下未来。结合实际,有很多AI技术在医疗场景有应用,樊院士跟大家分享下,哪些对医生工作特别有帮助,哪些创新你觉得还需要进一步做工作?
数坤科技创始人、CEO马春娥樊代明: 首先医学是关于生命的科学,要救命的,生命太复杂。物理学家薛定谔在20世纪40年代想回答这个问题,最后认为生命不是化学,不是物理,也不是数学。到了1980年代,钱学森说生命是人体的复杂性和开放性。事实上,生命的确需要各种物质,它们不仅是存在,关键是各自存在的关系、所发挥的作用,两个功能在体内加在一起,就可能产生第三个更高级的功能,叫无中生有。当然医学既要应用这个“无中生有”,也害怕失去“无中生有”。
我们必须把人体整个变化整合起来,特别是随着时间的变化整合起来。当然整合本身如果光靠人,这事很难,一定要用AI。 美国为了解决医学,他们提出来精准医学,中国人误解了,以为是买更多的设备、试剂、分子,最后搞出来一个“肇事”的东西。把它解决了,以为就解决了疾病或健康的问题。其实错了,不是这样的,我们知道《Science》发表了一篇论文,测了50个细胞的基因突变,结果发现个个都不一样。《Nature》测了5000个,也是个个不一样。人的细胞都不同,于是形成了骨头和肌肉,正因为所有不同的细胞在一起,起了作用,才有了我们的生命。 某一个细胞出了问题,并不影响我们的生命,这就是医学。
我们提出“整合医学”以后,很快得到了国际上的认可。怎样把人体生命物质特别是生命活动的大数据整合起来?一定要大数据,一定要人工智能。现在在医院用于挂号或其他的数据统计,不能说它不是人工智能,都是有用的,但只是帮助医学助力医疗。
进一步的助力我们也有做,人工智能医学大脑MedBrain,这个平台在国内非常有名,由75位院士联名一起来做的。我们把两万种疾病的主要诊断要素、治疗约束全都放进去了,形成一个大的模型叫作“大专家.COM”。有了这个模型后,各地民众只要用手机对话,不一定人直接来,它就可以回答你,起了很重要的作用。
全国各地很多的县都在用这套系统,因此太平保险就加入了,给我们几个亿的支持,医保就少用了。这样的联动从根本上用整合医学的方法,用AI的助力,使得医疗发生了根本的变化,现在正在推广。这是一个例子,能够用现代科学技术,帮助解决医学的复杂性。
我们知道科学技术是确定性的,而医学是不确定性的领域,现在大模型语言可以交流了,能在一定程度上解决这个复杂问题。所有能够帮助医学,我们都热烈欢迎。
马春娥: 刚才院士讲了两个概念,从医学角度上来说叫整合医学,这个理念非常先进,此前是专科,心脏科和脑科互相不懂,但现在整合起来,整合医疗特别需要技术的支撑。
王小川: 院士用了两个不同的词,一个叫医学,一个叫医疗,其实在医疗行业里面这两个词是一起的。好多医院都有医学院做科研,医生都得发论文才能做晋升,唯一的这么一个行业,是从业人员还得要有科学发现的。
刚才院士讲的,是怎么能让它有数据之后,做医学发现,帮助人,然后是医疗服务。近期到远期,我们把它分成三件事情来看:
第一件事情,在服务里面,我们是否能够去缓解今天医疗资源不足的问题。医疗的核心不只是药、器械,而是好的医生,尤其往基层走。中国家庭医生、全科医生的数量和医术水平都不足以支撑人民健康发展,大家很着急往三甲医院跑,甚至产生医疗挤兑,都要往上走。
因此第一件事,叫“造”医生。不是造顶尖医生,而是去造能够帮助你做分诊、咨询、建档,能够像基层家庭医生一样工作,和家庭医生配合,使患者居家就能得到医嘱,可以推动患者早筛早诊断,甚至做慢病管理的医生。它是一个服务概念,不是医学概念。
第二,希望在医疗体系里面共享国家政策,帮助医疗服务的发生改路径,使得医疗资源下沉,更多在基层里面,甚至在社区足不出户,就能够得到医疗服务。比如说跟北京儿童医院的合作,倪鑫院长讲80%儿童患者不需要来医院,病人到医院去会医疗挤兑,也会交叉感染,家长还得请假,各种费用发生非常多。因此我们认为一个词叫“改路径”,使大家就医路径发生改变,这个会对中国医疗资源的分配带来很大的帮助。
再往后随着AI医生参与到随访、数据搜集、全生命周期管理之后,可能获得更多密度更高、质量更高的优质数据。有了这些,就有机会促进医学方面的发现。
在我们逻辑里面 先去造AI医生,成为医生和患者的朋友,随后改变大家的就医路径,能够居家解决大部分问题,使得早诊早发现,最后在生命周期管理里,得到足够多的数据,促进进一步发展。 今天本质是缺优质医疗服务,以及足够多的数据,帮助我们做新的科研。
未来已来马春娥: 中国结合自己的国情,我们下一步怎么更好拥抱人工智能?
樊代明: 肺癌、胃癌、肝癌、胰腺癌、食管癌在中国是主要的肿瘤,中晚期能活五年的只有20%,80%都走了,美国也一样。
中国工程院院士、中国抗癌协会理事长樊代明我们长期以来都是用国外的肿瘤指南翻译过来给中国人看病,其实水土不服。中国人有自己的环境、人种不同,长期这么干,能成吗?比如说肝癌,国外是C型肝炎引起的,中国是B型肝炎引起的,B型肝炎不好治,C型肝炎可以治愈。食管癌在中国主要是抽烟喝酒引起的,以鳞癌为主,美国以腺癌为主,两个交叉只有10%左右,你用它来治,能治好中国人吗?中国人必须有自己的办法才行。
怎么办?我们组织13000多位专家、300多位院士终于创研出来中国本土的指南。这个指南3000万字,100斤重,我们已经翻译成16种语言,推到156个国家,他们治不好的,我们这个正好对他们有帮助。
这其实是AI的作品,100斤重的文字光靠人脑算不出来的,且效果非常好。然后不断地提高,结果是 十年前,中国肿瘤病人五年生存率只有33%,去年到了43.7%,增加了10个百分点。中国每年有500万肿瘤病人,10%就是50万人。 过去活不过五年,现在活过五年了,这就是通过大数据,通过AI,通过集体智慧做出来的。
马春娥: 医学界自己也在做大模型,很多医院都发布了自己大模型,王小川从企业界和技术界怎么看这个事情,怎么跟他们结合?
王小川: 确实这是两个行业,去年是智能元年,今年是第二年。2024年初,很多朋友给我发消息,说“小川,2024年元旦快乐”,我回复的是:智能二年快乐。这是一个新的思维,新的物种已经进来了。我们确实观察过在医学界充分让大模型去做数据的治理,到今天有的数据在院内已经可以工作,帮助做诊断,或帮助做临床决策的辅助,做得非常漂亮,整个医学界的医院都已经动起来了。
再往前走一步,医院在思考能不能够让这样一个AI医疗大模型,发挥更大的作用,往基层走。一方面解决疑难问题,一方面直接对患者进行服务。有一些路径的改变,其实跟医院进行共创,不只是勇攀医学高峰,而是让整个就医路径有更大的突破。
院士讲到早诊早筛早干预,在居家环境里面,除了医生以外,还有医工结合可以做。比如说数字生物标志物,对咳嗽的检测帮助你做筛查,到底往肺炎发展了,还是有其他哮喘的问题。
在这里面还有大量的临床问题,不一定发生在医院里面,我觉得这里有大量的科学可以讨论。 AI进入之后,我的想象是医疗咨询和医疗服务是无处不在的,居家也能得到医疗关怀,甚至能够得到医疗陪伴,这件事情是传统医院需要跟AI做一些共创的。
马春娥: 最后,我们畅想一下未来。
樊代明: 畅想未来,未来已来,AI助力医学发展可以说不以人的意志为转移,最近在西安出了两件震惊世界的事情。一个是中国整合肿瘤学大会召开,来自全球108个国家的专家,线下6万人,我们把世界十大肿瘤组织都请来了,各办一个分会场,把世界六大杂志的主编请来,也办了六个大分会场,一共近20个分会场,中英文全球直播,7229万人听,就是讨论整合医学在人工智能帮助下怎么改变未来。
第二个,在西安成立了非常高级的学会叫World Association for Integrative Oncology世界整合肿瘤学协会。70多个国家的学者参加,理事会中的13个理事是所在国的医学科学院院士,包括五大洲肿瘤学会主席,水平非常高。
世界上有6万人的大会吗?我不知道有没有,医学界是没有的。中国开得这么成功,现在影响非常大,所以我们医学同道一定要敞开怀抱,拥抱新技术的到来,只有这样才会使我们无往而不胜。我们要成功不能只有胸腔,更应该有胸怀。
王小川: 刚才院士提到了未来已来,我认为两个事情会在未来五到十年发生。第一件事情是大家可以触手可及获得优质医疗资源,不会为了找一个顶尖医生而烦恼,解决心理上的焦虑,这是对大众服务可以做到的事情。
第二个事情, 未来五到十年医学的发展,将会超过之前五十年到一百年发展的速度,AI的进入会有更多的医学发现 ,大多数癌症找到相应治疗的方法,我们将获得生物自由,大多数疾病都将得到攻克。
来源:面包财经一点号1