近日，由人民网（贵州）、财新智库、BBD联合主办的“数字融合?领航中国新经济”论坛在贵阳举行，论坛紧扣“数字融合”主题，邀请国内外数字经济领域的产业专家、经济学家及商业领袖齐聚一堂，深入聚焦数字经济与传统产业的融合发展。论坛现场，与会嘉宾不仅从宏观层面探讨数字经济与产业融合的发展前景，而且还从更深入的技术实践层面，对传统产业如何利用数字经济浪潮实现结构化转型进行深入探讨，共话大数据、人工智能、互联网+、云计算等新一代信息技术的发展前景，促进新一代信息技术与各行各业的深度融合，领航中国新经济，推动高质量发展。
在论坛上，飞利浦中国副总裁兼首席技术官王熙指出了医疗AI领域的四大挑战。
Q：目前阶段医疗AI最大的挑战是什么？
王熙：飞利浦是一家领先的健康科技公司，我们也围绕着人，以人为中心，对业务开展，我们也涉及到从健康生活方式，到诊断，再到治疗，我们的产品包括我们的解决方案，一方面面对的是大量的采集数据，我们对数据进行大量的分析，在AI的投入用三个英文字母，一个I，C，E。
第一个I就是投入（Investment），其实我们对于AI已经有长期的积累，是关于智能的算法。在过去的5年当中我们把这样的投入更明确地讲成AI，我们在2017年研发投入17亿欧元，60%在软件的投入上。过去几年当中我们在市场上不仅仅是产品发布，同时也是解决方案和服务的提供。我们到目前为止，今年大概有250多个跟AI或者大数据相关的科研的课题，以技术和解决方案为主导。从工程师的角度来讲，要做大量产品的研发，我们有相应的很多投入。
第二个C就是合作（Collaboration），刚才中电李总介绍到了我们飞利浦跟中电谈合作，我们在过去几十年间，在全球有四千多家顶级医院，包括企业还有科研院所。我们与这些医院、企业和科研院所进行大量合作，也为健康科技提供相应的解决方案。
第三个E，我们把它叫做生态圈（Ecosystem），是一个能够让AI普惠的概念，我们发布了一款产品，一个能让大家更多地参与，同时也能更好，更有效，更方便地使用的平台。
我们总结出了四大核心挑战。第一个就是非结构化的数据，相信大家都知道在医疗这一块，无论是宽带，还是医院的各个设备，都产生大量的数据，实际上这些数据本身并没有很好的结构化，大概80%以上应该是非结构化的，但是有很多时候，结构化的需求非常重要。比如说肿瘤患者的治疗，需要从各个方面的报告当中提取相应的数据，怎么把非结构化的数据进一步结构化，进而提高效率、减少成本就成了重中之重。
第二个就是算法以及标注。数据如果没有相应的存储，那么就很难去设计出一个可行的模型，从而达到一个AI辅助诊断和治疗的作用。所以这一块的标注是非常需要行业认同的，随着数据量不断地增加，我们也面临越来越多的挑战。
第三点，也是我们刚才华为的郑总也提到一点，我也非常认同，就是关于AI的人才，既要有有数据算法，也要有行业的长期的积累。如何把这种综合性的人才真正地培养起来，并且能够在这里面发挥大的作用，我相信这是我们的一个挑战和机遇。
最后一点就是行业的监管，我们是在做医疗产业，这跟人的生命息息相关。那么随着产业的发展，如何更好地促进监管？监管所带来的一些挑战我相信同时也会给一个行业进一步的推动。
Q：从国家队来说，我们的数据够不够，有没有合作的空间？
王熙：数据肯定是越多越好，那么这个合作当然是非常必要的，就像前面介绍的，我们大家都希望有一个平台在数据共享方面有一个更深的合作。
Q：作为一个医疗器械厂商，飞利浦的优势和劣势是什么？
王熙：我们在几十年的实践当中，从临床的实际出发，本土化做的非常好。比如说我们对于肿瘤患者这一块的治疗，怎么对肿瘤患者的状况有整个全局的认识？首先需要从数据库里抓取，有的可能是化验数据，有的可能是影像数据，然后通过自然语言处理的技术进行处理并展示。设备本身来说，这几十年当中，我们有相当一部分的团队的力量是跟医生有直接临床之间的沟通。比如我们做设备的培训也是医生，这种交流以及对于临床实际需求的认识是非常深刻的。在这种情况下，再结合大数据，包括人工智能的算法，这时候带来的价值是可以直接解决这些临床上的需求。我们也在影像处理的AI这块有大量的应用，比如说肺结核的筛查、关于肝癌的诊断和对于女性乳腺癌的筛查，这些都需要有长期的积累，才能对于临床有充足的认知。还有就是通过一些大数据分析，把个人的纵向数据和基于大数据分析的横向数据相结合，最后可以呈现一个个性化的诊断或者治疗的解决方案。
Q：最后一句话总结一下。
王熙：飞利浦将进一步推动和致力于中国大数据、人工智能的建设。
本文来源：网易
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李崇_NN5538
