挺進醫療領域， 無論是對於IBM、穀歌、蘋果、還是對於中國的BAT， 都是一個“欲速則不達”的夙願。 自建、收購、重金挖角...頻頻發力， 卻總似鏡花水月。
“他們缺乏對醫藥的基本瞭解， 也不清楚我們的需求。 ”總有醫生這麼抱怨。
這一次， 借人工智慧ET， 阿裡主動放低身段， 提出要開放阿裡雲平臺的計算能力和“孵化”服務， 集聚百家所長， 為中國醫生適配“機器人”助手。
作者：wain、王小楠
全文3300字5分鐘， 以醫藥產業視角， 為智慧醫療把脈
3月29日， 深圳， 阿裡雲宣佈正式上線ET醫療大腦。
在阿裡雲總裁胡曉明的介紹中， 通過海量的醫學影像資料， 對病灶進行智慧捕捉、分析， 輔助醫生診斷疾病；通過對基因突變的大資料研究， 預測、診斷疾病， 推進新藥研發， 以及為患者提供個性化的精准用藥指導， 是ET醫療大腦在未來幾年內的主要“成長目標”。
除了英特爾、華大基因這樣的戰略合作夥伴助陣，
該賽事旨在通過開放計算和存儲的雲服務， 吸引、聚合更多智慧醫療研發能力， 持續為ET醫療大腦賦能。
這意味著， 與IBM、穀歌、百度等國內外互聯網巨頭一樣， 阿裡巴巴也計畫通過人工智慧， 突破多年來相對“封閉”的醫療領域， 佈局健康服務產業。
中國人口基數大， 也擁有海量的疾病和健康資料， 但由於缺乏政策法案， 醫療大資料如何走出醫院各自“封鎖”的his系統， 為協力廠商有效開發與安全使用？將成為上述跨界巨頭們首先要迎接的挑戰，
與對手相比， 阿裡缺少搜尋引擎來沉澱、整合大數據， 但憑藉阿裡雲， 用開放大資料的複雜運算和機器深度學習能力， 做為“對弈”的籌碼。
值得關注的一點是， 與多個領域結合人工智慧喊出的“機器換人”不同， 醫療界對人工智慧的態度， 仍非常謹慎。
“AI+健康大資料產生的智慧醫療， 應該作為醫生的助手。 ”呼吸疾病國家臨床醫學研究中心肺癌組學術帶頭人， 廣州醫科大學附屬第一醫院院長何建行教授認為， 只有“機器加人”， 才能對疾病發起最強有力的挑戰。
為獲得醫學界的認同， 阿裡雲將ET醫療大腦定位為“醫生助手”。
產業關鍵字：佈局——ET醫療大腦眾籌優秀“演算法”
ET是阿裡在人工智慧領域的成果集合。
此前， ET在電商、物流、交通、製造業、金融和資訊安全等領域， 均有不俗表現， 並頻頻與地方政府合作， 參與智慧城市建設。 通過開放的雲生態， 和一系列名為“天池眾智”的AI競賽， 阿裡雲在過去三年裡， 集中了一批來自全球各地的演算法工程師、行業專家， 和人工智慧研發團隊。
此番， 高調為ET賦能“醫療大腦”， 阿裡在智慧醫療領域的戰略佈局， 已清晰展現。
同日， 阿裡雲還聯合英特爾、linkdoc(零氪科技， 一家致力於腫瘤大資料研究的創業公司)， 啟動為期三年的天池醫療AI演算法眾智系列大賽。 首季比賽， 圍繞全球第一高發惡性腫瘤——肺癌展開。
阿裡雲大資料孵化器——天池平臺負責人王一婷不諱言， 發現更多優秀的醫療AI研發團隊、人才，
“特別是， 對於像肺癌這樣， 在現代社會中， 發病率不斷攀升， 對人類健康威脅越來越大的疾病， 阿裡雲希望團結更多的科學家， 研發出多樣化的人工智慧診療產品， 並廣泛應用于臨床， 成為醫生和患者攻克疾病的有力助手。 ”阿裡雲總裁胡曉明這樣闡釋ET進軍醫療領域的初衷和迫切性。
產業關鍵字：開放——為參賽選手提供“孵化”服務
與IBM 的Waston(沃森)， 穀歌的AlphaGo相比， 阿裡雲的ET算是後起之秀。
但是， 因為專業性、複雜性、隱私倫理等多重因素， 多年來， 在行業壁壘“高築”的醫療領域， 全球互聯網(電腦)巨頭的醫療AI探索， 都是願望迫切，但淺嘗輒止。
顯然，考慮到ET“醫療大腦”成長中必將遇到的上述“煩惱”，29日，阿裡雲從多個層面，高調展示天池平臺的開放性，以及對有志於醫療AI的創業團隊的服務誠意和孵化能力。
首先，是資料服務。天池平臺宣佈，在國家衛生計生委的指導下，已與全國20多家大型腫瘤醫院簽署戰略合作協定，基於醫學研究目的，天池可為參加首季肺癌診療AI競賽的選手，提供海量的脫敏後高解析度胸部CT掃描資料。
其次，是來自醫療界的指導。大賽聘請了來自三甲醫院的多位臨床專家加盟評審團，確保機器訓練中，醫療資料的品質，並在關鍵賽點為選手提供專業的醫學和影像學指導及評判。
第一賽季總獎金池高達100萬。天池官網已於3月29日開放報名，預計在9月25日收官，決出冠軍團隊。
不僅是豐厚的獎金，阿裡雲還承諾為賽事中脫穎而出的優秀演算法提供臨床應用轉化服務。
“我們將ET醫療大腦設置為一個開放的人工智慧系統。阿裡雲自身有大量的醫學與人工智慧科學家投入到研發當中，但我們更希望能吸收外部精良的演算法與醫學經驗，只有如此，ET才能集百家所長。” 阿裡雲智慧科學家閔萬里介紹，聚集在阿裡雲端的科學家和開發者，不需要自己去總結疾病診斷規律，而是通過海量的脫敏病歷資料作為示例，來訓練機器完成特定的深度學習任務，並“摸索”出解題方法，“科學家要做的，是優化演算法和提供大量的訓練資料。”
產業關鍵字：共用——先摸清醫療痛點，再談資源分享
用於輔助超聲影像科醫生，通過B超，對甲狀腺結節做出快速“捕捉”和良/惡性診斷的演算法，是較早入駐阿裡雲“天池”平臺的醫療AI成果。
這款演算法的主要研發者——浙江大學孔德興教授介紹，通過對上萬張有精確結節位置/大小標注的甲狀腺B超的深度學習，擁有了比人眼更精確的結節“掃描”檢出能力，和比人腦更“冷靜”的良、惡性指標判斷能力。
去年開始，這項技術進駐浙江大學第一附屬醫院、杭州市西湖區留下街道社區衛生服務中心等大型和基層醫療機構，擔任實習“醫生助理”。在兩萬例甲狀腺B超閱片和輔助診斷的臨床訓練中，對甲狀腺結節的檢出率高達90%以上，良/惡性判斷的準確率也超過85%。
浙一醫院超聲科副主任趙齊羽介紹，即便在三甲醫院甲狀腺結節B超的平均診斷正確率也只有60%左右，多需患者切除結節後再進行活檢(病理學檢查)，才能診斷結節是良性還是惡性。
同時，由AI演算法與醫生為患者進行B超檢查同步收集影像學資料，從資料分析到出具判斷報告，僅需要不到1分鐘的時間。過去，有經驗的超聲科醫生從閱片到書寫診斷報告，至少需要20分鐘。
“人工智慧對臨床醫療的促進，一是提高醫生的工作效率，減少患者等待時間，但我們更看好它在基層醫院的應用，可以幫助基層醫生，還有年輕快速掌握較高水準的醫學影像診斷能力。”天津市胸科醫院胸部腫瘤中心主任張遜教授認為，無論是人工智慧產品的研發者，還是有志於醫療產業的互聯網公司，都要先摸清臨床醫療的“痛點”和實際需求，才能做到“資源分享”。
對於孔德興研究團隊而言，選擇與英特爾這樣國際頂尖的伺服器開發商和大資料演算法集成平臺——阿裡雲合作，也是為了資源分享。
“希望在阿裡雲上，獲得與更多醫療機構合作的機會。” 孔德興坦言，人工智慧與醫療的結合，還有很多待解問題。“比如，機器判斷的指標是數字，與臨床診斷的症狀指標，相關性有多強?”
他也建議，在智慧醫療領域，阿裡雲應該更加開放、包容、公益，讓不同的研發者(團隊)，在雲平臺上，共用計算能力、存儲能力，相互切磋、借鑒機器深度學習的認知模型。
產業關鍵字：競爭——摒棄“顛覆”思維，爭做醫生“助手”
就在ET醫療大腦上線的前一天，3月28日，IBM與百洋醫藥集團在北京簽署戰略合作協定，委託後者旗下的百洋智慧科技，成為其醫療人工智慧產品——Watson for Oncology 在中國市場為期三年獨家總代分銷商。
近年來，Watson Health(沃森健康)不斷尋求與中國醫院、醫藥企業的合作，籌碼則是其未來部分新產品的研發合作權和優先銷售權。
毋庸諱言，IBM正在加速推進沃森健康旗下多種認知智慧解決方案(產品)“搶灘”公眾健康需求正在“噴薄而出”的中國市場。
年初，百度裁撤醫療事業部，從上到下集中資源推進智慧醫療，雖然仍面臨不同背景版塊之間整合的“水土不服”，但要憑藉多年來，通過搜尋引擎積累的大量醫療資訊、資料，開發“百度醫療大腦”的野心，亦表露無疑。
與國內外“同行”相比，阿裡雲在智慧醫療領域，更強調生態的開放，在競爭中協同。
“我們都希望互聯網和醫療連結，但很多時候，來自醫療界的能動性並不強。那麼，互聯網醫療到底要改變什麼?是改變制度和體制，還是幫助醫生解決臨床醫療工作中的痛點?”中國醫師協會副秘書長謝啟麟指出，去年，中國臨床醫療資料的體量就高達4.5萬億，僅靠一家互聯網企業或醫療互聯網企業，就是投幾百億，也不太可能撬動。
阿裡雲和戰略夥伴英特爾達成了這樣一個共識，在智慧醫療領域，不提“顛覆”，而是強調協同、互助。
“醫療方面，我們一定要聚集非常專業的人一起做。”阿裡雲研究員、資深圖像識別科學家華先勝坦言，常見的識別，比如人臉識別資料，都比較容易獲取，但醫療資訊的獲取，是行業公認難題。
因此，ET醫療大腦的打造，並非憑阿裡一己之力，而是通過開放大資料的雲計算能力、雲存儲平臺，吸引醫療機構、醫生團隊、醫藥企業、基因測序機構和人工智慧研發團隊，在同一平臺上多邊多向合作；研發出的智慧解決方案，不是取代醫生，而是為醫生“配個助手”。
“希望智慧醫療能克服互聯網醫療的‘通病’，只有去幫助醫生，才能對接醫療的核心價值”，謝啟麟說。
都是願望迫切，但淺嘗輒止。顯然，考慮到ET“醫療大腦”成長中必將遇到的上述“煩惱”，29日，阿裡雲從多個層面，高調展示天池平臺的開放性，以及對有志於醫療AI的創業團隊的服務誠意和孵化能力。
首先，是資料服務。天池平臺宣佈，在國家衛生計生委的指導下，已與全國20多家大型腫瘤醫院簽署戰略合作協定，基於醫學研究目的，天池可為參加首季肺癌診療AI競賽的選手，提供海量的脫敏後高解析度胸部CT掃描資料。
其次，是來自醫療界的指導。大賽聘請了來自三甲醫院的多位臨床專家加盟評審團，確保機器訓練中，醫療資料的品質，並在關鍵賽點為選手提供專業的醫學和影像學指導及評判。
第一賽季總獎金池高達100萬。天池官網已於3月29日開放報名，預計在9月25日收官，決出冠軍團隊。
不僅是豐厚的獎金，阿裡雲還承諾為賽事中脫穎而出的優秀演算法提供臨床應用轉化服務。
“我們將ET醫療大腦設置為一個開放的人工智慧系統。阿裡雲自身有大量的醫學與人工智慧科學家投入到研發當中，但我們更希望能吸收外部精良的演算法與醫學經驗，只有如此，ET才能集百家所長。” 阿裡雲智慧科學家閔萬里介紹，聚集在阿裡雲端的科學家和開發者，不需要自己去總結疾病診斷規律，而是通過海量的脫敏病歷資料作為示例，來訓練機器完成特定的深度學習任務，並“摸索”出解題方法，“科學家要做的，是優化演算法和提供大量的訓練資料。”
產業關鍵字：共用——先摸清醫療痛點，再談資源分享
用於輔助超聲影像科醫生，通過B超，對甲狀腺結節做出快速“捕捉”和良/惡性診斷的演算法，是較早入駐阿裡雲“天池”平臺的醫療AI成果。
這款演算法的主要研發者——浙江大學孔德興教授介紹，通過對上萬張有精確結節位置/大小標注的甲狀腺B超的深度學習，擁有了比人眼更精確的結節“掃描”檢出能力，和比人腦更“冷靜”的良、惡性指標判斷能力。
去年開始，這項技術進駐浙江大學第一附屬醫院、杭州市西湖區留下街道社區衛生服務中心等大型和基層醫療機構，擔任實習“醫生助理”。在兩萬例甲狀腺B超閱片和輔助診斷的臨床訓練中，對甲狀腺結節的檢出率高達90%以上，良/惡性判斷的準確率也超過85%。
浙一醫院超聲科副主任趙齊羽介紹，即便在三甲醫院甲狀腺結節B超的平均診斷正確率也只有60%左右，多需患者切除結節後再進行活檢(病理學檢查)，才能診斷結節是良性還是惡性。
同時，由AI演算法與醫生為患者進行B超檢查同步收集影像學資料，從資料分析到出具判斷報告，僅需要不到1分鐘的時間。過去，有經驗的超聲科醫生從閱片到書寫診斷報告，至少需要20分鐘。
“人工智慧對臨床醫療的促進，一是提高醫生的工作效率，減少患者等待時間，但我們更看好它在基層醫院的應用，可以幫助基層醫生，還有年輕快速掌握較高水準的醫學影像診斷能力。”天津市胸科醫院胸部腫瘤中心主任張遜教授認為，無論是人工智慧產品的研發者，還是有志於醫療產業的互聯網公司，都要先摸清臨床醫療的“痛點”和實際需求，才能做到“資源分享”。
對於孔德興研究團隊而言，選擇與英特爾這樣國際頂尖的伺服器開發商和大資料演算法集成平臺——阿裡雲合作，也是為了資源分享。
“希望在阿裡雲上，獲得與更多醫療機構合作的機會。” 孔德興坦言，人工智慧與醫療的結合，還有很多待解問題。“比如，機器判斷的指標是數字，與臨床診斷的症狀指標，相關性有多強?”
他也建議，在智慧醫療領域，阿裡雲應該更加開放、包容、公益，讓不同的研發者(團隊)，在雲平臺上，共用計算能力、存儲能力，相互切磋、借鑒機器深度學習的認知模型。
產業關鍵字：競爭——摒棄“顛覆”思維，爭做醫生“助手”
就在ET醫療大腦上線的前一天，3月28日，IBM與百洋醫藥集團在北京簽署戰略合作協定，委託後者旗下的百洋智慧科技，成為其醫療人工智慧產品——Watson for Oncology 在中國市場為期三年獨家總代分銷商。
近年來，Watson Health(沃森健康)不斷尋求與中國醫院、醫藥企業的合作，籌碼則是其未來部分新產品的研發合作權和優先銷售權。
毋庸諱言，IBM正在加速推進沃森健康旗下多種認知智慧解決方案(產品)“搶灘”公眾健康需求正在“噴薄而出”的中國市場。
年初，百度裁撤醫療事業部，從上到下集中資源推進智慧醫療，雖然仍面臨不同背景版塊之間整合的“水土不服”，但要憑藉多年來，通過搜尋引擎積累的大量醫療資訊、資料，開發“百度醫療大腦”的野心，亦表露無疑。
與國內外“同行”相比，阿裡雲在智慧醫療領域，更強調生態的開放，在競爭中協同。
“我們都希望互聯網和醫療連結，但很多時候，來自醫療界的能動性並不強。那麼，互聯網醫療到底要改變什麼?是改變制度和體制，還是幫助醫生解決臨床醫療工作中的痛點?”中國醫師協會副秘書長謝啟麟指出，去年，中國臨床醫療資料的體量就高達4.5萬億，僅靠一家互聯網企業或醫療互聯網企業，就是投幾百億，也不太可能撬動。
阿裡雲和戰略夥伴英特爾達成了這樣一個共識，在智慧醫療領域，不提“顛覆”，而是強調協同、互助。
“醫療方面，我們一定要聚集非常專業的人一起做。”阿裡雲研究員、資深圖像識別科學家華先勝坦言，常見的識別，比如人臉識別資料，都比較容易獲取，但醫療資訊的獲取，是行業公認難題。
因此，ET醫療大腦的打造，並非憑阿裡一己之力，而是通過開放大資料的雲計算能力、雲存儲平臺，吸引醫療機構、醫生團隊、醫藥企業、基因測序機構和人工智慧研發團隊，在同一平臺上多邊多向合作；研發出的智慧解決方案，不是取代醫生，而是為醫生“配個助手”。
“希望智慧醫療能克服互聯網醫療的‘通病’，只有去幫助醫生，才能對接醫療的核心價值”，謝啟麟說。