【潮涌长三角】智慧医疗如何助力长三角一体化发展这家医院给出答案

中新网上海9月30日电 题:【潮涌长三角】智慧医疗如何助力长三角一体化发展,这家医院给出答案

医院是什么样子?预约挂号、排队看诊、对号取药……但在上海有这样一家医院,即便患者身处异地,也能享受到这里的医生远程问诊治疗,机器人还会智能配送药品。

如今,AI已经可以赋能各行各业,包括在很多碎片化场景中,也可以看到AI的身影了。今天我想跟大家分享的话题是:“AI行业应用,产业升级”。

第二,面向一个新型、突发性的应用需求,能够有快速适配的能力。正是因为具备这样的能力,在今年疫情之初,大华在短短的7天时间实现研发并量产超高精度的测温系统。

什么叫AI 1.0阶段?这个阶段大家都在研究各式各样的算法,我们可以形象地称之为“闭门思过”。

雷锋网原创文章,。详情见转载须知。

2、应用会主导AI个性化发展;

2019年,在雷锋网组织的第二届人工智能安防峰会上,我们谈到了如何去提升场景化的应用体验。

基于刚才所提的架构体系,我举一个例子。

病人若想预约远程就诊,首先需要在智慧互联网平台上提出申请,进行实名认证,资料上传完成之后方可预约医疗专家进行远程就诊。

我们认为,此前的数据智能更多的还是基础智能加上人工经验辅助,还不能达到自我智能。

所以大华在构建人工智能体系的过程中,考虑到了包括算力的构建、核心算法的构建、面向各个行业应用的构建,以及我们如何去覆盖各个产品类型的逻辑。

当然,只是解决了数据智能化还不够,还需要对数据进行挖掘、整合、分析。

2018年,在雷锋网组织的第一届人工智能安防峰会上,我们探讨了AI如何去推动行业变革。

这时候通过我们的系统能力去提升算法的鲁棒性,来减少对场景的依赖至关重要。我们认为实战是检验算法性能的唯一标准,而不是实验室指标高一个点、低一个点。

在这个过程中,首先要构建人工智能解决方案的端到端体系化能力,大华已经在四个方向做了重点布局:系统架构、数据智能、智能工程化、智能技术。

回到数据智能,我们认为在整个数据世界里面其实什么都没有,唯一有的要素就是数据。

第二,我们有一套完整的数据智能闭环,在数据智能上,除了解决智能化本身的问题,还需要建立数据从“数据获取、数据治理、数据管理到数据分析”的完整的数据链路闭环。大华利用长期积累的大量行业经验、实践经验、数据经验,建立了一整套从感知到智能到数据环境的数据智能的闭环。

他说,未来,这些地区的医保也将突破区域性限制,在执行政策和力度上,三地区能够达到同步。同时,这里也跟江苏、浙江部分区域实行互联互通以及检查结果互认,能将优质医疗资源向浙江、江苏两地辐射,助力长三角一体化发展。

丰富的医疗资源是上海的优势,为拓宽其对长三角的辐射面,发挥“龙头作用”,长三角智慧医院特地选择在青浦建设,以弥补青浦、吴江、嘉善三地的医疗资源弱势,助力长三角一体化发展。

今天到了AI 3.0阶段,我们要谈的不是做出一套非常厉害的算法、也不是做出一套非常厉害的系统,而是需要弄清楚客户究竟需要什么功能?而我们能够提供什么样的能力?

幸运的是,身处AI 3.0阶段,大华已经锻造了三种能力:

从最早的数字化、网络化到今天的智慧化,AI的到来使得智慧化转型成为可能,在践行的过程中,我们首先需要思考:AI如何才能实现商业化,毕竟技术不可能一直投入,得不到产出。

洪斌院长接受采访 单冰洁 摄

同时,我们也发现,近几年中国出现了很多芯片公司,我们会面临更多芯片的选型问题。基于此,我们也构建了一套完整的供应链体系,来实现面向所有芯片的快速部署,加快我们从技术到产品,到商业落地的转化效率。

过去两年,数字经济这个词特别火热,安防也被称之为数字安防,数字安防实际上经历了很多次的更新与迭代。

在这个构建过程中,我们认为人工智能不是一个点状的问题,而是一个产业链的问题。

第三,我们有一套完整的工程体系,大华已建立面向人工智能快速部署的完整工程体系,加快从技术到产品到商业落地的转化效率。此外,在整体系统运行上,大华在端、边、云的数据统一、系统调度和数据链路做了大量的工作,实现真正的端、边、云数据协同,从而保证系统最优地运行效率和用户体验。

以下是殷俊现场演讲全文,雷锋网作了不改变原意的整理与编辑:

殷俊认为在3.0阶段是应用主导个性化和AI解决方案的敏捷交付。

当然,AI虽然现在可以做到部分商业化落地,但未来还有很大的提升空间。

同时,不仅仅要聚焦人工智能本身,更重要的是通过物联网与人工智能的融合,积极、高效响应各行业的应用需求。

除了构建以上核心能力,大华还开放全栈能力,赋能行业生态,并在实战中持续积累人工智能核心技术,针对全场景理解、小规模数据、泛化能力、多任务学习和AutoML的人工智能五大技术挑战,开展实践探索,并已取得出色的实战应用成果。

在朱家角人民医院院长洪斌看来,建立健康驿站是可行性比较高的实践。互联网看诊服务可以直接延伸至健康驿站所在的点位,患者不用离开所在区域即可远程发起与医院的联系。

峰会之上,大华股份先进技术研究院院长殷俊带来了题为「AI 行业应用,产业升级」的精彩演讲。

后面我们把交通要素全部标识出来,做成了一个全域智能模型,也就是说不用再人工配置了。

今天讲到了很多内容,总结一下,主要有三个点:

殷俊认为,AI经历了理论研究的1.0、智能落地的2.0,目前处于行业智能的3.0阶段。

面对这个阶段,大量行业应用驱动人工智能需求的快速加载,为匹配智慧化的服务要求,两大能力最为关键。

大华股份先进技术研究院院长 殷俊

除此之外,我们还要和合作伙伴们去做互联互通。

不久之后,长三角智慧医院——朱家角人民医院就能通过“互联网+”、人工智能等方式为普通民众看病。29日,记者跟随“潮涌长三角•共建进行时”主题网络传播活动走进这家医院,现场探访智慧医院项目建设进展情况。

第一,我们有一套完整的技术体系架构,基于丰富的硬件与软件资源,大华已实现了以业务导向的快速定制体系,解决了AI加载、算力与资源调配、安全等实际问题,从而保证技术快速落地,实现高质量、高可靠性、弹性的稳定交付。

其实通过小量数据样本,也可以得到一个比较好的数据模型,我们会做一些训练模型,希望通过这些尝试,帮助人们快速降低算法成本。

我们认为人工智能未来在五大方面可能会有比较大的提升,包括全场景理解、小规模数据、算法的泛化能力、多任务学习以及AutoML过程。

朱家角人民医院 单冰洁 摄

人工智能的应用不会是单一算法问题,而是以全链路的数据为基础,强调的是通过数据智能与人机协同,用贴合业务的人工智能解决方案满足智慧化的需求,这对在线系统的全网设备与计算能力管控与调度,人工智能的加载,多维度感知技术等提出了更高的要求。

最后,殷俊强调,AI目前还是依赖人工为主,大华希望未来在行业共同努力下,能够真正转向AI的自我智能,推动行业智慧化落地。

过去三年时间,我们一直在讨论人工智能到底是什么?

另外,AI 3.0阶段还应该是应用主导个性化AI解决方案的敏捷交付。

智慧医院如何助力长三角高质量一体化发展?

对于产品解决方案来说,这是一个非常好的提升方向。我们认为,未来的AI发展趋势,在于对全环境的感知,让它能够自适应理解全场景,而不用人为地告知目标对象属性。

3、AI目前还是依赖人工为主,未来会真正转向自我智能,实现人工智能的快速落地与技术普惠。

首先我们认为,AI已从1.0阶段发展到了今天的3.0阶段。

从云端到智能应用,从算法仓库到硬件产品,我们在每一层都会提供开放能力,我们希望和所有合作伙伴一起开放共赢。

比如我们基于自身的感知能力做生态环保,可以真正面向客户的作业管控需求,形成一个完整闭环;同时我们还会根据业务的不同实现快速加载,完成服务端可弹性的兼容,如标尺、污染物、水表、卡尺等方面的应用,以及未来在生态环保方面其他更多的业务应用需求,都可基于我们弹性的技术架构做到快速扩充。同时在中间能力方面,包括基础设施、IoT物联网等能力也可以无限拓展。

另一方面,在整个系统中,我们还要完善端侧、边侧、云侧大小系统融合过程中数据连通、数据融合、数据一致性的问题,来优化全网资源配置、算力统一调配,保证数据一致性。

1、AI会长期处于第三阶段;

基去这个两个点,以人工智能为工具,可以为包括政府端、企业端、To C端提供各类各样的智慧化服务。

殷俊:大家好!感谢雷锋网的邀请,在座的有很多都是老朋友了,非常开心每年都能够和大家聚一次。

再来,我们还要解决多任务问题。为了实现一个场景应用,现在一套算法做下来,可能有十几二十个模型。未来,我们希望利用多任务学习技术,提升计算资源利用率,在有限计算资源的条件下,实现多算法融合,让算法训练更简单。

据了解,长三角智慧医院由中山医院参与筹备组建,除中山医院的医疗资源以外,未来还将融合复旦大学6家附属医院的专家医疗资源,组成集AI物流、远程问诊、智慧门诊、智慧病房于一体的综合医疗体系。

AI 2.0阶段,算力得到了一定的突破,算法也可以阶段性落地,譬如之前的车牌、人脸等识别,可以用AI进行部分功能替代,这个阶段我们总结为:纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。

最后一点,这也是我们的一个梦想,我们希望通过AI的设计语言,来实现编译部署和编译环境。大华内部有一套DAIL的编译器和语言,虽然大部分的内容还是开源或者引入。但未来我们也希望能够开发出一套国产化的EDA工具,来简化整个行业智能算法的开发和部署过程。

这个时候就会发现,真正的3.0阶段可以称之为:忽如一夜春风来,千树万树梨花开,也就是真正到了万紫千红绽放所有的行业生态的阶段。

为什么会这样?因为那时候计算力不够、信任度不够、算法不成熟,数据也很稀缺,所以也可以总结为:两耳不闻窗外事,一心只读圣贤书。

第一,AI技术要能够泛化。不同行业会有很大的差异,但基础的AI能力能够快速迁移到新应用,比如大华以前做车牌识别做交通管控的应用,在民生服务领域,大华将这个技术快速迁移,应用到智慧停车场及绿色停车位等领域。

先来谈谈全场景理解。以前的交通路口AI应用,其实只能叫做半人工智能,因为很多规则需要提前部署,我们会划出很多规则线,告诉相机哪个是斑马线、哪个是红绿灯、哪个是道路线,这个工程量其实很大。

他进一步介绍,与普通实体医院相比,长三角智慧医院的智慧之处在于线上、线下双线并行医疗。“大病上医院,小病上驿站。”洪院长说,患者可以通过互联网和新型智慧科技手段实现远程健康咨询、复诊、远程会诊、健康管理等需求。

今年,我们将谈谈AI如何真正持续落地,产生商业价值,以实现智慧化转型。

在行业智能背景下,人工智能需要具备的基础能力包括:一是AI技术泛化、快速迁移新应用的能力;二是应用牵引,快速适配新需求的能力。

第三块叫做泛化能力,视频应用环境各式各样,有白天、晚上、下雨、曝光,不同环境下的成像都不太相同。

对此,青浦区卫健委副主任金贵元介绍,智慧医院建在长三角互联网的核心区域,跟青浦、嘉善、吴江均接壤,为助力区域一体化发展,既有制度创新也实行区域的互联互认。

我们在构建这方面能力的时候,主要考虑到了两个点:第一把整个平台做好,这样才能做到从数据到算法快速的生成。

小数据这个问题,刚才杨教授也讲到了,未来不会有大量的数据给到你,需要你通过数据生成和迁移学习快速实现新功能开发。

基于此,我们构建了一大一小两大数据训练平台,包括大华巨灵人工智能开发平台、大华巨灵人工智能开发工作站,以实现我们的AI快速标准化和定制化的过程。

智慧医院的“智慧”从哪里来?

在这个过程中大华认为,首先要构建人工智能解决方案端到端的体系化能力,重点构建系统架构、数据智能、智能工程化、智能技术四大基础能力,保证我们做实智慧化的应用服务。

AI 1.0时期是“两耳不闻窗外事,一心只读圣贤书”,计算力不够,数据有限,算法不成熟; 2.0阶段是“纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行”,算法、算力有了突破,成熟的算法寻找落地场景; 3.0阶段是“忽如一夜春风来,千树万树梨花开”,行业最需要的不仅是一套算法、一套系统,而是企业解决客户痛点和需求的能力。

未来,从经验式的数据智能,到自我决策的逻辑,需要通过大量的数据经验、人为经验,包括行业经验,来满足我们在数据智能这方面能力的提升。

对于数据来说,从采集到应用,其实整个过程非常辛苦。通过人工智能等手段去做感知数据的真正结构化,这是一个层层递增的纬度问题。基于此,去年安博会期间,大华提出了通过AIoT构建我们的四维数字世界,来构建智慧孪生的过程。

所以我们构建了一条完整的数据链路,从数据管理、数据治理、数据知识加上人的经验,来实现数据智能的闭环。

智慧医院的概念从提出至今,不少医院都进行了尝试和探索,将互联网技术、人工智能技术等高科技手段应用至医疗服务体系当中,将患者的病情按照轻重分级,病情程度严重的患者院内治疗,轻症患者可使用远程医疗服务系统进行问诊。

据悉,长三角智慧医院项目1.0版本以朱家角人民医院为基础建立,预计于2020年10月中旬试运行。2.0版本将按照重门诊、重物流、重特色医疗等原则,预计于2023年6月底前投入使用,设计床位800张,形成立足青浦、服务长三角、面向全中国的现代化、智慧化综合医院。

另外一块是工程化逻辑,就是如何能够快速产生人工智能能力。

最后,感谢雷锋网给我这次分享的机会,谢谢大家。

此外,在推进长三角一体化建设的过程中,长三角三省一市携手向前,保障一体化发展。2019年,三省一市卫生健康委同期共同签署了卫生健康合作备忘录,加快推进三省一市医疗体系共建、信息资源共享等合作机制。(完)

第二需要满足现场快速定制化的要求,包括数据隐私、数据安全性问题。

长三角智慧医院设计图 单冰洁摄