8月31日，作为“2018（上海）中国人工智能展览会暨OFweek（第二届）人工智能产业大会”的重要论坛之一的AI＋医疗分论坛在上海成功举办。本次专场论坛围绕AI+医疗技术应用，就AI医疗技术实现产品商业化遇到的困难与挑战进行讨论。

为解决当前宫颈癌筛查面临的筛查率低、敏感性、特异性差，医疗资源不平衡，医疗AI产品成本高、落地难等问题，会上，深思考战略运营总监张月展示了基于多模态人机交互引擎技术研发的AI宫颈病理细胞学辅助筛查机器人iDeepWise。

深思考战略运营总监张月

据张月介绍，iDeepWise通过深度学习、迁移学习等人工智能技术，实现了TCT宫颈细胞学筛查阅片和宫颈细胞学辅助诊断，从而提高宫颈癌筛查效率、降低病理医师筛查工作量及工作强度，有效降低误诊、漏诊机率。

张月还谈及到公司未来的愿景是为三亿家庭提供人工智能健康咨询与重大疾病筛查服务，并打造大规模人群健康咨询与重大疾病筛查入口，为个人、社会、乃至国家贡献出属于公司的一份力量。

尽管AI医疗还不能实现真正的落地，且在商业化发展中遇到诸多问题，但在这个过程中，行业人士共同商讨切磋，能加速实现AI医疗商业化落地。

以下为张月总监的现场演讲内容，OFweek医疗科技网作了不改变原意的整理和编辑：

大家好！我是来自深思考人工智能的张月，我为大家带来的演讲主题是健康双驱动打造多模态AI医疗大脑。深思考团队专注于多模态与理解与终端人工技术，致力于解决医疗行业的痛点和刚需问题。目前团队由属于人工智能方向的科学家，以及医疗领域的业务专家组成，目前已经拥有34项发明专利。关于医疗行业存在的问题，我们团队做了一个详细的调研。就“两癌筛查”而言，目前我国的女性人口已经超过6亿，其中“两癌筛查”的适龄女性也超过4亿，“两癌筛查”的概率也仅有30％。距国家80％的覆盖率还是相距甚远。就其中的几个问题我们做几个列举。

一是阅片人少，中国人的病理医生与人口比大概是1比70000的比例。还有就是培养周期长，独立上岗医生的培训周期大概需要八年。还有阅片效率低，由于人士肉眼判读的敏感性只有65％。再就是国外的同类型产品采用的是上一代的算法，准确率低，还有就是我国的医疗资源不平衡的问题。所以医疗AI产品的高成本和落地难已经成了普遍的问题。为解决上述问题，我们深思考人工智能具备哪些能力呢？

首先在技术层面，我们基础技术——多模态深度与理解技术是目前中文人机交互领域唯一具备自由跨域，上下文理解与交互的AI技术。我们基于深度卷积神经元网络算法首创了ICDCN算法，解决了意图识别的问题，准确率达到93％。在2017年和2018年SMP的人机交互大赛中我们蝉联了两届的全国冠军。在2018年的机器理解阅读竞赛中，在全球参加的一千家团队中，我们获得全球排名前三。

这很大一部分是基于图像语义理解技术。什么图像语义理解技术呢？就现在而言，人工智能技术已经向前迈了一大步，我们不仅能够对语音还有文本进行语义的理解，还能够进行对图像的语义的理解。什么叫图像的语音理解呢？举个例子，有一张图片，图片上看一只狗和一个葡萄架，用传统识别的方法，我们就可以识别出图片中有一只狗和一个葡萄架，用图像的语义理解技术来识别这张图片，就可以读出炎热的一天，一只狗在葡萄架下乘凉，这就是图像的语义理解，我们也是用这项技术来实现了腺细胞异常的识别。

腺细胞异常大多是团伙作案，我们不仅要对细胞进行细胞分割和细胞识别。还要对腺细胞的排列组合进行理解。我们的产品也是国内唯一能够进行腺细胞异常识别的产品。我们对细胞分类的精度已经达到了99．3％，我们跟美国的国立卫生研究院对比高出1％，特异性高出1％，敏感性高出百分之1．5％。在2017年的kaggle精准医学竞赛中，我们也在中国内陆队伍中排名第一，当时全球参加的团队一共是1300多家。

我们今年3月份推出的医疗领域全球首款AI芯片，目前获得五项国家发明专利。现在我们已经拥有120万份的宫颈细胞样本数据，这是我们的数据优势。由于我们的产品目前覆盖了60％－70％的第三方检测机构，目前数据中心的数据平均日增长近千份。关于数据的质量问题我们设置了三层的质控体系，有顶级的专家进行数据的质控。除此之外我们加入了机器学习半监督式的自动标注的方法，通过机器的预标注，然后专家再做校准。我们的产品不仅能够去适配模式跟沉降的制片方式，像离心甩片这些也可以适配。基于上述几项技术的优势和数据的优势，我们提出了解决方案，即健康筛查模组和健康咨询模组双驱动打造AI医疗大脑。

健康筛查模组目前是从宫颈癌切入，然后逐渐覆盖到乳腺癌、免疫组化，还有前列腺等病理细胞的辅助筛查，为病理医生提供辅助筛查服务。我们的健康咨询模组主要是通过人工智能技术去学习名医知识，复制名医，然后为用户提供健康咨询，还有诊前诊后的人工智能咨询服务。通过健康模组的解决方案来实现宫颈癌筛查的新模式，及一次检测实现初筛加分流。目前这个敏感性达到了98．4％，特异性也达到99．7％。

现在我们第一步重点在排阴率，目前一个病理医生一天最多阅一百张片子，通过人机结合的方式，我们先筛掉大部分的阴性片子，然后让医生将更多的时间跟精力聚焦在阳性以及疑似阳性的图片上。

我们的产品不仅能够提高筛查的工作效率，准确率，还具有普适性。目前我们的应用采用两种模式，第一种是云的模式，就是通过接入终端的智能设备，来接入我们的AI大脑云，从而提供AI辅助筛查和健康咨询的服务。比如病理扫描仪接入AI大脑云，在为病理医生提供辅助阅片服务的同时，有大量的数据会传到AI大脑云上。

目前我们的健康咨询服务已接入在小米音箱上，并即将成为华为新款手机的手机端AI健康咨询服务的提供方。我们已经通过人工智能技术学习了30多位知名专家，然后将陆续学习一百位权威的专家。全国妇婴领域专家段涛的微信公众目前已接入了我们的人工智能健康咨询的服务，还有九阳的健康厨房产品也接入了我们推荐的健康食谱和营养膳食的服务。我们的愿景是为三亿家庭提供人工智能健康咨询与重大疾病筛查服务，打造大规模人群健康咨询与重大疾病筛查入口。我的演讲就到这里，谢谢大家。