2018年8月，43名来自不同学院的同学在助理教授吴幼龙的带领下，以“人工智能在医疗中的应用”为课题展开了为期十天的产业实践活动。在这十天里，人工智能医疗组的同学们或在校内聆听专业人士讲座，或深入到企业内部实地考察，或自主搜集资料进行讨论交流……结合各种方式，完成了对人工智能技术在医疗领域的初步调研。
其中，给予同学们以实地考察机会的三家企业——联影智能、通用电气和药明康德无疑成为本次产业实践活动中同学们重点调研的对象。
联影智能：初探AI在医疗影像学中应用
8月2日上午9点，联影智能的詹翊强博士来到信息学院，带来题为“人工智能与医疗影像”的讲座。
讲座开始，詹博士从AI的起源出发一直讲到深度学习网络模型结构。短暂的背景介绍之后，詹博士进入正题，重点讲解了人工智能应用在医学影像方面的应用。通过讲座同学们了解到，人工智能在医疗上主要扮演辅助智能（AssistedIntelligence）的角色，即凭借其速度、精度和可重复性等优势来提高全工作流效率，在成像、筛查、随访、区分/确诊、治疗和预测上都有成功的实例。例如，在核磁共振（MR）成像领域，传统的方式进行一次完整的脑部MR要30分钟，同时，如果患者患有幽闭恐惧症，长达30分钟的幽闭环境会给他们带来极大的痛苦。而应用了AI的MR机器则可以在不影响成像质量的前提下极大的缩短这一时间。通过机器学习复现精确成像，使得过去半小时的MR可以在几分钟内完成且准确度与传统的MR几乎相同。这样，既节约了患者参与诊疗的时间、节省了医生诊断的精力，也缓解了大型医疗设备资源的紧张情况。这一例子，激发了同学们探求AI在医疗影像学中应用的兴趣，在讲座结束后的互动提问环节中，同学们分别从技术层面和应用层面针对这一部分进行了一定深度的挖掘。
而在理念方面，詹博士着重强调了“AI不会代替医生”，但是“懂AI的医生会取代和战胜不懂AI的医生”的思维方式。正是基于这样的理念，联影公司成立了医智合作培育中心，联合医生和理工人员，让两者相互渗透和融合，并在中心专家的密切指导下得以全方位提高科研水平、增加科研产出，从而促进医疗与人工智能领域长期的可持续发展。
通过这次讲座，同学们对AI在医疗图像的应用有了初步的认识和理解，为接下来参访联影智能企业打下了基础。
上午10点半，同学们在詹博士的带领下进入联影智能的办公场所参观。虽然办公的空间不大，但联影智能的员工们或敲代码、或看图像、或写报告、或回邮件……各司其职、井然有序。而当同学们走近询问时，工作人员们都停掉手头的工作，热情地为同学们解疑答惑。在交流中发现，这间办公室里的工作人员以不同的病灶而区分开来，比如坐在门口三个人的小团队关注膝盖半月板这一部位去做有关医疗影像的研发，切入点很小却又很实际。在另外一间办公室里，联影智能一个主管人员向我们展示了他们团队的AI成像技术。在一张一般人看来杂乱无章的3D图上，通过一个命令，肝脏、肾脏等一系列重要部位的图像立刻被清晰的着色而区分开来，这让同学们深刻地体会到了AI对医疗诊断的助力，也印证了之前詹博士所强调医生“懂AI”的必要性。
GE：探索AI下的精准医疗与物联网技术
8月6日上午，医疗组全体同学乘车前往通用电气（GE）上海总部进行参观。GE的高管们为同学们详细而全面地介绍了GE在航空、能源、油气和医疗领域的贡献，让同学们对这家逾百年的龙头企业的业务内容有了充分的认识。而医疗小组的同学们特别关注其在人工智能与医疗领域结合的方向上所做的工作。
首先，李昕博士为同学们带来了的有关讲座。李昕博士是GE医疗转化医疗团队的带头人，他和他所领导的团队负责小病灶定位、分子影像、MR探征和诊疗一体化等一系列技术的研究。李昕博士重点讲解了心脏病学、肿瘤学和神经病理学中的三个案例，给同学们带来了一些深层的启发。他们尝试用人工智能的手段，提前诊断先天性蛋白酶分泌问题，减少这一不典型病因引发的心机梗死的发生率，以帮助缺血性心肌梗死的诊断治疗。他们也应用AI技术，识别脑卒中病例中的缺血半暗带这一有争议的诊疗区域，并做出是否手术割取这一区域的决策。最令同学们印象深刻的是他们对肺肿瘤结节的研究，李博士提到现今有很多人工智能医疗影像的企业去开发肺结节识别的工具，但实际结果不尽如人意，在准确度和速度上都不如医生的诊断，没有足够的实际应用价值；但是由早期的扫描图像去预测肺结节是否为恶性，从而及早实施治疗措施，却是仅靠医生无法完成的一大难题。借由病人的生理化验报告和其他部位的影像，通过人工智能的算法做出早期的良恶性判别，将是很有价值的一个课题。
随后，贾晓嘉博士又为同学们介绍了GE旗下的“资产云管家”系统。“资产云管家”本质上属于AI与物联网技术结合而产生的应用，是在医疗领域又一个重要的应用方向，这是很多同学之前所完全没有认识到的。同学们在产品部门经理的带领下参观了GE现今正在努力研发并推广的医院医疗设备资产云管家（@ASSET）平台。经过简单地介绍，同学们对国内医疗设备管理中存在的设备统计不完全、保修养检不当、台账管理效率低下等问题有了初步的认识。在这个与人工智能相关的产品上，GE并不过多关注复杂的算法应用，而是立志于开发一个覆盖全面的系统，在部署于一家医院后能够快速有效地帮助医工统计设备资产、追踪设备养计检信息、提出报修请求、调度医护人员班制，并通过大数据分析找出故障率较高的特殊时段加强监测保养，让国内医院目前设备管理和人员调度的混乱现象得以改善，提高医疗服务水平。目前，他们已经在上海各级医院部署并试验应用这套云管家系统，同时也在向全国医院推广。对医院决策层而言，他们的需求总体来说有四种：高可靠性、减低成本、降低风险、增加利润。而这四种需求的满足，都离不开数字工业化。通过资产云管家对医疗设备进行生命周期的管理，并给出设备性能监视指标，以及挖掘设备使用潜力，这些都将大大提高医院设备系统的效率。
总的来说，大数据与AI其实有许许多多的分类，医院也能够提供各种各样的数据。但最困难的并不在数据的处理上，而是如何寻找一个合适的切入点，即生成怎样的模型给谁带来什么样的支持。在这种具体需求确定了的情况下，才能找到需要的数据来进行相应的分析。这也为同学们对大数据与人工智能有了进一步的认识。在整个人工智能相关的产业链中，对问题的识别和认知是十分重要的一环。
药明康德：调研AI在医疗方向应用中的实际问题
8月9日，医疗组的同学们来到医疗领域产业实践的最后一站，位于上海市自贸区内的药明康德公司。
上科大一行受到了药明康德的热烈欢迎。同学们在会议室内听取了药明康德公司的Cyrus博士以及公司副总裁Jerry等人所作的在医疗领域内人工智能技术是如何应用的一系列讲座。讲座的形式较为自由、开放。在讲座中，Cyrus博士和Jerry副总裁就人工智能在制药、就诊、后续康复等过程中应用的可能性与同学们作了较为深入的互动和探讨。接着，Cyrus团队的两名研发人员也从自身实际研发经历出发，向同学们介绍了生物技术和计算机技术是如何真正做到有机结合的。
从报告中同学们了解到，虽然药明康德综合了生物技术、制药以及医疗器械开发等等多个领域的研发工作，但目前企业在重点研发和维护一个技术平台，旨在通过这个技术平台向全球的制药公司、生物技术公司提供一系列全方位的实验室研发和生产服务，使它的服务范围贯穿从药物发现到推向全市场的整个过程。而药明康德的这一系列提供的服务就旨在通过高性价比、高效率的一体化研发服务来帮助全球客户缩短药物以及医疗器械的研发周期，降低研发的成本。在建立大数据的平台上，药明康德又给出了一个重要的例子——研发药物和医疗器械的平台。相比于单方面地研发药物，提供这个类似于测试的平台能够使得医疗从业者花较少的代价让更多有想法的人能够在平台上面通过人工智能技术来实现一系列的模拟和试验性质的工作，如果这个平台未来能够实现，那么将大大提高了制药的效率，优化了整个制药的产业链，这便是AI在这个领域中的前景。
而这次药明康德之行所最关键的，也是同学们所重点关注的问题是：AI到底是如何在实际的医疗问题中应用的。众所周知，AI作为一项新兴技术，其应用需要从实际问题中来、到实际问题中去。Jerry副总裁在与同学的互动中以当今社会“看病难”的例子解释了这一点：现在看医生是，“觉得不舒服了去排队挂号，再问诊、拍片，再看诊、开药、复诊”，一步一步下去，程序必要而繁琐。因此，建造一个面向广大受众的电子医疗平台，即通过AI的方法进行数据收集到反馈的运算方式，来大大减少看医就诊的时间，就成为了药明康德在AI医疗应用里的一个重要的研发方向。无独有偶，负责研发的Cyrus博士也通过和同学探讨其选择的几个课题来解释AI如何解决医疗中的实际问题。课题包含了人工只能对于就医的前景、研发药物中所使用的算法、机器学习如何能够像人类一样通过较少的例子来学会某一个或某一些知识点等等。通过二位大牛的讲解，同学们深刻认识到：虽然AI不可能取代医生这一职业，但是AI能够帮助到医疗这个领域的许许多多方面，如制药、诊断、影像检查甚至是病后的康复和防复发等问题，AI都有其不可或缺的作用。
最后，同学们在工作人员带领下参观了公司的办公环境，其中包括各种不同的独立研发小组的办公室，期间也让同学们和公司的信息安全部门的主管人员作了简短的交流。同学们在与公司的工作人员交流中，更多地从单纯技术的角度转向企业整体的角度来了解一个产业背后的架构与发展，而这无疑是这次产业实践活动所带来的而在学校里所难以接受到的认知与洞察。
指导老师：吴幼龙
撰稿：陈基一、杜嘉、袁可一、戴怿程
参观GEDigital展厅
联影智能詹翊强博士作报告
人工智能医疗课题组参访GE公司
人工智能医疗课题组参访联影智能公司
人工智能医疗课题组参访药明康德
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