数据改变医疗 人工智能加速精准医疗时代到来

在现实的恐怖与不幸之中，每天的三架大型客机坠毁造成的伤亡让人们感到无比痛心。更令人难以置信的是全球每年有高达六十万至八十万的生命被疟疾夺去，其残酷程度堪比这样的空难。尽管在发达地区疟疾已被基本消灭，但在许多欠发达地区，它仍是致命的灾难。当前，最大的挑战之一是缺乏足够的专业病理医师，使得患者难以获得及时有效的诊断和治疗。幸运的是，正在发展的技术将带来重大突破。

这项技术的潜力在于，它能够帮助医生判断患者是否感染疟疾、感染的是哪一类疟疾以及可能的感染途径。相比传统方式需要大量人力观察样本和分析，这一技术大大提高了医生的效率，即使在医疗资源匮乏的地区也能为医生提供有力支持。

计算机与医疗的结合远不止智能手环、血糖仪等智能硬件这么简单，它的应用范围极其广泛，从前端设备到后端系统，再到隐藏在背后的各种算法，每一个领域都可以成为一个独立的学科。在微软内部，已经有近百个与医疗相关的项目正在进行，其中包括极具前瞻性的项目以及已经投入实际应用的项目。

在我看来，计算机在医疗领域的进步都是基于“数据改变医疗”这一核心理念。无论是中医还是西医，都是实践科学，医生通过实践总结规律以达到治病救人的目的。随着云计算、大数据、机器学习、物联网等技术的发展，人类处理和分析数据的能力日益增强，利用大数据进行病情分析和辅助诊断的能力也随之提高。

人工智能正在推动精准医疗的发展。癌症是医学界最迫切需要解决的难题之一。由于每位患者的癌症表现都有所不同，即使是经验丰富的医生也很难做出百分之百准确的分析和判断，更不用说实现个性化精准医疗了。为此，微软亚洲研究院专注于数字医学影像识别，希望借助计算机视觉领域的最新技术推动精准医疗的进步。

从2014年开始，微软亚洲研究院的团队就开始研究脑肿瘤病理切片的识别和判断，通过细胞的形态、大小、结构等信息辅助分析和判断病人所处的癌症阶段。近年来，基于“神经网络+深度学习”的模式，我们在该领域取得了两大突破。

我们实现了对大尺寸病理切片的图像处理。通过对ImageNet图片数据库中的大量图片进行利用和训练，我们成功处理了尺寸高达几十万甚至百万像素的病理切片图像。在解决细胞层面图像识别后，我们进一步实现了对病变腺体的识别。这基于医学中衡量癌细胞扩散和预后能力的三个关键指标：细胞的分化能力、腺体的状况以及有丝分裂水平。我们针对这三个方面采集和分析多渠道数据，以期帮助医生预测病人的术后康复状况以及复发可能性。

以前医生依赖肉眼和经验来判断病理切片影像和病情，但现在人工智能的核心技术——神经网络和深度学习让计算机系统能够自动学习恶性肿瘤细胞与正常细胞之间的差异以及癌症病情的分析和判断标准。计算机系统能够在扫描病理切片后给出判断结果供医生参考。强大的运算能力弥补了部分医生因经验不足或知识盲点导致的误判，同时能够发现人眼难以察觉的细节并总结规律，不断完善医生和计算机系统的知识体系。因此正是人工智能推动了精准医疗的发展。目前微软亚洲研究院在二维医学影像识别领域的准确性已经走在国际前列。超级电子病历，重构医疗沟通

我们的研究跨越了医学影像识别与医疗文字处理的两大领域，展现了人工智能在医疗领域的无限潜力。

在医学影像识别方面，我们不仅专注于脑肿瘤的二维医学影像识别和判断，还将视野扩展至其他多种疾病，如肠癌等。通过对二维医学影像的深入研究，我们取得了一系列重要突破。与此我们也在肝肿瘤的CT三维影像上展开探索。尽管三维影像的识别技术与二维影像有着本质区别，但凭借微软亚洲研究院在人工智能领域的深厚积累，我们相信在三维CT影像识别方面的突破也将指日可待。

除了医学影像识别，我们的研究还深入到了医疗文字处理领域。在与国外同行的交流中，我们意识到电子病历的重要性及其面临的挑战。医生手写病历的难以识别、书写效率问题等一直困扰着医疗领域。为了解决这些问题，我们研究了语音和自然语言理解技术，让医生可以通过口述病历，让计算机将语音转化为文字并进行结构化处理。通过这种方式，我们创造了一种全新的电子病历形式，它像一本树状图的辞典，清晰简洁地总结所有有用的信息。这不仅方便了医生之间的交流和参考，还能帮助年轻医生快速成长，甚至能自动总结被忽略的细节和推断，为病情了解提供新的线索。

无论是图像识别还是自然语言理解，计算机领域的许多技术都可以与医疗应用紧密结合。随着计算能力的不断提升和人工智能技术的稳步发展，人工智能将成为医生的重要助手。医生的诊断将变得更加精准和高效，而医生的专业知识和高情商能力仍然不可或缺。最终，人工智能与医生的人类智能将完美结合，共同构建一个既有精准专业判断又有情感交流的新时代医疗体系。让我们共同期待这一令人振奋的未来！