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数据、 数据, 还是数据.在医学人工智能 （AI） 领域, 无论是医学影像识别、 智能机器人,还是辅助诊疗、 药物研发, 都离不开庞大的医疗样本大数据作为机器训练的基础.
仅靠 “读书百遍、 其义自见” 就能培养 “超级医生” 吗？日前, 国内首个专用于医学图像人工智能技术的研发平台 “神农1号” （SINOSEEDS） 超算中心诞生.这不禁让人思考： 面对同样的医疗大数据进行学习, 也有 “聪明孩子” 与 “笨孩子” 的区别.
“聪明孩子” 更可能成 “名医”
人工智能应用技术研发的三大核心要素是算法、 数据和算力.其中代表算力的计算平台, 主要负责通过学习进行医学人工智能训练, 并根据训练成果识别疾病图像、 辅助诊疗等.6月在成都发布的“神农1号” , 就是为医学人工智能训练、 处理图像.
“配合高速网络、 独特的系统设计、 独到的算法和软件的 优化, 整个系统能非常高效地完成各种医疗人工智能的训练任务. ” “神农1号” 研发团队负责人、希氏异构公司董事吴韧说, AI 超算中心不同于采用CPU处理器的超算中心, 不是可以直接采购的商业化设备, 需要依靠自有技术搭建, 决定其核心性能的要素, 除了自身性能外, 还包括搭建技术和并行计算的效能发挥等. “目前, 它的并行计算效能高达90%以上, 训练图片识别ImageNet模型仅需52分钟, 而传统的服务器训练通常需要10天左右. ”
自建 “超算中心” 是否必要
在医疗AI领域, 算力的重要性过去容易被忽略— — 部分医疗AI企业选择用开源式的AI技术, 在云端租用服务器实现计算.
“这首先考虑的是成本、 数据量等 ‘性价比’ 的问题. ” 一家大数据企业首席技术官说, 在医疗、 金融这两个大数据应用最广泛的领域, 数据量往往决定了是否需要独立、 “高阶” 的计算能力, 可大部分企业并无足够 “数据量” .而希氏异构去年与四川大学华西医院合作建立 “华西-希氏医学人工智能研发中心” ,使海量的医疗数据有了来源.
“用传统的云计算, 海量数据如何传输？云端计算能力是否足够？数据安全是否能保障？ ” 希氏异构创始人宋捷说, 不同于 “小样本” 的初级AI医疗, “神农1号” 未来服务的目标将是CT、 超声、 皮肤、 心电等多疾病领域的AI应用技术研发.
此外, 医疗行业的特殊性过去往往被AI企业忽略. “如同一座山从不同角度 ‘横看成岭侧成峰’ , 疾病的判断标准并非一成不变. ” 华西医院内镜中心主治医师黄志寅以双方合作研发的 “AI消化内镜” 为例, 消化内镜识别多为非标准化采图, 影响因素多、图像差异大, 为传统的AI识图带来难度, 这就需要独立且强大的计算能力提升模型识别率.
“值得注意的是, 医学仍在动态发展, 疾病的判断标准并非固定, 一旦医学理解发生改变, 机器又要重头学习或补充新知识, 那么拥有强大的计算能力显然会学得更快、 更好. ” 黄志寅说.
中国互联网数据中心预测, 到2020年全球医疗数据量将达到40万亿GB, 大约是2010年的30倍之多. “随着人工智能产业不断进步, 一旦数据不再是‘门槛’ 或 ‘壁垒’ , 计算能力将成为最关键的竞争力. ” 英伟达中国高性能计算与新兴业务总经理刘通表示, 愈发强大的人工智能计算性能, 将为医疗行业带来无限创新的可能.
（综合中国经济网、 高新网等相关新闻）
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参考文献：
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