北京大学医学信息中心创始执行主任雷健波先生曾在2021年7月16日举行的中国云城数字化的经济峰会暨全球招商大会上发表主旨演讲。以下内容根据雷健波先生在峰会的演讲内容整理。
如何将技术和场景结合，将基础研究和实践相结合？这都是我关切和研究，我自认为也是很重要的。
首先结合主题讲一下我的教育背景，我以前是临床医学毕业的，在协和医院做了几年医生后，到美国哥伦比亚大学转行读了计算机的研究生，然后攻读了一个交叉学科“医学信息学”，将计算机和医学结合在一起。如何将信息领域中的很多技术用到医疗健康场景中？这是我们研究的内容之一。北京大学医学信息学中心首先是教学科研，培养既懂医又懂计算机的人才。同时我们也做科学研究，以及提供社会服务。科学研究就是要找到我们在医疗健康领域里面中的场景，明确我们的需求，用什么样最佳或者最合适的技术，解决医疗健康领域中的实际问题，因此这样的领域和这个思路很重要。
今天把AI重要的一些知识点跟大家伙儿一起来分享一下，再讲一下跟我们健康管理跟智慧医疗怎么结合。
智慧医疗这个概念大家都在提，但是有很多来源方式，其中有一点就是智慧地球，这个概念是IBM提出来的，有很多领域的数字化，其中较为重要的是医疗、卫生如何信息化？智慧城市里面智慧健康怎么做？医疗健康和信息技术怎么完美结合？这样一些问题是我们“医学信息学”学科研究的内容。
智慧医疗的热度取决于人工智能技术的加快速度进行发展，它的内容很广泛。智慧医疗的内容首先包括医院，医院里有人、财、物的管理；再到医生，医院里面最主要的就是医生和护士，医生如何诊断和治疗，护士如何护理；接着到社区，基层的卫生服务机构；最后到社区里面的每一个人。其中我们的信息技术服务如何从医院、社区到医生再到每一个人，这就构成一个完整的体系。
国家卫健委很看重智慧医疗。2019年3月18日，国家卫生健康委办公厅印发了医院智慧服务分级评估标准体系，现在大家相对认识比较普及的是智慧医院。智慧医院中有三大领域：第一是面向医院的智慧管理；第二是面向医务人员的智慧医疗；第三是面向广大患者的智慧服务。智慧医院分级管理，电子病历现在是0~8级，智慧服务则是0~5级，这是大的标准，全国都在按照这样的标准在建设。
人工智能的重要性大家都清楚，有两种说法：一种是，二十世纪七十年代以来世界有三大尖端技术之一，包括空间技术、能源技术，还有人工智能；另一种是，二十一世纪三大尖端技术是基因工程、纳米科学以及人工智能。如果得人工智能，就能得天下。
最早的人工智能不要忘了这个科学家--图灵，不知道大家知不知道，他是英国的一位年轻的数学家，是在42岁的时候在家吃了毒苹果自杀的，他是计算机和人工智能之父，当时在二战的时候破译了德军的通讯密码，使二战提前结束。计算机领域的图灵奖，相当于计算机领域的诺贝尔奖，中国唯一一个在国内获得图灵奖的就是清华大学的姚期智教授。有一个图灵测试是人工智能新的里程碑，在上世纪50年代提出，测试很简单，相当于一个人在提问，对人和人工智能机器人来提问，他们两个的回答，若能够让提问者分辨不清楚，说明这个机器就通过了图灵测试。从上世纪50年代到2014年才有机器第一次通过了图灵测试，说明AI在2014年的时候出现了新的里程碑。
什么是人工智能，能不能用简单的话讲清楚呢？我想人工智能就是机器能不能像人一样？从外形、行动、思考，到看、听、闻、说、感知都像人一样。这些技术就是人工智能。AI算法里面有两大算法，基于规律和规则的人工智能，通过专家经验总结的规则，逐渐到现在第二阶段的机器学习，机器具有学习能力，其中有很多的算法，最近的就是深度学习。2019年，深度学习三教父获得了图灵奖。
在“如何让机器长得像人”这方面科学家做了很多探索，这是特别伟大的。有模拟动物--机器狗，可以跳、可以陪人运动；有人形机器人，可以在瓦砾上行走，可以双脚跨越、跳高，这些机器人再进一步可以像人一样了，一开始经过障碍的时候是采用了跳跃，现在跟人的行为一样了。现在，这些机器人还可以做类似人的体操动作。人工智能能够像人一样，不仅长得像，还可以像人一样去行走。
机器人带来了行业颠覆，现在机器人能弹钢琴、做保安、送快递等等。如果我们在各个行业不掌握先进知识的话，就可能被淘汰。关于超级的“功能机器人”几个信息知识点：IBM的“深蓝”——1997年，在国际象棋里面险胜国际象棋冠军；2011年，有一个Dr.Watson在美国全国性智力问答节目《危险！》中击败两名人类对手，在连续三天的比赛中大获全胜。之后就是Google的Alfago在2016年以4:1彻底击败李世石。Dr.Watson当时这个机器背后的服务器体积很大，共有90台服务器，有15TB的内存。纯人工智能的技术如何应用在医疗场景中，这有很大的探索空间，我们应该又懂医又懂计算机的人，既懂计算机最先进的技术，又懂具体的应用场景，以及是不是能真正处理问题，这需要一系列的研究。
我们现在面临一些问题，在医疗领域里面我们的计算机和医生究竟谁更聪明呢？有的研究证明，现在医生里面80%的工作都以技术替代，换言之，可能有80%的医生要被人工智能取代。计算机的记忆能力比人类强，还有它的运算能力，以及它搜索、查询的能力。他能够很快查询、搜集到不止是我们大脑里面的东西，不止是我们医生和专家大脑里碰到过的病例，机器人能瞬间搜索几十万病例。而且机器人的误诊率极低、出勤率很高，医生则是要休息的。
我们用于人工智能最简单的方法，就是诊断系统。临床发现准确率可以高达91%，这是相当高的。2017年，《自然》杂志上的封面论文，就是《达到皮肤科医生水平的皮肤癌筛查深度神经网络》。与21位皮肤科医生的诊断结果对比，诊断敏感性与人类医生不相上下，在91%以上。我们有了这样的系统能跟皮肤科医生类似了。2018年，《肿瘤学年鉴》又发表了文章，AI在医疗领域的研究都可以登上世界上著名的医学杂志，这也是人工智能里程碑的进展。
人工智能在智慧医疗产业方面也获得了很大进展，像腾讯利用AI技术做了一个食管癌的筛查，腾讯还有企鹅医院；科大迅飞有“全科医生：智医助理”；马云也在做“虚拟病人”，还有整个医院智慧化流程的改造。当时马云说了一句话：“阿里想干的，不是建更多的医院找更多的医生，更不是建更多的药店。如果我们投资做对的线年以后应该是医生找不到工作了，因为医院和药厂慢慢的变少。”健康管理在医疗这个产业里面，门槛又低又高，我们身边肯定有无数的朋友和公司在做智慧医疗，在做健康管理。但是实际做到特别好的很少，像“平安好医生”，砸了这么多钱，没找到特别好的盈利点。现在这种模式有很多，出现了很多公司。
人工智能好的方面我们都知道，得人工智能者得天下。从定义来讲，结构上就是怎么样更像人，功能上怎么样像人一样去感知、学习、推理，进而处理问题，最后最高级的阶段就是机器人有自我意识。现在的这种学习方法，只是模拟了人类部分学习方法。我们人有跨越式学习的可能，但是机器人是进阶式学习，现在的机器人学习方法中没有跨越式学习的能力。
人类7个月的婴儿有一定的归纳抽象思维，现在的人工智能还缺乏这样的能力，但是我对AI有这样的认识：谈及人工智能重要性有两个方面，一个是弱人工智能，另一个是强人工智能。我比较担心强人工智能。
现在的AI算法，包括了在医疗局部领域中的人工智能，这是投资的热点，但为什么没有非常普及呢？因为它没办法解决一个通用任务。因为机器人只能解决某一个局部的内容，人类无法和它交流，就会显得很傻，只会在局部很出色，这是现在机器和人工智能面临非常大的问题。
机器学习的方法都是某一个局部领域，有大量的训练和测试，所以在一种场景里面AI可以，但是换了另一个场景，人工智能就不行，但是我相信人工智能将来会出现“像人一样”的强人工智能。现在人工智能看得比我们清晰，听得比我们清楚，科大迅飞可以迅速翻译很多国的语言，这是人类无法超越的。有了这样的感知，下一步就会思考，最终形成自我的意识，如果哪一天机器人有了自我意识，有了自己的信仰、宗教，这样一个时间段人工智能是否很可怕？如果几个机器人自己站在那里思考，说我能不能不受主人的控制，我们几个机器人发明自己能听得懂的语言，然后形成一个小组，研究一个无限制续航，不会被断电的机器人，这样就能绕开人类。所以未来人工智能应该能出现强人工智能，但是现在有法律、伦理的限制，来延缓这样一个时代的到来。
总结来说在医疗这样的领域，医生和机器人谁更聪明？我已经部分回答大家了。这个答案我们从医疗这样的领域里面肯定都不认可，机器怎会是比人聪明？这里最早期的时候已经有争论了，比如像现在人工智能基于AI的诊断方法，究竟是认可这种方法还是认可人呢？究竟是接受AI的结果还是人的结果呢？如果是人对了，那没问题，如果是人错了，病人会说人家一个专家系统给出了一个正确的诊断你为什么采纳？。正确的解读应该是这样：人工智能让医生变得更强壮，为医生赋予他们飞翔的翅膀，AI不太可能在短期之内替代医生。
在人工智能与智慧医疗的结合方面有无数工作可以做，通过人工智能，能够在一定程度上帮助医疗插上腾飞的翅膀。在智慧城市中，智慧医疗其实有几个大方向：医院智慧化，进而是社区的智慧化，最后让社区覆盖到所有的病人、亚健康的人，再或者是所有人，让大家更加健康。
我们在智慧医院这个赛道里做了非常多的探索，如何能做到每一个人的健康管理？就是精准的、个体化的社区管理。目前随着温饱问题解决了，每一个都越来越关心自己的健康。从国家的角度来讲，如何关注每一个人的健康，我国慢性、非传染性这一大类的疾病给国家的医疗，给人们的经济都带来了非常大的挑战和压力。
除了慢性病的挑战以外，我们实际上还有更大的挑战——亚健康。亚健康的人群规模有多大？中国基本健康的人群只有15%，有疾病状态的人群有15%，剩下的70%的都处于亚健康状态，这就是说在中国有接近10亿的亚健康人群。如三高、高血压有将近3亿多人群，这类人群是特别难管理好的。但如果把每一类管理起来就会更加伟大，更加有价值。
如何健康管理呢？一个小小的糖尿病和高血压领域，都可以孕育无数上市公司，主要是要把每一个人赋能起来。像我们中医说的“上医治未病，中医治欲病，下医治已病”。这不是简单的技术问题，让每一个人以预防为主，要把医学管理学科，把认知学科、心理学科，还有现在的移动医疗、可穿戴设备等技术结合在一起，才能让每一个人都接受这个技术。
大智慧、战略性的方法其实有两大方向。一方面要方便智能，另一方面要专业可信。数据终端没有建立起来，每天去扎针，肯定不适合大规模的管理。从专业上看比较成功的场景，就是在网络上卖保健品。但这样的健康管理都不是非常好的方式。
从医学的角度来讲，要把每个人的意识提升起来。我们建立了一个健康大数据，通过可穿戴设备加上手机实时收集健康相关行为和数据，建立真正的全生命周期的健康大数据，有院内的、随诊的，还有健康行为的，接着进行数据分析，最后得出专业的干预方案，而这个干预方案，通过移动终端实时改变个人的生活方式，按照这一个方案执行，最后给予评价指标和评价体系。这项研究有三个特点：第一，所有的核心都是以人为核心，这个场景就是要以每一个人为中心，针对大众，不针对医生；第二，大数据的基础就是EHR和PHR。再结合可穿戴设备，实时动态的数据；第三，健康管理其实很简单，拥有健康的生活方式就可以了。那如何发现你是不健康的呢？这里面有很多社会心理认知的技巧和方法。
一级预防很重要，常规的常见治疗，很多老百姓都不懂，如何体现研究的专业性？这要求有既懂医又懂计算机的团队。技术一定要创新，把最新的技术即云、物、移、大、智通过移动医疗来实现创新颠覆。
BCT技术是基于认知的行为治疗，还有社会认知的SCT技术这些技巧融在我们的APP和健康管理的理念当中，可能才会达到更好的效果。具体做起来会有智能的可穿戴设备，移动电子设备和大数据的管理，通过可穿戴设备，通过一天24小时的动态数据，分析身体指标，从而知道怎么改变生活方式。
在具体应用方面，将医院前、中、后通过一个方案结合在一起，也建立了一个真正的完整的个人健康档案，这样的系统是我们目前看来最系统、全面的。这些尝试都要整合各种可穿戴设备的动态数据，真正的大数据、全数据、全流程，实现连续管理，还需要全人群、全员参与。
健康教育很重要，一定要做精准分群分类，而且激励机制也很重要。提高人们的健康意识才最重要。除了预防以外，生病以后怎么快速找到最适合的专家、教授？市场有巨大的需求，很多人都在尝试，怎么样才能做到？其中每一点都有细节、都值得去探索。怎么来实现智慧健康管理。其中的门槛可低可高，但是真的要做得很好，需要讲究专业性与细节，需要既懂医，又懂计算机，最好还有社会，心理，管理，投资以及营销等方面的交叉学科人才，我们在北大从事的学科“医学信息学”就是培养这样复合人才的学科，主要任务就是教学、科研和社会服务，我们也研究一些解决方案，任重道远，我们大家一起努力吧。
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