IBM人工智能在肿瘤领域的实践调查|界面新闻 · JMedia作者：王晓行
人工智能2017年太火了，不到三个月已经有30多家AI公司获得融资。在医疗领域，喜讯也是不断:
人们有望通过手机诊断皮肤癌，准确率已经超过91%；
FDA首次批准了一款心脏核磁共振影像AI分析软件；
《自然》(Hazlett et al. 2017)重磅：AI在儿童自闭症早期诊断上完胜医生；
人类完败&&诊断乳腺癌，30小时病理分析竟不如谷歌AI准确；
谷歌用深度学习协助病理学家检测癌症，准确率在89%；
厉害！第三军医大利用人工智能30秒内鉴定血型，超99.9%准确率；
在这热闹的背后，但是我们是不是应该冷静下来，了解一下人工智能在医疗机构的落地到底是怎样的？
目前，人工智能在医疗领域发展最快的是Watson for Oncology，为此，动脉网（微信号:vcbeat）记者采访了Watson for Oncology运营商-杭州认知市场推广负责人林裕凯(Dennis Lin)，详细了解一下Watson for Oncology的在中国的落地诊疗数据。
>>>>全球服务过万病患，中国使用病例飙升
目前Watson已于全球7个国家落地，分别是中国、美国、韩国、泰国、新加坡、印度、荷兰，这7个国家已经正式进入商业化对外服务患者，今年服务国家将持续扩大。
另外 ， Watson for Oncology在全球7个国家服务的病患数量可能已达到数万名，目前在国内使用病例数也持续飙升，从今年一月份开始，通过现有合作医院已针对数百名肿瘤病患进行服务。
未来国内的服务收费模式主要藉由医院或医疗机构面向病患进行服务，而在美国有类似best doctors这样的机构，患者在主治医师那里确诊后，会来到best doctors，进行第二意见的确认。best doctors与Watson合作为患者提供推荐治疗方案供患者选择。
>>>>中国几十家医院签署战略合作
目前杭州认知作为Watson for Oncology唯一运营商，已在国内与几十家医院进行战略合作，今年将提高合作医院到数百家，并且将Watson for Oncology的影响力扩散到杭州认知协作医院的各医联体当中。
通过义诊宣传Watson
为达成此目的，杭州认知与思创医惠公司更合力开展多学科会诊平台(MDT)，协助医院内部与医联体内医院进行多学科会诊。
在中国，Watson for Oncology目前帮助落地医院的肺癌、乳腺癌、直肠癌、结肠癌、胃癌和宫颈癌6种癌症患者提供咨询服务，服务范围今年将持续扩大，预计可覆盖80%的癌种。
Dennis告诉动脉网，就国内各医院应用来看，每家协作医院所服务的癌种不同，整体来看服务肺癌和乳腺癌的患者最多，来咨询的病患也多，这主要跟这种癌症在国内的高度发病率有关。
>>>>落地后发现的三大实际用处
Watson在全球落地的医院都是类似于中国三甲医院这样的顶级医院，而在中国，三甲医院的医生对于Watson for Oncology的能力基本上是肯定的。目前根据所收集到的医生反馈，医师辅助功能主要体现有三点。
第一个提出新方案，协助医生进行诊疗。对于很多肿瘤病例来说，医生与医院都有惯用的治疗方案与治疗体系，但有些时候患者的病理指标稍有变动，治疗方案也需要连带调整，这个时候Watson会在常用的治疗方案上，提出一些新的治疗方案供医生探讨与选择。
第二个帮助患者做最后确诊，促进医患沟通。肿瘤确诊后首次接受治疗是非常重要且关键的阶段，Watson for Oncology可作为最终治疗方案的确认与背书，增加病患就诊信心。
先前有一个案例，儿子为患有肺癌晚期的父亲四处求医，咨询主治医生后发现已经没有有效治疗方案，但为了不对父亲抱有遗憾，仍四处求医，最后他找到了Watson for Oncology，Watson给出的结果也是重症观察，显示目前全球临床实证中没有有效的治疗方案。
此时这个儿子已经尽力且释怀了，父亲也了解儿子的努力而感到欣慰。对于医生来说，抱持治疗病患的使命，但不能为患者提供有效的治疗方案，难免感到失落。Watson for Oncology能提供全球临床实证的结果，能作为医生诊疗决策强而有力的支持，强化医病关系间的诊疗信心。
第三个帮助年轻医生与亚专科医生，年轻医生经验较为不足，而亚专科医生，比如说胸外科医生，可能对于肺炎或者其他疾病经验丰富，但对于肿瘤诊治方面较不熟悉，医生与Watson互动过程中，需要医生输入病例关键指标，提醒医生应注意的问诊细节，发挥辅助诊疗的效果。
另外，在与患者的交流过程中，杭州认知Watson for Oncology运营团队发现，绝大部分患者并不抵触这一新事物，患者认为Watson只是一个帮助医生的工具，为病患提供更多的治疗可能性，但是最后总决定权还在医生手里，Watson for Oncology能增加患者对于医生的信心。
在调查中，动脉网也发现，患者通过Watson可以了解到药物详细的副作用，以及药物与药物之间的交互反应，这对于护理人员提醒病人与日常护理都有很大的帮助。
在采访中，Dennis强调Watson for Oncology只能为已确诊为癌症的患者提供帮助。有一个有趣的案例，有一名肿瘤患者5年前已经做了手术切除，目前无复发或转移，医生初步判定已经痊愈，但是病患心中还是担忧，又来联合会诊中心进行检查，当医生将他的数据输入Watson for Oncology系统时，系统判定非癌症患者，无相关治疗建议。
>>>>杭州认知致力打造医生服务的闭环
IBM Watson团队与认知关怀核心管理团队合影（左起第三位Robert Merkel）
前几天，IBM Watson Oncology &Genomics 总经理 Robert Merkel来中国考察Watson for Oncology在中国的落地情况，表示未来Watson还将与医院、学校机构在科研以及教研领域展开深入合作。
另外，在整个中国落地过程中杭州认知将致力协助Watson for Oncology在中国本地化，并强化医生培训，与病患后续服务以形成完整的服务闭环。
在科研部分：医生在做任何科研的时候，都要找非常多的资料，这些资料要有病例匹配性。比如说肺癌，可能有转移或者其他延伸病理状况，找寻相关研究实证这对于医生来说是一个复杂且耗时的工作。
利用Watson for Oncology，医生可以针对病例直接找到相关临床实证文献，同时医生还可以将病例录入Watson中，看相关的推荐治疗方案。
教研部分：当实习医生或医学院学生进入医院与临床实践中，Watson for Oncology这个时候可以辅助他们学习相关病例，提供病例推荐与不推荐的治疗方案与相关治疗方案的支持文献。对于一个新手医生来说，经验不足可能会影响问诊与诊疗决策的判断，并且对于药物的副作用可能无法如老医生般熟悉，这个时候Watson for Oncology就可以为新手医生提供帮助。
Dennis表示Watson for Oncology落地中国，杭州认知运营团队将服务医院与教学机构从医生学习、到临床问诊再到相关科研形成医疗体系服务的闭环。
>>>>Watson的肿瘤产业生态
肿瘤是一种慢病，肿瘤的治疗评判标准是5年生存率、3年生存率，这是一个长期的治疗。同时肿瘤不是简单地吃药，它的康复过程还包括心理、生活方式的干预甚至是晚年的姑息疗法。
杭州认知将Watson for Oncology定位不只是一个AI智慧医疗的产品，而是以整个肿瘤治疗生态链运营的角度落地中国，从确诊时候的治疗方案决定，到治疗后家中休养应该注意的事项，以及后面的癌细胞的转移和姑息疗法。杭州认知会从病人关怀的角度提供相关的建议。
最后Watson for Oncology在落地过程中最大的难点就在于它所带来的改变。人工智能是一个全新的东西，它不是新药，医生把它加入处方即可，智慧医疗会调整或重新塑造诊疗的流程，这个过程可能牵扯到了多个单位间的协作，与医院既有的问诊流程、甚至是付费、保险和责任等的问题。
未来当人工智能被广泛应用后会有更多的议题值得被探讨，人工智能多带来的额外费用是否该有医保承担？人工智能出了事故谁来负责?人工智能病例信息脱敏管理又是如何?又有多少人愿意舍弃现实的习惯去做出改变？这些都是人工智能落地的困难，我们期待政府具体的指导意见出台，让AI这个工具更好的协助医生与服务病人。
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IBM、微软等组建史上最大人工智能联盟
来源：新浪科技
作者：佚名日 10:05
[导读] Facebook、Amazon、谷歌Alphabet、IBM和微软自发聚集在一起，宣布缔结新的人工智能（AI）伙伴关系，旨在进行研究和推广最佳做法。
　　Facebook、Amazon、谷歌Alphabet、IBM和微软自发聚集在一起，宣布缔结新的人工智能（AI）伙伴关系，旨在进行研究和推广最佳做法。
　　这意味着高科技公司将经常聚在一起讨论人工智能的进展情况。他们还将正式建立一种体制，实现公司间的沟通。值得注意的是，在日常工作中，这些团队将不断竞争，利用机器智能开发出最好的产品和服务。
　　最初的金融支持将来自各自成员公司，但在未来，还会有更多企业和机构加入其中。用户组织、非营利组织、伦理学家和其他利益相关者将在未来几周内加入讨论。
　　&我们也希望受到AI影响的人们参与进来，&穆斯塔法&苏莱曼（Mustafa Suleyman）说，他是Alphabet的子公司DeepMind的联合创始人和人工智能应用部门的主管。
　　新机构的设计将允许非企业集团与大型高科技公司携手并进，拥有平等的领导权。
　　截至到今天，苹果、Twitter、英特尔和百度等公司都没有加入其中。虽然苹果对该项目充满热情，他们的缺席仍然令人瞩目，如果它的许多竞争对手都是新组织的一部分，苹果公司无疑将在人工智能上落后于人。
　　新组织似乎真想要通过实践来促进 AI 在社会中的变革，而不时照本宣科。他们要使用一个标准的开放式许可证，对外发布包括伦理、包容性和隐私在内的研究课题。而伦理问题是公众的焦点所在。
　　作为应对措施，微软等公司已经成立了人工智能伦理咨询委员会。但是，新的AI联盟不会推翻每家公司已有的各项成果，而是将提供了一个论坛，分享宝贵的意见。
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电信与信息服务业务经营许可证：粤B2-探究人工智能，谷歌/IBM/微软/英特尔都有啥宝贝？-控制器/处理器-与非网
现在科技领域最火的是什么？、机器学习、深度神经网络显然是热点中的热点。太多我们认识中的不可能，被强大的机器学习、人工智能给颠覆了。比如去年Deepmind的AlphaGo就在围棋领域战胜了世界冠军李世石，让人感觉不可思议，在AlphaGo之前的软件，连业余六段左右的高手都赢不了，更遑论顶级职业选手！如果你是程序高手，有想法，是不是可以自己在家也能玩机器学习呢？稍微研究的深入一点，发现完全不是这么回事儿。　
源起于DIY的欲望
笔者有朋友的孩子想在围棋上有所建树。他发现，下围棋的课外辅导班要花钱，找人指导下棋也要花钱，并且随着孩子棋力水涨船高，是以几何级数的价格增加的。他又听说人工智能的围棋已经很厉害了，能不能干脆一次性投资，弄个下围棋很厉害的软件与配置，这样就相当于一直与一个高手下对手棋，对棋力增长是有好处的。
日本的天顶围棋（Zen）6软件已经有了很强的棋力
前几天DeepZen Go挑战赵治勋九段以失败告终
4路Titan X，2路至强E5已经很强&&
我一想，这逻辑也说得通，AlphaGo不也赢了人类高手并且人类在学AlphaGo下棋吗？于是找了找，目前使用6700K的计算机跑日本围棋软件Zen，可以有业余五六段的棋力，但这显然不是他想要的。前几天与赵治勋对弈的deepzen，配置要高很多，核心是2个至强E5 V4与4个Titan X做GPU计算，虽然不敌赵治勋，但毕竟显示出来了可观的棋力。
想拜AlphaGo为师？起码目前还不可能做到
前几天Deepmind团队又放出了消息，棋力大涨，明年初开始重新下棋。我突发奇想，反正这老哥也不差钱，如果团队公开了软件，会不会可以自己弄个单机版的AlphaGo？天天和比李世石更厉害的AI下围棋肯定涨棋力更快啊。但是仔细一研究，不是这么回事儿，AlphaGo用的处理器，买！不！到！
谷歌人工智能的处理器TPU
这个表是谷歌发表《自然》杂志论文的时候给出的配置与棋力预估。当时只是说要多少CPU与GPU以及对应的棋力。如果说一个CPU对应一个核心，现在的至强E5V4，已经有22核心的产品了，而如果是对应一个CPU，那么48个CPU可能就要很贵的刀片服务才行了，当然了有万能的淘宝，二手机架式的刀片服务器也贵不到哪儿去。
Deepmind团队公布的当时的配置，似乎让人觉得单机版的AlphaGo并非遥不可及，且棋力足够
在围棋上战胜人类的AlphaGo就运行在这个系统上
在今年5月，谷歌又公布了其自己定制的处理器的细节。谷歌用的并非Intel或是AMD的处理器，而是自己针对机器学习优化过的处理器，并命名为&张量处理单元（tensorflow process unit，TPU）。而AlphaGo就是构建在TPU上的。
TPU在规格上并不大，但没有更多细节
运行神经网络，TPU的每瓦性能更高
TPU的作用就是给机器学习的神经网络加速。谷歌对TPU具体怎么工作、有哪些指令都语焉不详，作为局外人能获得的信息有限，甚至连哪个半导体工厂代工的都没人知道。谷歌说TPU是一种辅助运算工具，还是要有CPU和GPU的。核心在于TPU是8位的，而我们的处理器是64位，因此在神经网络计算上，TPU的单位功耗贡献的计算能力上，要比传统的CPU有很大的优势，更适合大面积的分布式的计算。
IBM的TrueNorth
IBM对于计算机模拟神经的计算启动，可能要比其它的企业更早。而研究的起源，也不能说全自主的，而是有外界的因素，那就是DARPA（国防部高级计划研究局）。
DARPA的SyNapse项目
IBM研究模仿大脑的神经计算，也来自于DARPA。自从2008年以来，DARPA给了IBM5300万美元用来研究SyNapse（Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics，自适应可伸缩神经系统，缩写的SyNapse单词正好是触突，神经的构成部分），而TrueNorth只是这个项目的一部分成果而已。
我们今天计算机的冯&诺依曼架构
IBM的TrueNorth芯片
这项研究的意义是，我们今天的计算机，处理和存储是分离的，高度依赖总线进行数据传输交换，即所谓冯&诺依曼体系。我们大脑的处理方式则不同，要知道神经的传输速度并不快，但是大脑的优势是脑细胞多，靠的是大量分布式的处理，现有的模仿大脑的办法，还是依赖处理器的数量堆积，所以能效比不高，而IBM的TrueNorth则是要打破这个屏障，在芯片上就完成对神经元的模拟。2011年的原型就有256个神经元的原型。
TrueNorth的架构，左边是256个核，右边是每个核的结构，用来模拟人的大脑
计算机识别动态视频中的每个车、每个人，以前只在电影和美剧里面有类似的情节，但现在正在实现
2014年，IBM的可编程神经元达到了4096个，可编程触突2.56亿，联合神经处理器有4096个。可以说IBM的TrueNorth是无心插柳，研究启动的早，业内深度学习热、神经网络热的时候，这颗处理器也成熟了，在IBM和DARPA的网站上，都有给予这个芯片进行视频内容识别计算的成果演示，非常有意思，可以去看看。
微软的FPGA
微软启动Project Catapult还是在2012年。当时微软的掌舵人还是史蒂夫鲍尔默。微软发现，硬件提供商无法提供他们需要的硬件。过去微软每年都要花费数十亿美元来购置硬件，但现有的硬件对机器学习这些搜索算法的效率很低。
当年比特币挖矿机，FPGA显示出来比显卡高效、省电得多的特性
微软的路线是是通过FPGA（field programmable gate arrays，现场可编程门阵列），它的特色是进行并行计算。还记得几年前的比特币狂潮吗？最开始人们是依赖显卡或是GPU，到后来矿机的出现，就是用的FPGA的能力来进行挖矿，当时也有疯狂的人挖到了第一桶金。
运行Bing页面排名服务下，FPGA协助与没有协助的对比
微软的FPGA被应用到了包括bing搜索引擎等领域，能够显著的提升效率。FPGA虽然编程困难，但是微软正在尝试将更多的应用，比如Office365等，加入到通过FPGA来提升服务质量上。微软的FPGA来自Altera，有趣的是，以167亿美元收购了这个公司，是英特尔史上最大的并购。
英特尔：研发与收购并驾齐驱
前面我们说了，微软和英特尔这对长期的伙伴，在微软的FPGA使用的是来自Altera的技术，英特尔就收购了这个FPGA与SoC的企业，现在再访问Altera的官网，已经是我们熟悉的Intel的Logo加上FPGA了，并且内容上也是机器学习、自动驾驶等热门内容。
FPGA的企业Altera已经被英特尔收购
当然英特尔作为处理器、半导体领域的翘楚，对行业的观察要比别人透彻得多。虽然旗下产品多来自于传统CPU，但是英特尔一样有核心产品，在机器学习领域有竞争力，那就是至强phi融核处理器与至强phi协处理器。
左边是至强Phi融核处理器，右边是至强Phi协处理器
英特尔至强Phi的性能
发展顺序是这样的，英特尔现有的至强phi协处理器用来加速计算，后推出的之前phi融核处理器。融核处理器通过英特尔OPA来改变高性能计算的能耗效率与空间效率。在英特尔的官方新闻中，我们也看到了英特尔关于至强phi在加速机器学习的速度表现。当然了，英特尔也没停止收购的步伐，有很多人工智能领域的公司被英特尔收入囊中。
如果我想从事该领域？
作为最火的领域，人工智能、机器学习、深度神经网络这些词语见诸媒体很多，并且基本上企业开出的薪水+股票都非常诱人，可以说能人处于哄抢状态，价高者得。还记得AlphaGo的Deepmind吗？它们最近也有招聘启事。
Deepmind对于研究科学家的学术要求
从招聘的信息看，如果想成为Deepmind的研究科学家，一般来说要有神经、计算机领域的博士（PhD）头衔以及靠谱的论文，他们才会考虑了，当然其它岗位可能要求会低一些。
现在虽然火爆，但是实际上深度神经网络系统并不是太多
因此，高薪并从事前沿研究，并非那么容易，在看本文的读者群中，肯定有大学的在校生，多读书、努力学习，考上世界一流大学的计算机、神经等领域的专业，是从事机器学习、深度神经网络、人工智能这些领域的捷径，并且我们可以看到，专门为机器学习优化的硬件其实刚刚上路，未来很长的时间内，这个领域依旧会持续火热，因为世界上的深度神经网络系统其实也并不多。
一些网站给出的全球最好的计算机科学领域的大学排名
一个人的命运啊，当然要靠自我奋斗，但是也要考虑历史的进程。而历史刚刚打开人工智能的窗口，距离里面的殿堂还有很长的路要走，这个历史的机遇已经在面前了，是自我奋斗改变命运的时刻了，少年们。
回归本文题目的问题，事实上今天的机器学习、人工智能，最多的还是至强+GPU的架构，但是定制的TPU、FPGA进行协处理，有事半功倍的效率。笔者个人认为，目前的形式恐怕已经不是效率最高的办法，在未来机器大脑或许真的比我们更聪明。
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