分享

红杉资本沈南鹏与斯坦福教授李飞飞开启“脑暴”:AI如何重塑医疗?

 嘟嘟7284 2021-03-28

作者 | 芦依

编辑 | 安心

“今天的医疗健康行业有点像20年前的PC互联网,有一批优秀企业在不同的垂直领域里崭露头角。”

在2021红杉全球医疗健康产业峰会上,红杉资本全球执行合伙人,红杉资本中国基金创始及执行合伙人沈南鹏表示。

在他看来,在过去一到两年里,人工智能在新药开发领域里出现了多个平台型的突破。“IT和BT(生物科技)的融合速度正超过历史上任何时刻。从我们一直比较关注的网上医疗服务,再到AI在诊断、治疗全流程服务中的应用,在新药开发中的应用,这些都构成了整个医疗行业新的革命。”

新兴技术与医疗健康产业正在加速融合,资本市场也正向创新型医疗科技公司敞开大门。

此前,大多数尚未盈利的医疗科技公司只能选择去美股上市,而现在港交所针对生物医药板块的18A新规、科创板的推出,都给予这些企业一定的帮扶政策,降低了入市门槛。

在政策鼓励下,不仅阿里、腾讯、百度等巨头在布局大健康板块,探索互联网医疗的可行性。在一级市场,投资机构也在押注医疗健康产业,希望能投出下一个医疗“独角兽'。

公开数据显示,2020年我国AI医疗领域投资达64.09亿人民币,同比上年增长141.9%,行业处于高增长阶段,过去5年,医疗市场规模的复合年均增长率超40%。

红杉中国是医疗健康投资中最为活跃的机构之一。它在医疗健康领域的投资始于2006年,在此后的15年间,红杉中国投资了超过180个项目,收获了近30起IPO。

沈南鹏本人十分看重医疗健康板块。他在接受E药经理人采访时指出,“中国有一批优秀的传统大型药企,但整体来说,大部分企业的转型创新速度还是有些慢,这就给到了biotech公司更多的发展机会。”

那么,未来以AI为代表的新兴技术,该如何与医疗产业深入融合?

在本场峰会中,沈南鹏与斯坦福大学的李飞飞教授展开讨论。

李飞飞现任斯坦福大学以人为本人工智能研究所(HAI)联席院长。她曾担任谷歌首席科学家,牵头设立了谷歌AI在中国、也是亚洲的第一个研究中心。2018年她回归斯坦福大学任教,开始探索AI与医疗的结合。

就在去年,李飞飞教授在Nature杂志上发表了一篇文章,阐释如何用环境智能照亮医疗的“黑暗空间”。在本场对话中,沈南鹏与李飞飞围绕环境智能及其应用、新冠对医疗创新的影响、以及未来AI与医疗的产业融合展开对话。

以下为对话实录,略经全天候科技删减。

环境智能灵感源于无人驾驶

沈南鹏:非常恭喜在2020年你当选为美国国家工程院和美国国家医学院院士,去年你在Nature杂志上发表了一篇文章,用环境智能照亮医疗的黑暗空间。所以我想请你来诠释一下,环境智能(ambient intelligence)的内涵是什么?它怎么照亮我们医疗的黑暗空间?

李飞飞:首先,谢谢南鹏,谢谢红杉的邀请。确实是隔着太平洋,但是还想给大家问一声早上好!

您提到《自然杂志》这篇文章是我和我的合作者,尤其是斯坦福医学教授Prof. Arnold Milstein和我的学生 Albert Haque在2020年十月共同发表的。其实这项工作已经做了十年。它讲述的是我们医疗场景包含了太多了human behavior。虽然我们总是关注很多的试验数据、X光照片或者是细胞情况,但对于病人的身体状况以及康复、治愈的过程,归根结底人的行为、人的动作在医疗健康这个场景中都是极其重要的。

这其实是一个特别没被关注到的信息源。在医疗场景里我们都在关注血液检测、医学影像、细胞信息,但是真正要让病人达到最后要很健康的生活,我们还是要回到人的行为。

在这个前提下,我和我的合作者在十年前就发现,其实人工智能带来了一个新的机会。它通过感知器,能帮我们采集到这样的信息。最重要的是它不光是采集环境信息,采集人行为的信息,它还能做出智慧的分析,让我们知道这个病人的情况有没有改变,这个医生、护士的行为有没有对病人康复行为产生影响,而这些信息非常重要。

我受到最大的启发是无人驾驶。当时在硅谷,十年前硅谷是无人驾驶发源地,作为当时斯坦福人工智能实验室的主任,我们发现无人驾驶这个技术,就是通过感知器、AI算法和整个系统整合而产生的。这个想法就被我们放进了医疗的场景,所以产生做环境智能的想法。

医院、居家为环境智能两大场景

沈南鹏:这在我们今天医疗应用场景里有哪些地方能够得到应用?我们在中国看到了AI在诊断医学里的应用,比如在肺片、胸片诊断的工作当中,越来越多的看到人工智能能够替代医生,甚至是非常有经验医生的工作,能够让医院和整个医生群体共享以前有的知识积累。那在其他场景下您看到哪些比较重要的应用?具体哪些场景是您认为在未来一段时间内能够突破的?

李飞飞:这个问题问的特别好。我们一直致力于的不是对人的替代,而是对人的增强。我们在Nature期刊上用了很多场景,比如医院的场景和住家的场景。

在医院,我们很早就开始关注ICU(重症监护室)。在美国ICU每年经费占到了整个GDP的1%,这是重要的医疗环境,在这里的病人也是在做生与死的搏斗,医护人员压力也非常大。在这样的场景下,在美国ICU的Care里有很多的protocol是严格必须执行的。比如说不太能动的病人,怎么能够让它不产生褥疮?褥疮在医院里是引发人生命安全的问题。由于肌肉的僵硬、血液的不循环,病人产生褥疮后非常痛苦,而且医疗费用也会增加,这个问题我们怎么去解决?

我们发现最重要的是mobility这个点,病人的mobility其实对褥疮的预防和在ICU是很重要的,但是mobility是怎么测呢?如果放一个感知器在床底下其实很难测出来,现在有一个办法就是请人去看,比如请护士每两个小时在电子病历里记录一下病人翻身了。但是这是非常不准确和粗略的一种记录。如果用了AI智能的感知器,我们可以实时检测病人翻身的情况和mobility的情况,这个信息对护理和医疗都非常重要,这个小小的例子就可以看出,它可以产生很大的作用。

我再说一个居家的情况,其实这是我本人最关注的医疗场景,因为全球的老龄化会造成越来越多的人他会在晚年花很长时间在家里,而且老年同时也是慢性病比较多的年龄阶段。我们在全球老龄化的情况下,如何让老人更好的健康以及自理的生活呢?

比如说老人的一些慢性病,其实如果及时处理的话,一些抗生素就可以解决的问题就不需要去急诊室。但我们怎么发现老人一开始有没有出现感染的现象或者他的心率呼吸发生变化?或者这一天都没有怎么动,他的饮食、睡眠的状况都发生了变化,甚至你可以看到他平时不再做平时做的社交。这些信息从哪里来?普遍只有两个,第一是护理人员,不管是家人还是家政的护理人员,但这个信息很不准确并且不可持续。

另外就是穿戴式的设备,也是我觉得很有发展前途的技术。但穿戴式有自己的问题,尤其是对老人来说穿戴式不是特别受欢迎的设备。而且穿戴式不可能像眼睛一样看到老人很多行为方面的问题。通过设备和感知器我们可以观测到,而且可以持续观测到老人行为变化以及医疗有关的重要信息,可以及时送给家人和医护人员。就像刚才说的一个慢性病老人,他可能只是需要一个抗生素的干预,而不需要拖到两个星期以后非要到急诊室或者住院。

疫情促进远程医疗进步

沈南鹏:人工智能在医疗产业的应用可能是一个长期趋势。另外一个就是新冠,它是一个短期事件,但是这个事件对医疗体系创新有怎么样的推动?我们人类碰到这样的灾难,当然一方面要解决短期的带来的阵痛,另一方面也是利用这样的机会推动医疗行业的创新利用,有什么样的经验可以跟大家分享?

李飞飞:新冠对于在座每个人都有非常深刻的影响,不管是对个人、生活还是事业。

首先,我觉得其实很重要的影响,是我们全球经历了一次以人为本非常谦卑的经验,不管是我们的科学技术在二十一世纪发展得多好,我们还有很多面对自然和自身身体健康无法抗拒以及遇到的挑战。我虽然说的跟科学技术本身无关,但是作为技术人,我一直跟我的学生强调,这种对人的关注以及对人自身健康的关注,其实是特别重要的,新冠给我们带来了很大的冲击。

说到具体的技术点,我觉得有下面几点。

第一,远程医疗。我作为长期生活在美国、有时候忙的只能跟我的医生远程说话的患者,我一直想什么我们的远程医疗没有被广泛的应用?结果新冠一来极速推广了远程应用。所以我觉得它是促进了跟远程医疗相关整个生态各方面的发展。

同时,我们关注相关的环境智能也是。我自己非常明显感觉到我的合作伙伴,尤其是斯坦福医学院也好,还是美国另外一个很大的医疗系统。它们对环境智能在可持续的情况下,获取病人的情况,甚至对病人处理做出技术性的判断,这种态度一下子就变了,大家非常欢迎。

您提到的公共卫生危机,那就是“健康信息”,很多人说新冠不是第一场pandemic,但是是第一场infodemic。infodemic的意思也是一场各种真假信息在极速传播。这是对技术和社会影响非常深刻的事情。我的医学院同事很多看到技术在信息的传播里起到了好的作用和坏的作用,互联网带来迅速信息的传递。但是AI人工智能也带来了错误信息(mis and dis-information)的传递。所以新冠在各方面都产生了很深远的影响。

IT正与BT加速融合

李飞飞:您和红杉一直对前沿科技有非常敏感的嗅觉,我自己也是科技人,我特别想问您作为红杉全球执行合伙人,在医疗这个场景,您对未来十年AI在医疗发展和应用有什么样的判断?

沈南鹏:我们作为投资人,关注的点其实跟做研究的科学家是一样的——关注这个行业的大问题,包括它的终极问题,关注行业最大的痛点在哪里,这是投到好公司的关键。

第二,跟您刚才讲的非常吻合,在过去一到两年里,人工智能在新药开发领域里出现了多个平台型的突破。我们看到一个交叉点正在兴旺的发展,就是IT和BT,其融合速度超过历史上任何时刻。从我们一直比较关注的网上医疗服务,再到AI在诊断、治疗全流程服务中的应用,在新药开发中的应用,这些都构成了整个医疗行业新的革命。

    本站是提供个人知识管理的网络存储空间,所有内容均由用户发布,不代表本站观点。请注意甄别内容中的联系方式、诱导购买等信息,谨防诈骗。如发现有害或侵权内容,请点击一键举报。
    转藏 分享 献花(0

    0条评论

    发表

    请遵守用户 评论公约

    类似文章 更多