专题:2024中国AIGC创新发展论坛

李霄寒:随着科技发展,每个人都可以拥有自己的AI家庭医生  第1张

  2024年服贸会专题论坛之一——“2024中国AIGC创新发展论坛”于9月13日-14日在北京举行。云知声联合创始人、副总裁李霄寒出席并演讲。

  李霄寒表示,普惠医疗是自己的梦想。随着AI路的发展,每个人、每一个家庭都非常有可能拥有自己的AI家庭医生。“如果我们想实现,靠人类医生是不现实的,一定是要求通过AI和技术发展来完成。所以在分级诊疗和普惠医疗的愿景上,AI是电、AI是光,AI是唯一的方向”。

  以下为演讲实录:

  李霄寒:各位领导、各位同仁大家上午好,辛苦大家一上午时间,到了接近中午的时候大家比较疲惫,我这边准备给大家做一些案例方面的分享,可能没有太多技术或者业务层面的干货,但想和大家分享一下我们在这块的思考、逻辑以及遇到的问题以及对未来的展望。

  云知声是中关村的一家公司,我们成立12年,做人工智能,是国家级的专精特新小巨人企业,准上市公司,员工人数不到500人,发明专利接近1000项,也有国家的博士后科研工作站。大概给大家一个企业的一个画像。我是云知声联合创始人、副总裁。

  我们主要有两个事业部:一个是智慧医疗,主要是面向医院,解决医院人工智能的推广问题,是人工智能的产品。另外一个是智慧物联。我今天以医疗为例给大家分享一下思考。

  我们做这一行时间比较长了,大家看人工智能有它的起起伏伏,一会儿人们觉得人工智能可能没有太多实践价值,比如2000年前后到2010年前后,人工智能跟我们的日常生活很远。一会儿随着有些技术突破大家觉得人工智能好像又行了,比如之前风行的一波语音识别、人脸识别。到2022年12月份OpenAI GPT推出来,大家又兴奋了,这一波跟以前不一样。

  前进的道路绝对不是一帆风顺的。那么我们掌握一个度,怎么观察到是泡沫还是真正有些发展,我归纳为一句话,这七十年来人工智能所有进步体现在一点上,就是人类使用数据能力的进步。

  我明显感觉到了这一波不一样,2010年以前是属于科研推动,人工智能是由科研推动,都是科学家在干事。2010-2020年不一样的是资本推动,有很多社会资本,国家资本已经下场了。2022年以后我发现推动力变成了社会推,大家都知道人工智能,都知道个东西很厉害,而且也表现出一定的兴趣。这是我发现这三个阶段具有的非常鲜明的特征。

  那么为什么生成式人工智能跟鉴别式人工智能给人的冲击不一样呢?我的理解是,鉴别式人工智能更像机器,水平再高,人们也不觉得这是我应该有的能力,会觉得是机器应该有的能力,比如语音识别,会识别各种文本,人们说这个机器能做到接近就很不错了,对我的影响有限。然后人脸识别也是一样的,机器的人脸识别能力远远超越能力,能够记住成千上百万张脸,但人类记不住,但人类并不觉得它对自己有什么影响。

  生成式人工智能不一样,它的输入和输出跟人非常相似,它的输入是非结构化的输入,图像、视频、文本、语音,人类听什么看什么、机器就听什么看什么,输出也一样,你能够写作文、画图、说话,机器也能够写作文、也能够画图也能够说话,把机器和人放在同一个赛道上,这个人受不了。这是给人的心理影响,直接影响到我们的应用、我们的政策、我们的投资等等,因为所有这些动作都是由最终那个决策人去产生、去执行的。

  在生成式这个道路上,机器相对于人有了更多优势,其实最大有时是这个model,所谓的规模效应。

  我讲了半天的人工智能,现在开始讲医疗。人工智能在医疗领域能做哪些事情?首先我要声明一点,绝对不是简单地把大模型给一个API应用在医院,绝对不是这样的,还有很多其他构成,大模型只是其中一部分。机器医生和人类医生协同,我们认为有三种方式或者三个递进层次:第一个,它的能力相对受限,人类对它的怀疑还没有降低的情况下、对它持有疑虑的情况下,我们让它做人类医生的工具。比如说医疗电子病历。第二个,当它的水平再进一步了,就可以做医生的同事,同事的意思是,隔壁老张、老王、大卫的水平跟你互有优劣,不是坐办公室,不是专家比里厉害很多,而是互有优劣,这就意味着它可以帮你查漏补缺。第三个,做专家,超越大部分人类医生,这是非常有机会的。所以接下来我会分三个方面讲一下我们的案例。

  第一个,我们做工具。在医院里面,医生大部分时间尤其专家时间有相当一部分是花在写病历上,我们就去训练一个AI大脑,具有听力,在这个案例里面可以听懂人类和患者的对话。然后它在对话提取摘要,最终生成一份病历。如果没有它,医生要先做医患沟通,花小一半时间跟患者聊,然后写,写的过程是比较浪费的,然后去审核,对后开医嘱提交。我们怎么提升效率呢?我们做一个小助理,在旁边听他们说话,然后把这个病历写成。医生和患者继续做沟通的同时,旁边有AI和麦克风,听两个人的对话,通过对话可以知道谁说了哪句话,在规划过程里把关键要素提取出来,这个过程做完之后医生把大部分放在医患沟通上,一方面减轻负担,另外提升患者的满意率,最终产品性就是这样的。(PPT图)左边做一个忠实的对话记录,中间会根据相应的要求去产生的信息摘要,最后根据信息摘要产生医院所需要的最终的门诊病例,然后医生做一个审核就可以提高了。还有一些其他场景,今天时间有限不给大家多分享了,比如手术那块更刚需,我们正在做手术这块。

  第二个,做同事。同事这块刚需更强一些,因为真正帮助你解决问题。这个是影像报告(PPT图),男性患者做了盆腔扫描,子宫密度均匀,性大小未见异常”,这是一个女性病历,错误在于可能就是复制粘贴了,很常见,对于普通公众来讲就哗然了。AI可以做什么?AI可以做病历审核,可以把住最后一道关,读取非结构化病历,找出里面相应问题,提出可疑点。这不是一个示范案例,是我们的产品已经大规模应用并且形成我们主营收入的产品。

  第三个,做AI专家。场景里面,AI听医患对话的同时,如果水平够高,可以实时给医生诊疗意见,告诉他这个特征有可能是什么病,你应该继续问他什么样的问题,然后帮他实时做诊断水平提高。这个是人工智能辅助诊疗系统,已经在试运行了。

  我有一个梦想,所谓的梦想是:第一方面它很难,第二方面它很好很美。什么呢?是普惠医疗,随着AI路走下去,非常有机会来给每个人、每一个家庭做一个所谓的AI家庭医生,未来可能所有诊断、产干其能够编写可穿戴就可穿戴,能够放在家庭里面就放在家庭里面,实在不行就在下面便利店做一个CT、核磁共振,这是非常有可能的。如果我们想走到这样的愿景,靠人类医生是不现实的,一定是要求通过AI和技术发展来完成。所以在分级诊疗和普惠医疗的愿景上,AI是电、AI是光,AI是唯一的方向。

  最后感谢大家,对不起延时了2分钟,谢谢。

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