英特尔宋继强：跨界赋能打造革新的智能医疗技术方案

  2023 年 11 月 20 日，由中关村论坛办公室指导，英特尔中国研究院主办， ‘芯’系数医融合‘智’创健康未来 2023 中关村论坛系列活动暨英特尔智能医疗健康创新合作论坛在京举行。在医疗行业加速数字化转型的大背景下，英特尔中国研究院携手 医产学研用 合作伙伴，一同探讨如何推动数医融合创新，助力 健康中国 建设，并分享技术解决方案和相关落地实践。

  宋继强说， 健康确实是任何一个人都关心的话题，而现在又有很多技术能赋能医疗健康行业，比如虚实融合，让虚拟的形象变得更真实，比如大模型，可以把很多的知识都加入到数字人当中。从信息技术这一块，我们大家可以提供各种各样的基础能力，但是真正的解决方案要交付，要靠医疗方面的专家。英特尔其实是不太懂（医疗）这一块的，所以这是怎么回事英特尔要和郭院长这样的医疗口专家深度合作，我们要通过跨界共同赋能，打造革新的智能医疗技术方案。

  科技革命正在重塑整个医疗结构体系，例如网络的存在，让我们时时刻刻都可以在线就健康问题寻求帮助，如果说还像过去，到了医院再处理和治疗，显然是落后的。在未来的健康医疗体系下，不单纯是患者，可能我们每一个人碰到医疗相关的问题，都能够借助于网络实时连接，在实现连接的基础上，如何形成院前、院中、院后连续的医疗体系构建，这是目前比较迫切的问题。

  此外，现在的临床诊疗，除了网络的无缝连接之外，也要借助别的技术，这些技术使医生可以通过 AI 避免重复性高体力劳动。郭树彬说： 比如很多临床常见的问题，都有标准方案和答案，我们的医生一天看十几个病人，在大多数情况下要说一样的话，这类重复的工作就可以让 AI 代劳。就急诊医学来讲，新的技术解决方案，不但可以减轻医生的压力，提高效率，也间接或者直接地让我们救治更多病人。科技革命的浪潮对医院而言既是挑战，也是机遇和便利。

  对于智慧型医院来说，当下软件上的开销其实要比把所有硬件设备都安装起来大得躲，这是未来运营的代价和切换的风险。而英特尔的优点是在整个多维度上都有技术积累。从硬件发展、系统演进到软件兼容上去实现突破，同时在面对 AI 技术时，落地应用过程中所面临的规管很重要，尤其是在医疗健康领域，要考虑加入什么样的 AI 能力，既保证可提升效率，又不会带来副作用。面对这一全新领域，英特尔深厚的技术积累可以顾盼全局。

  众所周知，医疗健康是一个历史非常悠久的行业，信息技术跟它比起来时间是非常短暂的。在过去这十来年，英特尔中国研究院每一个阶段都在用相对最新最可用的技术赋能医疗健康行业。比如在 2012、2013 年的时候，英特尔借助物联网、可穿戴设备，把人的健康监控和云连接在一起；到 2014、2015 年的时候，英特尔又在探索服务机器人应用于医疗行业的可能，利用它的移动、传感、观察以及少量的交互，为特定人群做健康辅助；当 5G 开始在国内普及、部署的时候，英特尔还尝试过在救护车上专门去安装一些工具，能够提前在院外，就让医生开始对救护车上的病人进行诊断和指导早期的救治；到后来有了深度学习，视觉能力增强之后，英特尔又开始探索通过视觉技术去看片子，或者是通过视觉技术做运动能力评估。

  无界诊室 ，是本届论坛一大核心亮点。英特尔在现场也设置了 Demo 展区演示 无界诊室 方案。郭树彬介绍说， 无界诊室只是朝阳医院和英特尔合作的一个方面。就临床医学的问诊而言，我们医生只是和患者面对面去了解更多的信息，实际上我们也能借助技术来解决这一个问题。谈到无界诊室的意义，我个人认为它让医患之间的联系更紧密，任何人在任何时间、任何地点，都可以借助无界诊室触达医疗体系，无界诊室可以帮助进行院外的咨询、随诊甚至是初诊。英特尔跟朝阳医院的合作，很大程度上改变了现有的医疗诊断模式。在这个过程当中，它也相当于开启了一个新的居家诊疗、线上诊疗的模式。过去很多患者，甚至是七八十岁的人，只有到医院才能开始处理病情，一些重症病人到了医院才能进行检查，这些情况都能够通过这些技术得到改善。

  数字分身也是契合无界诊室方案的一项技术。比如医生询问患者时，遇到同一种疾病时基本上会按照一个模式去与病人沟通。而有了人机交互等技术的帮助，医护人员，尤其是专家教授这种高技术含量人员就可以从这种程式化的工作中解放出来。未来再结合家庭仪器医疗化、医疗仪器家庭化的方案，就可以实现基础检查和筛选都可以在家里做，药物也可以直接送到家里，能够同时节省医生与患者的时间，并改善就医体验。

  对此，宋继强认为， 技术方面我觉得可以去解决这样的问题，这恰恰是从给予功能到把功能做好的过程。比如是否能比较逼真的去展现数字人医生，让他去表现真人医生在背后驱动时的表情和肢体的动作。再比如通过屏蔽掉一些影响患者心情的背景，或真人医生因为工作压力大比较疲惫的状态等等，这是技术未来要去解决的问题。

  郭树彬则说， 无界诊室这样的方案之所以能够给认可，主要原因在于紧俏的医疗资源。目前，个人与医生的配比大约是 1000:3，因此给医务人员带来了巨大的工作量。基于此，我们要用科技去替代一部分医疗服务，减轻医生重复工作的负担，数字分身也好，机器人也好，是替代医生做那些重复性工作或者是模式化的工作。但是，有了这些东西之后，真正做诊断的过程中，面对面最终做诊断的一定是医生本人。我们说过去一个专家，可能看 100 个病人他得问 100 遍同样的问题，现在数字人帮你收集所有的信息，你根据情况进行快速总结，相当于有一个秘书一样。其实去大的医院找知名专家、教授看病的时候，都会发现他的对面坐着三四个医生，包括研究生，他们做的就是数字分身的工作，但是真正做决策的还是医生。所以，真正的数字分身是不可能代替医生的，但是为了更充分地利用有限的优质资源，它可以替代一部分的工作。我们要用科技赋能医疗，在未来，这些技术一定是能够对医生有巨大帮助的，更重要的是更好地满足老百姓的需求。大家不用担心是机器人看病，这是不可能的，还是医生看病，只是说把重复劳动这样的一个问题给解决了。

  其二，是功能本身的安全性。如在医疗信息系统里引入 AI 之后，其安全如何保障？AI 知不知道它分析的结果是对是错？因此当 AI 进入医疗体系之后，就需要有一套完善的管理机制，让其在可靠的范围内去工作。此外，还需要保证 AI 不会产生偏见，也就是训练的数据是否符合它未来工作对象的样本分布，包括在训练过程当中、调优过程中，会不会系统遭到攻击，有虚假的东西进去，有欺骗性的东西进去，导致它最后出来的结果存在问题等等。这些都是在医疗信息系统中引入 AI 功能所需要考虑的安全问题。

  比如在对基层医生的培训方面，理论部分可能大型线上讲座就可以了，但是技术操作，上层医院的医生很难做到手把手地教每个基层医生，因为规模太大了。在技术培训方面，虚拟现实技术就能够在一定程度上帮助我们在远程进行，比如设备的操作、使用、设置，这些都可以解决。 郭树彬介绍说， 未来，我们可以在远程对各地基层医生进行各种技术培训，包括查房教学这一块，我们也是用到了最新的技术，包括自由视角视频技术，或者叫 360 度全景影像，学员通过不同的视角，相当于第一视角去看。基层医生一旦离开了医学院校，基本上看不到教授、专家级别的查房教学了，通过这一些技术就可以把这个工作做得很好，只要基层医生登陆我们的平台就可以看到，虚拟的抢救室、虚拟的 ICU、操作虚拟的设备，都可以。

  宋继强表示， 在至强处理器和独立显卡、GPU 都在的情况下，如果说这个工作负载里有明确切分的在至强处理器上工作的（计算），比如说串行、多线程、多进程的处理，和在 GPU 上工作的高并发（计算），大力度去做矢量或者是张量级别的处理，两者之间非常的独立，并能够最终靠某一个接口移交工作，靠大规模、大通量去做加速，这样的一种情况下，独立显卡和 GPU 有它存在的优势。但是，当工作负载主要是至强处理器上要处理的串行或者是交互类，或者是表数据、数据库处理类的比较多，中间只有一小部分是要靠 GPU 去加速的时候，在加速的过程中，很多时候又要倒回来给至强这边再去处理，额外的成本就会变得很大，那就不如用在至强上已经有的 AMX 加速器，直接就是在一个系统的内部去完成这个（AlphaFold2 的蛋白质结构预测处理），节省掉切换的代价。在高通量的处理流程当中，任何切换的代价都很大。

  近年来，千行百业有关技术创新速度慢慢的变快，落地速度也逐步加快。作为英特尔研究院院长的宋继强对此颇有感触。 以前我们研究院争取把一个前沿的技术探讨研究落到产业实践当中，通常会看 5 年左右。现在我们尽量把它往前移，看看三年左右是不是就可以。比如说‘无界’医疗技术平台，我们正真看到数字人技术，可以跟生成式 AI 结合，也可以跟虚拟现实、数字孪生去结合，包括英特尔独特的传感器，就是 3D 自由视角视频捕捉，这是我们当时看到的一个机会，但如何把它变成一个可以工作的系统，并且满足系统的实时性等要求，这个相对来说是很难的，因为它不只是一个技术点。所以当我们正真看到一些有特性的，有差异性的，能带来巨大改变的技术时，我们会尽量去先看怎么样能够形成一个完整的，端到端的概念验证的原型。

  从技术的角度来说，像 无界 诊室这种惠及大众与医生的方案，还需要一步步去验证，一步步完善起功能体验，一步步强化其安全性。但从郭树彬这样的医疗专家角度去看，则会觉得新技术的落地速度有待加快。在创新与落地之间，不同人从不同角度所看到的局面也不完全一样。因此，像英特尔与朝阳医院这种研发 + 实践的模式，就值得亟需数字化转型的各行各业去借鉴。通过实验室整合技术、克服技术难关，并推出应用原型，再落地到实际应用环境中先行先试，同时结合实际应用经验，解决包括隐私安全、数据安全等在内的诸多问题，或许是加快新技术落地的最优解。