編者按：過去十年，醫(yī)療健康行業(yè)經歷了一系列現代化、數字化變革，但對創(chuàng)新的呼聲始終高漲。本期播客的對話嘉賓是微軟全球資深副總裁、負責領導微軟研究院以及微軟醫(yī)療部門(Microsoft Healthcare)的 Peter Lee 博士。Microsoft Healthcare 是一個致力于以 AI 和云計算來加速醫(yī)療健康創(chuàng)新的全新組織，在對話中，Peter Lee 分享了精準醫(yī)療、對話式聊天機器人和 Azure 的數據互操作(interoperability)API等創(chuàng)新將如何改善未來的醫(yī)療服務體驗。本文編譯自微軟研究院播客“AI, Azure and the future of healthcare with Dr. Peter Lee”。
微軟全球資深副總裁 Peter Lee
主持人：歡迎來到播客。您是微軟全球資深副總裁，并且是一個新組織——Microsoft Healthcare 的負責人。這是一個什么樣的組織，它在關注什么?
Peter Lee：醫(yī)療健康是一項巨大的業(yè)務，微軟與全球近169,000個醫(yī)療健康組織有商業(yè)合作關系。醫(yī)療健康的未來非常具有活力，而 AI、云計算和大數據有望大幅推動醫(yī)療健康的進步。因此我們啟動了 Microsoft Healthcare 項目，我認為薩提亞·納德拉希望我們真正地去考慮醫(yī)療健康領域的未來。
主持人：從純粹的研究到應用研究，從計算機科學到醫(yī)學，您跨越了許多領域。您曾經是卡內基梅隆大學計算機科學系主任，也曾經擔任 DARPA 的主任，DARPA 可以說是應用研究的典范。您是 ACM Fellow、艾倫人工智能研究所董事會成員，還是美國國家科學院醫(yī)學研究所成員、Kaiser Permanente 醫(yī)學院的董事會成員。我想按慣例問您“促使您每天醒來的是什么?”，但看起來您從不睡覺(笑)。
Peter Lee：我喜歡研究和思考問題，和聰明的人一起認真探究，獲得真正的深度理解。我認為今天的世界對任何喜愛研究的人來說都令人興奮，因為各個領域的研究都對我們的日常生活有重要的影響。這對微軟的業(yè)務而言至關重要。我想我和許多同事一樣，都處于一個幸運的位置。
AI 幫助改善醫(yī)療診斷和治療措施
主持人：微軟 AI for Good 計劃旨在利用 AI 的力量解決更多社會規(guī)模的問題，例如農業(yè)、寬帶普及、教育、環(huán)境、醫(yī)學。AI for Health 是其中的一項舉措，它與 Microsoft Healthcare 又有什么關系?
Peter Lee：AI for Good 是一項很棒的計劃，你可以把它當成慈善捐贈的一種形式，它在上述領域中為那些有價值的團隊提供資金和技術支持，真正地使 AI 承擔更大的責任。除了提供贈款，我們也投入了大量自己的研究資源來共同開展合作。我為在一家能做出這樣的承諾的公司工作而感到自豪。
AI for Health 是 AI for Good 計劃的一部分，與 Microsoft Healthcare 的范疇有部分重合。我們可以將它看作研究熱情的一個出口——AI 能做什么來促進醫(yī)學發(fā)展?與微軟研究院的許多研究人員交談時，你會發(fā)現他們越來越多地對醫(yī)療和醫(yī)藥感興趣，并提出各種醫(yī)療診斷和治療應用。我們能提出更早發(fā)現卵巢癌的方法嗎?能提出新的成像技術來幫助放射科醫(yī)生嗎?這些診斷和治療應用對整個世界都非常重要，但它們并不是微軟的主營業(yè)務，因此 AI for Health 是這類研究熱情的集結地。今天，全球有40億人無法獲得應有的醫(yī)療健康服務，人工智能和技術發(fā)展必須幫助創(chuàng)建更公平的解決方案。
主持人：我們談談精準醫(yī)療和通過 AI 改善診斷和治療措施的夢想，計算機科學和醫(yī)學這兩個領域如何攜手解決挑戰(zhàn)?
Peter Lee：在過去的10到20年中，醫(yī)療健康和醫(yī)學領域已經實現了大規(guī)模的數字化。在2008年經濟危機之后，《HITECH 法案》中要求醫(yī)療健康組織將健康記錄數字化。因此過去10年，健康記錄的數字化程度已經從15%發(fā)展到98%以上，大量醫(yī)療設備、分析手段已經數字化，我們還有計算機和移動設備產生的大量數據。
我們能否有效利用所有這些數據，為人們提供更高度個性化、更精確、更具有針對性的診斷和治療方法?能否為你的健康提供全方位視圖，不僅告訴你現在的健康狀況，更對未來幾年可能的情況作出提醒?這都是我們正在做的事情。
主持人：當微軟表示想“改變醫(yī)療服務的體驗和提供方式”時，意味著什么?
Peter Lee：醫(yī)療健康在全球范圍內是一項價值7.5萬億美元的龐大業(yè)務，而且越來越多的數據，以及能夠將數據充分利用的人工智能和計算技術等服務正在遷移到云中。這對于微軟來說非常重要，我們正在密切關注并給予優(yōu)先支持。
但從很多方面來說，醫(yī)療健康和很多其他的商業(yè)領域不一樣。作為患者，人們不會像超市購物那樣選擇便宜的產品服務，而是盡可能尋求最好的醫(yī)療服務。同樣，醫(yī)療服務提供者也有很大的轉變，從“基于服務項目付費”轉向了“基于價值的護理”。
因此我們想幫助那些致力于人類健康的人和組織獲得成功，賦予他們更多力量去提供更好的醫(yī)療服務。比如，今天美國的初級醫(yī)生花費在臨床文件輸入上的時間幾乎是他們實際照料患者的時間的兩倍。與我們合作的一些醫(yī)生戲稱“睡衣時間”，因為醫(yī)生一整天都在治療患者，不得不在回家換上睡衣后繼續(xù)處理完臨床文件，這是造成醫(yī)生疲勞的一個重要原因。我們可以使用語音識別技術、自然語言處理、差異化(diarization)等技術來減少繁重的臨床筆記工作，讓醫(yī)生能夠更專注于患者。
再舉一個例子，美國醫(yī)療健康系統(tǒng)中每年估計有一萬億美元的浪費。在這個高度復雜的系統(tǒng)中，有大量的數據分析問題可以由我們開發(fā)的 AI 和機器學習幫助解決，這將對醫(yī)生、護士和醫(yī)院管理者都有很大的幫助。
互操作性 API、聊天機器人與更多 AI+ 醫(yī)療實踐
主持人：微軟為支持醫(yī)療健康行業(yè)的數字化轉型進行了多項創(chuàng)新實踐。去年在 HIMSS 會議上，您談到了能夠改善醫(yī)療健康體驗、云中的互操作性(interoperability)和數據共享的工具。您當時的設想是什么，現在情況如何?
Peter Lee:我有時開玩笑說互操作性是最不受歡迎的話題，但對我來說，這是最重要的話題。如果過去10年是關于醫(yī)療健康數字化的，那么下一個10年就要利用這些數據讓人類受益，因此數據要在合適的時間流向恰當的地方，并且保護好人們的隱私。
這里的一個基本問題是數據的互操作性。在前10年的數字化過程中，盡管產生了大量數據，但它們是成千上萬種不兼容的數據格式，而且通常出于商業(yè)原因相互獨立?，F在，我們看到醫(yī)療機構開始向云遷移的浪潮，大約十年后，幾乎所有醫(yī)療健康組織的數據都將處于云中。當這種人類歷史上只此一次的變化發(fā)生時，我們怎樣確保十年后能更好地處理這個問題呢?
互操作性是其中的關鍵之一，并且受到了廣泛的認可。美國政府通過醫(yī)療保險和醫(yī)療補助服務中心提出了新法規(guī)，要求使用特定的可互操作數據標準和 API 框架。微軟參與了支持和指導這些新規(guī)則中的具體技術選擇。我們?yōu)榭焖籴t(yī)療互操作性資源(Fast Healthcare Interoperability Resources, FHIR)付出了巨大的努力。這是一種現代化的數據標準，其可擴展性能夠適應醫(yī)學的進步，并且方便通過機器學習進行分析。
我認為 FHIR 可以成為所有醫(yī)療數據的通用語言，微軟已經將 FHIR 作為一流的數據類型集成到了 Azure 中，以 API 形式供用戶使用。FHIR 也已經在 Office 中開始應用，正在集成到 Dynamics 365 中。這些舉措讓用戶能夠解鎖云中的一切 AI 工具來實現精準醫(yī)療，將我們在微軟所做的一切轉換為強大的醫(yī)療健康工具。
主持人：那么，聊天機器人在這個領域可能將扮演什么樣的角色?
Peter Lee：在醫(yī)療健康領域中，機器人的應用范圍非常廣?；叵胍幌?，你可能經常拿到看不太懂的化驗結果，這時候聊天機器人就能夠幫助到你。
Microsoft Healthcare 部門的 Hadas Bitran 和團隊做了一個有趣的項目，是臨床試驗領域的。網站 Clinicaltrials.gov 包含了所有正在進行的注冊臨床試驗，而醫(yī)生要在成千上萬的復雜文檔中找到需要的那一個。Hadas 和團隊領使用機器讀取所有臨床試驗文檔并創(chuàng)建知識圖譜，用知識圖譜來驅動對話型聊天機器人。你可以對它說，“我要尋找乳腺癌的臨床試驗?！绷奶鞕C器人將進一步詢問問題，最終將范圍縮小到最符合的1-3個臨床試驗。這是我們認為擁有巨大潛力的一個例子。
從商業(yè)角度來看，還有很多看似平凡但又非常重要的應用。比如在醫(yī)療呼叫中心，護士們忙得團團轉，如果機器人能對信息進行分類處理將幫她們加快工作流程。
主持人：在微軟研究院，還有哪些致力于改善醫(yī)療健康領域的技術研究項目?
Peter Lee：微軟研究院遍布全球的實驗室?guī)缀醵荚谶@方面做了很棒的研究。在英國劍橋研究院，Aditya Nori 領導的小組進行了一些出色的工作，包括與 Novartis 公司合作開展了一系列項目，探索將 AI 驅動的分子療法用于細胞療法的分子設計的新思路，以及針對諸如黃斑變性的療法的精確給藥劑量。微軟最好的機器學習和 AI 研究專家與 Novartis 最好的研究員和科學家并肩作戰(zhàn)，真正在創(chuàng)造未來。
微軟印度研究院也正在進行與全球醫(yī)療健康服務有關的項目，例如，我們可以通過使用更多智能醫(yī)療設備，使技術人員和臨床醫(yī)生遠距離地提供醫(yī)療服務。
在微軟亞洲研究院，研究員們正致力于將計算機視覺領域的前沿進展應用到醫(yī)學成像領域，例如在圖像分辨率不足以進行精確診斷時，AI 技術能夠驚人地為圖像提高分辨率。
主持人：最后我想請您談談更廣泛的技術和醫(yī)療健康生態(tài)系統(tǒng)，您剛剛提到我們正處于重大的變革中，如果您有一個問題要問自己和向您匯報的每個人，您會問什么?
Peter Lee：在世界上大多數地區(qū)，醫(yī)療健康確實面臨著一些巨大的挑戰(zhàn)。在幾乎所有發(fā)達國家，這都是一個財務臨界點。在發(fā)展中國家，獲得良好醫(yī)療服務的普及速度正在放緩，人們越來越希望海量數據和技術能帶來突破。那么如何實現“三重目標”——更好的效果、更低的成本和更好的體驗?
因此我們問自己：如果微軟的超大規(guī)模云消失，如果能夠低價高質量地在云上部署的所有 AI 功能都消失了，或者如果微軟研究院消失了，對未來的醫(yī)療保健將產生什么影響?這個問題在某種程度上幫助我們選擇了我們能夠參與的領域。
同時，我認為微軟的優(yōu)勢在于，我們擁有可以輕松地將 AI 醫(yī)療與我們的業(yè)務重點保持一致的商業(yè)模式。我相信我們圍繞互操作性、安全性、身份管理、差異化隱私、可信計算所做的所有工作，在醫(yī)療保健的未來中，都將變得越來越重要。
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