国家将发展新一代人工智能(AI)上升为国家发展战略,将AI定位于赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展，产业优化升级，生产力整体跃升的战略资源。
在中国的医疗AI领域，活跃着不少企业巨头，诸如腾讯、阿里、百度。医库云打法独特，医药双管齐下，推进速度风驰电掣，相继推出新颖、实用和普惠医药项目，开启商业应用价值之路。
医库云CEO张群华在2018全国医学人工智能创新高峰论坛上隆重推出医学人工智能+产业互联网平台，专注疑难病AI研发创新和药物AI精细化制造。他强调以跨界医生为主导，AI工程师为主体，大众参与是我国未来医学人工智能发展方向。
专注疑难病AI创新研发
在我国肿瘤、脑部疾病和心血管疾病，对国民健康来讲甚为重要。医库云在医学AI研发肿瘤疾病中首选肝癌，脑部疾病以帕金森病为重点，探索心血管疾病AI预警系统，以及在医生合理用药AI助手为切入点。
肝癌AI辅助决策系统
肝癌俗称“癌中之王”，我国肝癌发病数占全世界肝癌总数的50%。但预后差，术后五年生存率仅为30%左右。我国在肝癌诊治领域拥有海量数据，一旦与人工智能深度学习有效结合，对于这一重大疾病可能会找到新的治疗策略和方法。华西医院肝外科拥有4万例肝癌患者完整资料，又积累了近10万份肝病患者的数据。医库云和华西医院合作，产品设计从临床中来又回到临床中去和应用。着手研发肝癌AI辅助决策系统，和肝移植供肝AI辅助诊断系统。医库云工程师向华西医院的医生学习临床知识，提出以临床医生为主导。正如中国科学院张钹院士指出：医学人工智能要向医生学习知识，用医生知识对病情进行解释，不然AI无法解释也无法与医生进行交流，因为实际上对AI最重要的能力是知识，而不是数据。这项研究将使我国肝癌诊治水平达到国际领先水平，在肝癌发病机理和药物研发领域有所建树，基层医院未来接入该系统后，相当于引进一名拥有国内领先的技术专家，医保和商业保险参与控费和质量监控，产生重大商业价值。
张群华称该肝癌AI辅助决策系统将数字疗法向患者提供基于证据治疗措施，这些干预措施由高质量的软件程序驱动，用于肝癌预防管理和治疗。它们可以单独使用，也可与药物设备或其它疗法协同使用，从而优化治疗结果，改善患者的健康状况。
一段话AI语音检测早期识别帕金森疾病
帕金森病是一种常见的神经功能障碍疾病，虽然无法治愈但早期诊断对患者非常重要。语音障碍是帕金森病的早期症状之一。采用一段话，针对不同的语音样本进行采集，并从周期变化特征、峰值变化特征、谐波信噪比以及非线性动力学等几方面进行语音特征分析后, 以梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree，GBDT)算法作为学习鉴别诊断结果, GBDT集合Decision-tree, Gradient Boosting, Shrinkage 三种思想于一身，具有相对更好的泛化能力以及鲁棒性是目前在集成学习中使用率较高的算法。经过与复旦大学附属华山医院王坚教授团队共同研究，在语音特征用于帕金森病早期诊断准确率达85%，有效性的同时也发现不同特征下不同语音的类间分离度提供了客观指标并有助于後續评价治疗效果, 为基于语音障碍的帕金森病诊断奠定基础。
心脏病人AI预警系统
1. 心电图ECG智能辅助诊断系统
心血管疾病是全球的头号死因, 目前心电图(ECG)机已经可以做准确的测量，但是各种波形中隐含的信息并其与病人临床表现联系起来仍旧需要经验丰富的医师。举例而言陈旧性下壁心肌梗死,心电图(ECG)受Ⅱ、Ⅲ、aVF导联电极离心脏远, 合并束支传导阻滞或心脏位置等因素的影响, 所记录到的Q波振幅较小甚至消失易造成漏诊, 本案从279个属性(其中206个为线性值)去鉴别冠状动脉疾病(CAD)、陈旧性前壁心肌梗死、陈旧性下壁心肌梗死、窦性心动过速、窦性心动过缓、室性期前收缩(PVC)、室性早搏、左(右)束支传导阻滞、房室传导阻滞、左心室肥厚、心房颤动或扑动等12种, 以概率神经网络(Probabilistic Neural Network, PNN) 作为学习鉴别诊断结果，诊断准确率达94.82%。
2. 胎儿心律辅助诊断系统
胎心监测是将胎心率曲线和宫缩压力波形记下来供临床分析的图形,为评估胎儿宫内的状况的主要检测手段, 通过信号描记瞬间的胎心变化所形成的监护图形的曲线，可以了解胎动时、宫缩时胎心的反应，以推测宫内胎儿有无缺氧, 由于各种波形中隐含的信息并其与胎儿状态联系起来仍旧需要经验丰富的医师, 本项目从20个属性去鉴别, 以概率神经网络(Probabilistic Neural Network, PNN) 作为学习鉴别诊断结果, 准确率为95%。
医生合理用药AI助手
淋巴瘤虽然恶性程度高，却有潜在的治愈可能性，如果接受到合理治疗，非霍奇金淋巴瘤患者平均可以存活5~10年，甚至更长的生存期。可以说淋巴瘤患者的生存关键，就在于治疗方案是否合理。
由罗氏制药研发生产的利妥西单抗(美罗华)是一种鼠/人嵌合的单克隆抗体，能够与跨膜CD抗原特异性结合，有效地清除异常的B细胞克隆，疗效显著。但是该药品被证实可能引发的不良反应多达500多种，甚至有严重不良反应致死的情况，这无疑对临床医生的经验与应对提出极大的挑战。实践过程中医生首次遇到罕见不良反应，往往只能求助药品生产厂家给出相关文献参考。药品厂家由于产品众多，人力有限，需要1~3个工作日给出答复。结合前文淋巴瘤恶性程度高发展快的特点，治疗的机会随时间推移而减少，每个患者都在与时间赛跑，3个工作日的时间显然不能满足需求，患者和医生都盼望着更快捷的新模式诞生辅助传统模式。
为解决上述问题，医库云在罗氏中国医学部的指导下，研发了合理用药AI助手，构建出庞大的知识图谱，同时引入深度学习技术，采用孪生长短记忆神经网络来识别并匹配医生提出的问题，经过意图识别和指代消解，从知识图谱中提取出逻辑结构清晰的知识链路从而准确直接的给出问题答案，并推荐关联问题。系统采用双向循环神经网络，条件随机场算法，等自然语言处理技术，结合词向量库，定期自动从杂乱无章医学文献中，学习新的知识完善知识图谱。该系统经历海量数据学习，平均单药会学习500篇医学论文，衍生出3万个实体词汇，产生1GB词向量，可以覆盖美罗华90%的常见问题，即时给出答案，大大缩短了医患等待的时间，让患者能及时接受正确的治疗，同时能有效减少药厂的重复性工作，提高整体服务水平。
药物AI精细化制造的产业互联网平台
AI发展的同时会催生更多新兴工作机会，技术革新就意味着商业模式的革新。医库云CEO张群华认为AI不仅是独立产品，而将成为基本生产力，让各行各业产生信增效应。而产业互联网向算法要洞察，向洞察要效益，通过积累的有效数据，进而推动人工智能传统产业落地，医库云联合蔡同德堂制药推出AI制造是传统产业与新技术融合，内部效应和对外服务能力大大提升，产品变现体现价值经济。
全球首位AI复合型中药材鉴别师上岗
中医药发展已经上升到国家战略高度，中医药AI创新是五千年中医瑰宝的传承利器。2018年我国中药市场规模达到6500亿元，未来5年将达到2万亿元。国内原料药和制剂厂有3994家，其中中药企业2080家。中药强调“道地药材”，经调查药用植物有383科，2039属，11146种。在今年9月18日中华药学会大数据与人工智能基地成立大会上，“中医或死于中药”已成为热门话题，与会者担心的是现今中药存在大问题，品种基源混乱，野生资源匮乏，栽培引种质量差异;假冒伪劣问题严重;炮制不环保，辅料不标准;二氧化硫，农残，重金属等安全性问题;在药典中的品种，质量规格欠稳定性。
张群华称医库云率先和蔡同德合作，从药材识别切入，涵盖真伪辨识、产地溯源、品质预测。推出AI复合型中药材鉴别师。AI复合型中药材鉴别师算法核心是运用卷积神经网络提取图像特征，然后再用SVM技术训练各任务的分类器。具体来说，对于输入的每一张待鉴定图片，算法会首先识别背景颜色并剔除其影响，再通过医库云算法团队基于Dense-Net和Mobile-Net自主开发的深度卷积神经网络得到一个1024维的向量，最后将其传送到训练好的SVM分类器获得预测结果。
为了给AI药材鉴别师提供“教材”，上海蔡同德堂制药厂提供了数十种中药材上百个批次样本(包括正品药材，伪品药材，不同产地的药材以及不同采收时间批次的药材等)，算法团队基于上述药材样本构建了上万张的标注训练样本。通过对已开发的模型在剩余样本上进行算法测试，本APP提供的多个不同任务分类器的分类精度均达到90%以上，平均每次鉴别仅耗时2秒，已经达到行业专家的水平。更是在中药材流通领域开创了AI实时鉴别真假伪劣药材的先河。
医库云CEO张群华展望2019年医库云将深耕中医行业，从药材识别扩大到中药精细化制造，计划为广大制药企业推出制药工艺仿真，能源优化等系统服务，该技术依托于医库云智能决策平台，采用RSM响应曲面法和遗传算法，结合现代深度学习反向传播提高精准度，为生产过程中错综复杂的参数条件找到最优方案。
