“扎堆会造成资源浪费,AI人才是稀缺人才,问题找的更准才可以做的更好。”2018年11月14日,志诺维思基因科技创始人凌少平在第二届“风向标——中国创新创业先锋论坛”表示。
他进一步解释,扎堆是医疗AI产业界的问题,比如宫颈癌筛查20多个公司在做,他们并不知道问题在哪儿,但是知道算法能做这个问题。事实上每一个细分领域只有3-5家能跑出来,很多公司会在竞争中输掉。
凌少平认为,现在行业不是缺乏问题,而是没法找到问题。建议科协在医疗领域跟医疗协会互动,一起来发现问题在哪儿,能做的问题有哪些,定位问题,专家确定是否确实存在这个问题。这样有利于将来精准医疗的落地。
此外,AI落地兑现收费很难,他认为医疗AI最好能够带来临床上的获益,临床上的获益是医疗AI最终能不能走向收费环节最重要的问题。
关于人工智能产业政策,凌少平提出4点建议:
1、医学有一个天然的矛盾,医学CFDA认定要求确定性,人工智能需要迭代,中国CFDA应平衡好确定性和迭代之间的关系。
2、建立行业数据标注的机制。人工智能领域不仅数据为王,更是标注为王。病理切片上百万个细胞标注,目前用大数据方式筛出标准集,高质量标准集产生图像再去标注,各个公司招一两个医生直接实施标注再训练模型,这是比较大的资源浪费,也是低效率的重复建设。
需要典型数据集情形下才能用专家一致性的方法,建立高质量标注,志诺维思跟协会也在制定标注基准,也准备发布标准标注集进行竞赛平台。
3、重复担责的问题,不管二类还是三类器械,医疗责任主体中,机器模型和医生配合到底怎么界定。在医院开收费单涉及到责任主体,机器和人的差别、责任担当的问题对医疗体系是重要的考量。
4、人工智能模型和可解释、可接受之间的矛盾。CFDA认为不能解释模型时,只能提高保证数据集校验的体量,是不是深度模型一定要拿来用,是医学界选择技术路线的考量,也是CFDA部门需要面临的问题。
据悉,第二届“风向标——中国创新创业先锋论坛”由中国科协主办,中国科协科技传播中心承办,创头条、优客工场协办。
更多论坛资讯请关注“风向标”——中国创新创业先锋论坛,创头条现场为您报道。
您也可以关注我们的官方微信公众号(ID:ctoutiao),给您更多好看的内容。