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近日，“數(shù)字融合·領(lǐng)航中國(guó)新經(jīng)濟(jì)”論壇在貴陽(yáng)舉行，論壇緊扣“數(shù)字融合”主題，深入聚焦數(shù)字經(jīng)濟(jì)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展。飛利浦中國(guó)首席技術(shù)官兼副總裁王熙表示，飛利浦將發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步推動(dòng)和致力于中國(guó)大數(shù)據(jù)、人工智能的建設(shè)。

王熙說(shuō)，飛利浦是一家領(lǐng)先的健康科技公司隨著近年來(lái)AI技術(shù)的不斷成熟，將醫(yī)療行業(yè)智能化是我們的主攻方向?？梢杂肐，C，E三個(gè)字母來(lái)概括我們?cè)贏I領(lǐng)域的投入。

I是投入（Investment），我們對(duì)于AI已經(jīng)有長(zhǎng)期的積累，是關(guān)于智能的算法。在過(guò)去的5年當(dāng)中我們把這樣的投入更明確地講成AI，我們?cè)?017年研發(fā)投入17億歐元，60%在軟件的投入上。過(guò)去幾年我們?cè)谑袌?chǎng)上不僅僅是產(chǎn)品發(fā)布，同時(shí)也是解決方案和服務(wù)的提供。今年大概有250多個(gè)跟AI或者大數(shù)據(jù)相關(guān)的科研的課題，以技術(shù)和解決方案為主導(dǎo)。

C是合作（Collaboration），在過(guò)去幾十年間，我們和全球四千多家頂級(jí)醫(yī)院，包括企業(yè)還有科研院所合作，為健康科技提供相應(yīng)的解決方案。

E是生態(tài)圈（Ecosystem），生態(tài)圈是一個(gè)能夠讓AI普惠的概念，我們發(fā)布了一款產(chǎn)品，一個(gè)能讓大家更多地參與，同時(shí)也能更好，更有效，更方便地使用的平臺(tái)。

在論壇上，王熙指出了醫(yī)療AI領(lǐng)域的四大挑戰(zhàn)。他認(rèn)為，一是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，無(wú)論是寬帶，還是醫(yī)院的各個(gè)設(shè)備，都產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，實(shí)際上這些數(shù)據(jù)本身并沒(méi)有很好的結(jié)構(gòu)化，大概80%以上應(yīng)該是非結(jié)構(gòu)化的，但是有很多時(shí)候，結(jié)構(gòu)化的需求非常重要。比如說(shuō)腫瘤患者的治療，需要從各個(gè)方面的報(bào)告當(dāng)中提取相應(yīng)的數(shù)據(jù)，怎么把非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)一步結(jié)構(gòu)化，進(jìn)而提高效率、減少成本就成了重中之重。二是算法以及標(biāo)注。數(shù)據(jù)如果沒(méi)有相應(yīng)的存儲(chǔ)，那么就很難去設(shè)計(jì)出一個(gè)可行的模型，從而達(dá)到一個(gè)AI輔助診斷和治療的作用。所以這一塊的標(biāo)注是非常需要行業(yè)認(rèn)同的，隨著數(shù)據(jù)量不斷地增加，我們也面臨越來(lái)越多的挑戰(zhàn)。三是關(guān)于AI的人才，既要有數(shù)據(jù)算法，也要有行業(yè)的長(zhǎng)期的積累。如何把這種綜合性的人才培養(yǎng)起來(lái)，并且能夠發(fā)揮大的作用，我相信這是我們的一個(gè)挑戰(zhàn)和機(jī)遇。最后一點(diǎn)就是行業(yè)的監(jiān)管，我們是在做醫(yī)療產(chǎn)業(yè)，跟人的生命息息相關(guān)。隨著產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，如何更好地促進(jìn)監(jiān)管？監(jiān)管所帶來(lái)的挑戰(zhàn)同時(shí)對(duì)一個(gè)行業(yè)來(lái)說(shuō)也是機(jī)遇。

提到飛利浦的優(yōu)勢(shì)，王熙認(rèn)為，企業(yè)在幾十年的實(shí)踐當(dāng)中，本土化做得非常好。比如對(duì)于腫瘤患者這一塊的治療，怎么對(duì)腫瘤患者的狀況有整個(gè)全局的認(rèn)識(shí)？首先需要從數(shù)據(jù)庫(kù)里抓取，有的可能是化驗(yàn)數(shù)據(jù)，有的可能是影像數(shù)據(jù)，然后通過(guò)自然語(yǔ)言處理的技術(shù)進(jìn)行處理并展示。設(shè)備本身來(lái)說(shuō)，我們有相當(dāng)一部分團(tuán)隊(duì)的力量是跟醫(yī)生有直接臨床之間的溝通。在這種情況下，再結(jié)合大數(shù)據(jù)，包括人工智能的算法，帶來(lái)的價(jià)值是可以直接解決這些臨床上的需求。我們也在影像處理的AI這塊有大量的應(yīng)用，比如說(shuō)肺結(jié)核的篩查、關(guān)于肝癌的診斷和對(duì)于女性乳腺癌的篩查，這些都需要有長(zhǎng)期的積累，才能對(duì)于臨床有充足的認(rèn)知。還有就是通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，把個(gè)人的縱向數(shù)據(jù)和基于大數(shù)據(jù)分析的橫向數(shù)據(jù)相結(jié)合，最后可以呈現(xiàn)一個(gè)個(gè)性化的診斷或者治療的解決方案。