英特爾：重度布局人工智能

文/本刊記者 劉文生

英特爾：重度布局人工智能

文/本刊記者 劉文生

英特爾正聚焦云和數(shù)據(jù)中心、物聯(lián)網(wǎng)、內(nèi)存和FPGA等加速器，從而加速人工智能創(chuàng)新及其在企業(yè)和社會中的應(yīng)用和普及。

如果AlphaGo讀了很多病例，會不會戰(zhàn)勝醫(yī)生？

2016年年底，美國高盛集團(tuán)發(fā)布的一份長達(dá)99頁的重磅人工智能報告——《人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)將推動未來生產(chǎn)力的發(fā)展》（以下簡稱《報告》）指出，人工智能是信息時代的尖端技術(shù)，正深度介入醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、金融、零售業(yè)、能源業(yè)等領(lǐng)域，人工智能服務(wù)的發(fā)展有可能開辟新的市場。

2016年以來，“互聯(lián)網(wǎng)顛覆醫(yī)療”的輿論逐漸消退，“人工智能顛覆醫(yī)療”的論斷又起。人工智能的擁躉認(rèn)為，與互聯(lián)網(wǎng)不同，人工智能對醫(yī)療領(lǐng)域的改造是真正意義上的“顛覆”。隨著圖像識別、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵技術(shù)的突破，人工智能在世界范圍內(nèi)迎來了新一輪大發(fā)展，而在這輪發(fā)展中，“人工智能+醫(yī)療”是最可能落地的領(lǐng)域之一。

目前，“人工智能+醫(yī)療”已經(jīng)在部分病種的應(yīng)用上取得了突破性進(jìn)展。如IBM Watson已在腫瘤的輔助診斷方面開始了大范圍應(yīng)用。國內(nèi)不少創(chuàng)業(yè)公司在醫(yī)學(xué)影像分析方面也已有了非常多的嘗試，并成功在肺部疾病、心血管疾病的診斷方面取得進(jìn)展。

全球芯片巨頭英特爾在人工智能領(lǐng)域的一舉一動都受到行業(yè)關(guān)注。事實上，英特爾已對市場傾注了極大熱情，目前已先后斥巨資收購多家人工智能初創(chuàng)公司，并在相關(guān)配套軟件上也向人工智能傾斜。

“英特爾希望推動中國融入人工智能時代，在加速人工智能和醫(yī)療行業(yè)融合發(fā)展的道路上，我們將同產(chǎn)業(yè)伙伴一道加速技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用進(jìn)程，使人工智能更快地惠及大眾。”英特爾醫(yī)療與生命科學(xué)集團(tuán)亞太總經(jīng)理李亞東在2016年11月舉行的“第十屆中國醫(yī)院院長年會”上表示。

“人工智能+醫(yī)療”毫無疑問將成為解決醫(yī)療資源不足、提升醫(yī)療領(lǐng)域生產(chǎn)能力的重要推動力，但以英特爾為代表的科技力量將從哪些方面、如何推動人工智能與醫(yī)療健康實現(xiàn)融合是關(guān)鍵問題。只有明確了這個問題，才能洞悉“人工智能+醫(yī)療”的未來。

數(shù)據(jù)洪流開啟人工智能

阿里云研究中心和BCG發(fā)布的報告從技術(shù)突破和應(yīng)用價值兩個維度分析認(rèn)為，未來人工智能會出現(xiàn)服務(wù)職能、科技突破、超級智能三個階段。基于數(shù)據(jù)的服務(wù)智能階段將在接下來3～5年爆發(fā)：人工智能拓展、整合多個垂直行業(yè)應(yīng)用，豐富實用場景。

英特爾利用技術(shù)和產(chǎn)品的整合優(yōu)勢，為人工智能提供全面的端到端解決方案（優(yōu)化型開放框架為開源項目）。

高盛發(fā)布的《報告》也認(rèn)為，近年來，機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning，ML）和深度學(xué)習(xí)（Deep Learning，DL）的應(yīng)用領(lǐng)域極速擴(kuò)張，而數(shù)據(jù)、更快的硬件、更好的算法則是推動人工智能的進(jìn)展的三大基石。IDC Digital預(yù)測，截至2020年，醫(yī)療數(shù)據(jù)量將達(dá)40萬億GB，預(yù)計約80%數(shù)據(jù)為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

美國斯坦福大學(xué)發(fā)布的《2030年的人工智能與生活》研究報告指出，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的主要功能包括：臨床醫(yī)療決策支持、患者監(jiān)控及輔導(dǎo)、自動化手術(shù)及患者護(hù)理設(shè)備、醫(yī)保體系管理等。其中，數(shù)據(jù)是關(guān)鍵。雖然人工智能從個人監(jiān)控設(shè)備及手機(jī)應(yīng)用軟件、電子病歷、醫(yī)院機(jī)器人助手等多處收集數(shù)據(jù)的能力增強，但其發(fā)展速度并沒有想象中那么快，很難利用這些數(shù)據(jù)對患者及患者群體進(jìn)行更加細(xì)致的診斷和治療。

研究報告稱，電子病歷的普及就是這樣一個案例。電子病例市場由少數(shù)幾家供應(yīng)商壟斷、用戶界面不符合標(biāo)準(zhǔn)等多層面障礙的存在導(dǎo)致電子病例數(shù)據(jù)至今得不到有效利用。落后的管理條例及激勵機(jī)制阻礙了其研究和應(yīng)用的發(fā)展。且醫(yī)療體系龐大而復(fù)雜、人機(jī)互動方式匱乏，這些都增加了人工智能的應(yīng)用難度與風(fēng)險。接下來15年，只有數(shù)據(jù)充足且目標(biāo)精準(zhǔn)，人工智能才能徹底改變醫(yī)生現(xiàn)有職責(zé)。

實際上，隨著人工智能算法的日益復(fù)雜以及所需數(shù)據(jù)集的不斷增加，計算創(chuàng)新成為人工智能發(fā)揮價值的強大源泉。作為計算創(chuàng)新領(lǐng)域的全球領(lǐng)先者，英特爾公司數(shù)據(jù)中心為人工智能提供了強大的支撐，英特爾數(shù)據(jù)中心即是云服務(wù)的基礎(chǔ)架構(gòu)，也是人工智能的一部分。

英特爾公司全球副總裁兼中國區(qū)總裁楊旭認(rèn)為，邁向人工智能，關(guān)鍵在于駕馭數(shù)據(jù)洪流。預(yù)計到2020年，全球?qū)⒂?00億臺相互連接的智能設(shè)備。隨著互聯(lián)的物體越來越多、越來越智能，將產(chǎn)生洶涌而來的數(shù)據(jù)洪流。中國擁有世界上最大規(guī)模的互聯(lián)網(wǎng)用戶，未來也將擁有世界上最多的智能互聯(lián)設(shè)備。面對如此龐大而復(fù)雜的數(shù)據(jù)，人工智能如何充分挖掘、釋放數(shù)據(jù)價值？

“一個重要的因素，就是端到端的計算。從終端數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、采集，數(shù)據(jù)的高速傳輸與存儲，到云端數(shù)據(jù)的分析、挖掘，端到端計算助力人工智能充分釋放數(shù)據(jù)價值，帶來更多的創(chuàng)新和增值，引發(fā)各行各業(yè)由此而來的深刻變革。比如在精準(zhǔn)醫(yī)療領(lǐng)域，可以利用人工智能尋找靶向藥物，以更好地治療目前難以治愈的疾病。”

英特爾公司副總裁、數(shù)據(jù)中心事業(yè)部數(shù)據(jù)中心解決方案部門總經(jīng)理Jason Waxman在不久前舉行的“釋放IA原力，擁抱AI時代”論壇上表達(dá)了類似的觀點：“人工智能將變革企業(yè)業(yè)務(wù)運營方式以及人類與世界的交互方式。從海量數(shù)據(jù)分析中創(chuàng)造業(yè)務(wù)洞察，人工智能正在扮演著越來越重要的角色，并不斷推動著行業(yè)的變革和轉(zhuǎn)型。”

目前，數(shù)據(jù)中心在英特爾眾多業(yè)務(wù)中的作用越來越重要，因為健康醫(yī)療、教育、政府行業(yè)都在轉(zhuǎn)型（云服務(wù)和大數(shù)據(jù)的應(yīng)用），對數(shù)據(jù)中心提出了新的要求。根據(jù)研究數(shù)據(jù)顯示，目前產(chǎn)生的數(shù)據(jù)當(dāng)中有95%沒有得到使用。這就意味著企業(yè)花了大量資金來存儲數(shù)據(jù)，然而數(shù)據(jù)卻沒有給企業(yè)帶來應(yīng)用的價值。這其中有企業(yè)自身對數(shù)據(jù)價值不重視的原因，但更重要的是目前處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的效率并不高。

英特爾認(rèn)為，人工智能和深度學(xué)習(xí)就能解決這一問題，這已在無人駕駛以及醫(yī)療健康領(lǐng)域等已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用。例如，精準(zhǔn)醫(yī)療可以在基因圖譜上診斷病情，并且根據(jù)每個人獨有的基因圖譜給出治療方案。

2015年12月英特爾以167億美元完成對Altera公司的收購，補充了其具有領(lǐng)先優(yōu)勢的產(chǎn)品組合，并為高速增長的數(shù)據(jù)中心和物聯(lián)網(wǎng)細(xì)分市場提供了新類別的產(chǎn)品。此后，英特爾又并購了一系列計算機(jī)視覺公司。這被認(rèn)為是英特爾在人工智能領(lǐng)域加強布局的實際行動。

Jason Waxman透露，英特爾正繼續(xù)轉(zhuǎn)型以聚焦已經(jīng)崛起的良性循環(huán)——云和數(shù)據(jù)中心、物聯(lián)網(wǎng)、內(nèi)存和FPGA等加速器，它們緊密聯(lián)系在一起并通過摩爾定律而進(jìn)一步增強——從而加速人工智能創(chuàng)新及其在企業(yè)和社會中的應(yīng)用和普及，迎接人類歷史上偉大時代的到來。

適用醫(yī)院各種場景

人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域中的應(yīng)用從應(yīng)用場景來看主要分成虛擬助理、醫(yī)學(xué)影像、藥物挖掘、營養(yǎng)學(xué)、生物技術(shù)、急救室/醫(yī)院管理、健康管理、精神健康、可穿戴設(shè)備、風(fēng)險管理和病理學(xué)等方面。

虛擬助理是一個語音助手，交談是與虛擬助理交互的基本模式。蘋果手機(jī)上的Siri是最為人熟悉的虛擬助理。虛擬助理可以根據(jù)和患者的交談，智能化地通過病情描述判斷患者病情。虛擬助理是目前較受青睞的人工智能醫(yī)療健康細(xì)分領(lǐng)域，國內(nèi)虛擬助手剛剛起步，國外所熟知的醫(yī)健虛擬助理是Babylon Health。

Babylon Health是一家位于倫敦的初創(chuàng)公司，該公司在過去兩年里建立了一個龐大的醫(yī)學(xué)癥狀數(shù)據(jù)庫，擁有總共36500個案例的數(shù)據(jù)庫，在看醫(yī)生前利用語音識別來詢問用戶一系列問題。Babylon Health走向應(yīng)用需要經(jīng)過兩個階段的建造，第一個階段有兩個步驟，第一個步驟是自然語言處理，也就是聽懂患者對癥狀的描述，根據(jù)疾病數(shù)據(jù)庫里面的內(nèi)容進(jìn)行對比和深度學(xué)習(xí)，對患者提供醫(yī)療和護(hù)理建議。這個階段局限于腎臟、肝臟、膽固醇和骨科等較小范圍的領(lǐng)域。在第二個階段，隨著更大規(guī)模數(shù)據(jù)庫的加入和更長時間的訓(xùn)練，Babylon Health將提供更多種類的疾病建議。但Babylon Health遇到的瓶頸是，在政策法律方面，由于醫(yī)療責(zé)任主體不明，監(jiān)管部門禁止虛擬助理提供輕微疾病的診斷和重癥的任何建議。

醫(yī)學(xué)影像與人工智能結(jié)合是醫(yī)療健康領(lǐng)域的熱點。目前醫(yī)療數(shù)據(jù)中有超過90%來自醫(yī)療影像，這些數(shù)據(jù)大多要進(jìn)行人工分析，如果能夠運用算法自動分析影像，再將影像與其他病例記錄進(jìn)行對比，就能極大降低醫(yī)學(xué)誤診，在圖像的檢測效率和精度兩個方面幫助做出準(zhǔn)確診斷。

目前中國醫(yī)學(xué)影像正在從傳統(tǒng)的膠片向電子膠片過渡，電子膠片的廣泛使用使得醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)大幅度增長，美國數(shù)據(jù)年增長率達(dá)到了63.1%，在中國也達(dá)到30%。放射科醫(yī)生的年增長率美國和中國僅僅只有2.2%和4.1%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于影像數(shù)據(jù)的增長，形成了巨大的缺口。這意味著醫(yī)師工作量大增，判斷準(zhǔn)確性下降，借助人工智能對影像進(jìn)行判斷則能有效彌補該缺口。

醫(yī)療領(lǐng)域的痛點之一是藥物發(fā)現(xiàn)與開發(fā)的時間和成本。根據(jù)塔夫特藥物發(fā)展研究中心的數(shù)據(jù)，一款新藥的面市從藥物發(fā)現(xiàn)到獲得FDA批準(zhǔn)平均大約需要97個月。《報告》指出，在藥物開發(fā)過程中結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)，有提升開發(fā)效率的潛力。機(jī)器學(xué)習(xí)不但可以加速時間范圍，還可以提高到達(dá)后期試驗階段藥物的成功概率。隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的不斷整合，人類有望在新藥研發(fā)過程中顯著地降低風(fēng)險，不但將節(jié)約每年約260億美元的研發(fā)成本，同時還將提高全球醫(yī)療信息領(lǐng)域的效率，節(jié)約的成本價值超過每年280億美元。

醫(yī)療領(lǐng)域的一項特別挑戰(zhàn)，依然是醫(yī)生的醫(yī)療實踐明顯滯后于新藥和新治療方法的獲批。因此，許多醫(yī)療領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能專家正不斷鼓勵主要的醫(yī)療服務(wù)供應(yīng)商，讓在其工作流程中融入現(xiàn)代的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，以使其充分利用收集到的和已發(fā)表的海量醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲。機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能可有望降低藥物發(fā)現(xiàn)和醫(yī)療實踐之間的時間差。與此同時，它們還能對治療進(jìn)行優(yōu)化。

在醫(yī)院管理方面，人工智能也越來越有了用武之地，急診科管理就是鮮明的例子。眾所周知，在大型醫(yī)院中，急診科的管理往往非常混亂。管理者和前線的醫(yī)護(hù)人員每天都不得不為諸如怎么配備人員、手術(shù)室、占用時間預(yù)估等問題頭疼，整個管理和看病流程效率偏低。通常情況下，急診科的非急診患者至少占1/3，需要立刻搶救的大概只占急診總量的5%～10%。但由于沒有智能的醫(yī)療健康系統(tǒng)，經(jīng)常會出現(xiàn)患者在急診室門口等待幾小時卻無人醫(yī)治，或者醫(yī)護(hù)人員和病床資源空閑時，卻無人可醫(yī)的情況。

成立于2013年的AnalyticsMD是美國一家以醫(yī)院智能決策分析系統(tǒng)技術(shù)的初創(chuàng)公司，其業(yè)務(wù)是幫助醫(yī)院開發(fā)符合HIPAA標(biāo)準(zhǔn)的SaaS系統(tǒng)。通過該系統(tǒng)，醫(yī)院管理者可以時時掌握目前的工作狀態(tài)和進(jìn)度，做出更好的選擇，不落后于其他同行。系統(tǒng)的另一個目的是提高患者和醫(yī)護(hù)人員看病的質(zhì)量和效率。目前該系統(tǒng)已在舊金山多家醫(yī)療機(jī)構(gòu)應(yīng)用。

能否減少醫(yī)療開支決定因素在于前線的醫(yī)務(wù)人員，他們的經(jīng)驗是決定成本和服務(wù)水平的關(guān)鍵。但現(xiàn)實情況是，他們得不斷地處理一個又一個的緊急病例，根本沒有時間去研究繁多的病例圖表來提高效率。有了AnalyticsMD開發(fā)系統(tǒng)自帶的DecisionOS之后，可以從醫(yī)院自身的EMR系統(tǒng)提取大數(shù)據(jù)，通過機(jī)器算法處理，系統(tǒng)自動分析、監(jiān)測和預(yù)估，給臨床醫(yī)生提供最合理的建議，幫助他們在合適的時間內(nèi)給患者提供最合適的治療和服務(wù)。

此外，AnalyticsMD通過大規(guī)模的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測，經(jīng)過分析后的一些指標(biāo)，如患者的停留時間和數(shù)量，可視化的數(shù)據(jù)將提供給醫(yī)護(hù)人員更多輔助。根據(jù)每家醫(yī)院服務(wù)患者的相關(guān)數(shù)據(jù)，分析出如病房或手術(shù)室不足等問題的原因，從而幫助管理者優(yōu)化醫(yī)院的資源配置。

英特爾布局人工智能

英特爾將利用技術(shù)和產(chǎn)品上的整合優(yōu)勢，為人工智能提供全面且靈活的端到端解決方案產(chǎn)品組合，具體包括：

構(gòu)建于業(yè)界領(lǐng)先的基于英特爾架構(gòu)的涵蓋至強處理器、至強融核處理器、Nervana平臺和FPGA、Omni-Path網(wǎng)絡(luò)、3DXPoint存儲等技術(shù)的硬件平臺，結(jié)合英特爾針對深度學(xué)習(xí)/機(jī)器學(xué)習(xí)而優(yōu)化的英特爾數(shù)學(xué)函數(shù)庫（Intel MKL、英特爾數(shù)據(jù)分析加速庫Intel DAAL）等和致力于為多節(jié)點架構(gòu)提供卓越性能的開源軟件框架如Spark、Caffe、Theano以及Neon等，及可推動前后端協(xié)同人工智能發(fā)展布局的Saffron、TAP、Nervana系統(tǒng)、Movidius等工具和平臺。

這些產(chǎn)品組合將幫助廣泛的行業(yè)和企業(yè)更方便地獲取、開發(fā)和部署人工智能應(yīng)用，將人工智能潛能在各個領(lǐng)域中充分釋放，如醫(yī)療健康、生命科學(xué)、智能工廠、無人駕駛汽車、體育、欺詐檢測等。

如英特爾Nervana平臺產(chǎn)品組合旨在提高人工智能應(yīng)用的速度和易用性，是構(gòu)建高度優(yōu)化的人工智能解決方案的基礎(chǔ)，可幫助更多的數(shù)據(jù)專家在基于行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)上解決世界上極度艱巨的挑戰(zhàn)。

為進(jìn)一步推動人工智能研究和戰(zhàn)略實施，英特爾宣布成立Nervana人工智能委員會，并與全球領(lǐng)先教育機(jī)構(gòu)Coursera合作，為學(xué)術(shù)社區(qū)提供一系列人工智能在線課程，推動技術(shù)探索和創(chuàng)新。英特爾還將與Mobile ODT聯(lián)合主辦Kaggle競賽活動，學(xué)術(shù)社區(qū)可借此機(jī)會運用其人工智能技能解決實際的社會經(jīng)濟(jì)問題，如在發(fā)展中國家利用人工智能拍攝軟組織影像照片鑒別早期宮頸癌。

據(jù)悉，英特爾將于2017年上半年測試第一款基于Nervana技術(shù)的芯片（代號為Lake Crest），并在下半年向主要客戶發(fā)售。此外，英特爾還在產(chǎn)品路線圖中增加了一款新產(chǎn)品（代號為Knights Crest），它將Nervana創(chuàng)新技術(shù)與英特爾至強處理器緊密集成。而Lake Crest處理器則專門針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了優(yōu)化，可為深度學(xué)習(xí)提供極高性能，并可通過高速互連網(wǎng)絡(luò)提供前所未有的計算密度。

2015年10月，英特爾宣布收購人工智能公司Saffron Technology。和其他人工智能公司一樣，Saffron的技術(shù)旨在通過模仿人類大腦工作方式的算法來從龐大的數(shù)據(jù)集里提取有用的信息。但不同的是，該公司專注于研發(fā)自家的“聯(lián)想記憶”技術(shù)，而非像谷歌和Facebook等重度投資的深度學(xué)習(xí)類人工智能。據(jù)了解，平臺采用了基于內(nèi)存的推理技術(shù)和異構(gòu)數(shù)據(jù)透明化分析方法，該技術(shù)非常適用于小型設(shè)備，可在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中實現(xiàn)本地智能分析并推動前后端協(xié)同人工智能的發(fā)展，專為客戶提供業(yè)務(wù)洞察而打造的領(lǐng)先解決方案。

為簡化人工智能的部署，英特爾推出了通用智能API，可支持從邊緣到云平臺的英特爾分布式處理器產(chǎn)品組合，以及英特爾實感攝像頭和Movidius視覺處理單元(VPU)。此外，英特爾和谷歌正式宣布建立戰(zhàn)略聯(lián)盟，幫助企業(yè)IT部門根據(jù)業(yè)務(wù)需求構(gòu)建開放、靈活、安全的多種云基礎(chǔ)設(shè)施。雙方合作包括專注于Kubernetes（容器）、機(jī)器學(xué)習(xí)、安全和物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)集成。

在中國，英特爾還將攜手本土合作伙伴，圍繞機(jī)器學(xué)習(xí)、語音識別、計算機(jī)視覺、精準(zhǔn)醫(yī)療等應(yīng)用在科研、互聯(lián)網(wǎng)、電商、生命科學(xué)等不同領(lǐng)域，共同推動人工智能多元化應(yīng)用開發(fā)，加速產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。

英特爾在中國人工智能布局已經(jīng)取得成效。在“第十屆中國醫(yī)院院長年會”上，浙江大學(xué)教授、浙江省數(shù)理醫(yī)學(xué)學(xué)會理事長孔德興就分享了英特爾人工智能技術(shù)在甲狀腺疾病篩查、干預(yù)和治療過程中的應(yīng)用。“依托英特爾至強平臺，我們針對甲狀腺超聲影像數(shù)據(jù)的特點對算法進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化，并利用所獲得的大樣本對計算機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，經(jīng)與浙江大學(xué)附屬第一醫(yī)院的聯(lián)合測試，其診斷準(zhǔn)確率可達(dá)85%以上。我們期待，這項應(yīng)用在未來可以拓展至更多領(lǐng)域。”

李亞東則表示，在近期發(fā)布的人工智能戰(zhàn)略中，英特爾宣布將通過一系列從前端到數(shù)據(jù)中心的全新產(chǎn)品、技術(shù)及相關(guān)投資計劃拓展人工智能的發(fā)展空間，加快發(fā)展速度，突破性能瓶頸，實現(xiàn)技術(shù)大眾化及社會效益最大化。