沈南鵬和李飛飛共話“AI+醫療”：投資和科研都要關注行業的終極問題

近日，“紅杉全球醫療健康產業峰會” 在上海召開，這是繼去年紅杉中國在舊金山舉行 “2020 醫療健康年度創新峰會” 之後打造的 “2.0” 版本醫療峰會。這次峰會除了規模和規格提升之外，另一個最大的特點就在於頂尖大咖之間的 1V1 對話。

“華人 AI 女神” 李飛飛作爲峰會的首位對話嘉賓，以 “AI 照亮醫療的‘黑暗空間’” 爲主題，與沈南鵬進行了對話。李飛飛是紅杉資本教授、斯坦福大學以人爲本人工智能研究院（HAI）聯席院長，而 “AI 照亮醫療的‘黑暗空間’” 則是去年李飛飛在《自然》發表的重磅論文的主題。

去年，李飛飛入選美國國家醫學院（National Academy of Medicine），入選理由是 “幫助建立基於視覺的人工智能領域，產生各種高收益的醫療應用，包括她目前創新性的關注健康關鍵臨牀醫生和患者的行爲識別”。

從 AI 切入醫療健康，是 AI 近兩年在醫療健康領域火熱的程度的體現。據 IDC 統計數據，到 2025 年人工智能應用市場總值將達到 1270 億美元，其中醫療行業將佔市場規模的五分之一。不管是遠程醫療、AI 影像，還是屢獲進展的 AI 藥物研發，AI 在醫療健康領域的應用潛力正在釋放。

李飛飛在幾年前就表示，現在入行人工智能時機正好，看好人工智能 + 醫療。李飛飛爲人所知的一個重要成就就是 2009 年與團隊發佈的、迄今爲止全球最大的圖像識別數據庫 ImageNet。而在醫療領域，李飛飛團隊歷時八年的關於人工智能 / 環境智能的研究成果在去年登刊《自然》也引起了極大的轟動。

環境智能 (ambient intelligence, 簡稱 AmI)指的是一個能夠對人有感應和反饋的，數字化的真實環境。在理想的環境智能裡，人往往不需要刻意和系統進行交互，系統就能感知人的存在，對人的舉動做出反應，完成設定的職責，提供個性化的服務，甚至通過預測技術來，來幫助人去完成日常活動。

李飛飛認爲，環境智能可以照亮醫療領域裡那些技術很難觸達，人們仍然無法全面瞭解和掌控的 “黑暗角落”，從而提高醫療環境的安全性，改善慢性病人的長期身體管理，減輕老年人對護工的依賴。

李飛飛還分享了環境智能的幾大落地場景：在醫院的 ICU 和手術室，採用計算機視覺的思路，可以通過攝像頭、動作、麥克風、熱感、深度攝像頭等傳感器來準確識別患者的一些細微表現，判斷其是否有身體異常；在醫院外的養老院或者是家裡，同樣適用以上的多種類型的傳感器，對養老院、居家場景進行全方位的感知識別，以實現輔助護工看護以及儘早偵測老人是否摔倒。

李飛飛提到，環境智能在醫療場景的實踐仍然還面臨着一些挑戰，比如複雜場景下的行爲識別；如何同時處理大數據和個別事件，由於環境智能系統會產生大量的數據，這對機器學習方法提出了新的需求，比如要能處理海量數據，同時還要對個別事件進行建模。

除此以外，數據的隱私性和安全性、數據偏見以及可解釋性這些在 AI 應用中普遍存在的問題，同樣在醫療場景中也需要進一步解決。

而當談及新冠疫情對醫療體系創新的推動作用，李飛飛強調了“以人爲中心”的理念，“不管科學技術在二十一世紀發展得多好，我們還有很多面對自然和自身身體健康無法抗拒以及遇到的挑戰。”

此外，李飛飛在對話中還分享了當時做 ImageNet 的初心：她一直在追尋 AI 的 “北極星”，也就是 AI 應用中的終極問題是什麼？

而當沈南鵬聊起未來十年 AI 在醫療領域投資和應用前景，分享了紅杉的投資原則也是尋找“北極星”：作爲前沿領域的投資，紅杉關注的重點和做研究關注的重點一樣——行業的大問題，甚至是終極問題。

“這是我們能夠投到好公司最重要的根源。這個行業最重要的革命是什麼？最重要的痛點在哪裡？這是我們日常思考的問題。”

沈南鵬補充說，過去幾年 AI 在藥物的開發領域出現了多個平臺性、顛覆性的突破。如今交叉科學正在興旺發展，IT 和 BT 的結合已經成爲技術發展的一大趨勢。 “ 不論是遠程醫療，還是AI在診斷、治療以及醫療服務、藥品購買等等全流程，這都構成了 AI 推動的整個醫療行業新的革命。 ”

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