英特爾宋繼強：跨界賦能，打造革新的智能醫療技術方案

2023年11月20日，由中關村論壇辦公室指導，英特爾中國研究院主辦，“‘芯’係數醫融合‘智’創健康未來”2023中關村論壇系列活動暨英特爾智能醫療健康創新合作論壇在京舉行。在醫療行業加速數字化轉型的大背景下，英特爾中國研究院攜手“醫產學研用”合作伙伴，共同探討如何推動數醫融合創新，助力“健康中國”建設，並分享技術解決方案和相關落地實踐。

在本屆論壇主題演講結束之後，英特爾研究院副總裁、英特爾中國研究院院長宋繼強先生，以及首都醫科大學急診醫學系主任、北京朝陽醫院急診中心主任郭樹彬先生接受了我們的採訪。

宋繼強說，“健康確實是每個人都關心的話題，而現在又有很多技術可以賦能醫療健康行業，比如虛實融合，讓虛擬的形象變得更真實，比如大模型，可以把很多的知識都加入到數字人當中。從信息技術這一塊，我們可以提供各種各樣的基礎能力，但是真正的解決方案要交付，要靠醫療方面的專家。英特爾其實是不太懂（醫療）這一塊的，所以這是爲什麼英特爾要和郭院長這樣的醫療口專家深度合作，我們要通過跨界共同賦能，打造革新的智能醫療技術方案。”

·科技革命正在重塑整個醫療結構體系

當下，不少傳統醫院都在向智慧型混合醫院轉型，科技革命浪潮推動下，醫院正在發生改變，未來的醫療體系也需要跟上這個浪潮。

郭樹彬認爲，醫院所面臨的巨大挑戰是如何快速去認識和了解科技革命對醫療帶來的衝擊。這包含觀念和思想，但是更重要的是我們如何去了解科技、認識科技，把科技的最新成果應用於臨牀實踐。

科技革命正在重塑整個醫療結構體系，例如網絡的存在，讓我們時時刻刻都可以在線就健康問題尋求幫助，如果說還像過去，到了醫院再處理和治療，顯然是落後的。在未來的健康醫療體系下，不單純是患者，可能我們每一個人碰到醫療相關的問題，都能夠藉助於網絡實時連接，在實現連接的基礎上，如何形成院前、院中、院後連續的醫療體系構建，這是目前比較迫切的問題。

此外，現在的臨牀診療，除了網絡的無縫連接之外，也要藉助其它技術，這些技術使醫生能夠通過AI避免重複性高體力勞動。郭樹彬說：“比如很多臨牀常見的問題，都有標準方案和答案，我們的醫生一天看十幾個病人，可能需要說一樣的話，這類重複的工作就可以讓AI代勞。就急診醫學來講，新的技術解決方案，不僅可以減輕醫生的壓力，提高效率，也間接或者直接地讓我們救治更多病人。科技革命的浪潮對醫院而言既是挑戰，也是機遇和便利。”

對於英特爾而言，在未來數字化底座裡做智慧型混合醫院是有比較的技術積累的。

宋繼強表示，“如果真的想把院內院外，跨越不同時間地域（的診療）這件事情做好，實際上不是某一個技術點的問題。而是一個整體方案，包括端到端的延遲、數據隱私的保護、用戶體驗，乃至讓解決方案的整個開發能夠面向未來兼容。”

對於智慧型醫院來說，當下軟件上的開銷其實要比把所有硬件設備都安裝起來大得躲，這是未來運營的代價和切換的風險。而英特爾的優勢在於在整個多維度上都有技術積累。從硬件發展、系統演進到軟件兼容上去實現突破，同時在面對AI技術時，落地應用過程中所面臨的規管極爲重要，尤其是在醫療健康領域，要考慮加入什麼樣的AI能力，既保證能夠提高效率，又不會帶來副作用。面對這一全新領域，英特爾深厚的技術積累可以顧盼全局。

衆所周知，醫療健康是一個歷史非常悠久的行業，信息技術跟它比起來時間是非常短暫的。在過去這十來年，英特爾中國研究院每一個階段都在用相對最新最可用的技術賦能醫療健康行業。比如在2012、2013年的時候，英特爾藉助物聯網、可穿戴設備，把人的健康監控和雲連接在一起；到2014、2015年的時候，英特爾又在探索服務機器人應用於醫療行業的可能，利用它的移動、傳感、觀察以及少量的交互，爲特定人羣做健康輔助；當5G開始在國內普及、部署的時候，英特爾還嘗試過在救護車上專門去安裝一些工具，能夠提前在院外，就讓醫生開始對救護車上的病人進行診斷和指導早期的救治；到後來有了深度學習，視覺能力增強之後，英特爾又開始探索通過視覺技術去看片子，或者是通過視覺技術做運動能力評估。

·無界診室，讓醫生從程式化工作中解放出來

現在，數字人、虛擬現實、大語言模型這些新興技術，促使英特爾賦能“無界診室”這樣的解決方案。因此，英特爾在醫療領域的探索是跟隨時代和技術發展不斷演進的，每一波都在逐漸把能力一層層墊高。

“無界診室”，是本屆論壇一大核心亮點。英特爾在現場也設置了Demo展區演示“無界診室”方案。郭樹彬介紹說，“無界診室只是朝陽醫院和英特爾合作的一個方面。就臨牀醫學的問診而言，我們醫生只是和患者面對面去了解更多的信息，實際上我們也可以藉助技術來解決這個問題。談到無界診室的意義，我個人認爲它讓醫患之間的聯繫更緊密，任何人在任何時間、任何地點，都可以藉助無界診室觸達醫療體系，無界診室可以幫助進行院外的諮詢、隨診甚至是初診。英特爾跟朝陽醫院的合作，很大程度上改變了現有的醫療診斷模式。在這個過程當中，它也相當於開啓了一個新的居家診療、線上診療的模式。過去很多患者，甚至是七八十歲的人，只有到醫院才能開始處理病情，一些重症病人到了醫院才能進行檢查，這些情況都能夠通過這些技術得到改善。”

此外，郭樹彬也希望無界診室還能夠有更多功能不斷追加進來。比如臨牀診療個人健康檔案可以儲存在這裡，跟醫療體系進行連接的時候，院內的醫療文檔或者是醫療數據也能同時查閱，爲醫務人員的診斷提供更好的依據。

數字分身也是契合無界診室方案的一項技術。比如醫生詢問患者時，遇到同一種疾病時基本上會按照一個模式去與病人溝通。而有了人機交互等技術的幫助，醫護人員，尤其是專家教授這種高技術含量人員就可以從這種程式化的工作中解放出來。未來再結合家庭儀器醫療化、醫療儀器家庭化的方案，就可以實現基礎檢查和篩選都可以在家裡做，藥物也可以直接送到家裡，能夠同時節省醫生與患者的時間，並改善就醫體驗。

另外，基於數據模型和醫院的資源，對患者建立預警模型和預診模型等等，這些都是非常重要的、可能給醫療的效率、體系、能力、結構都帶來巨大的改變的方案。

提到無界診室，也就是線上虛擬診室，普通大衆可能會擔心其診斷結果是否可靠。畢竟在虛擬診室問診的過程中，患者面對的並不是真人醫生，無法從語氣、神態、情緒中瞭解自己疾病的輕重緩急，此時可能就會對問診結果產生質疑。

對此，宋繼強認爲，“技術方面我覺得可以去解決這樣的問題，這恰恰是從給予功能到把功能做好的過程。比如是否能比較逼真的去展現數字人醫生，讓他去表現真人醫生在背後驅動時的表情和肢體的動作。再比如通過屏蔽掉一些影響患者心情的背景，或真人醫生因爲工作壓力大比較疲憊的狀態等等，這是技術未來要去解決的問題。”

郭樹彬則說，“無界診室這樣的方案之所以能夠給認可，主要原因在於緊俏的醫療資源。目前，個人與醫生的配比大約是1000:3，因此給醫務人員帶來了巨大的工作量。基於此，我們要用科技去替代一部分醫療服務，減輕醫生重複工作的負擔，數字分身也好，機器人也好，是替代醫生做那些重複性工作或者是模式化的工作。但是，有了這些東西之後，真正做診斷的過程中，面對面最終做診斷的一定是醫生本人。我們說過去一個專家，可能看100個病人他得問100遍同樣的問題，現在數字人幫你收集所有的信息，你根據情況進行快速總結，相當於有一個秘書一樣。其實去大的醫院找知名專家、教授看病的時候，都會發現他的對面坐着三四個醫生，包括研究生，他們做的就是數字分身的工作，但是真正做決策的還是醫生。所以，真正的數字分身是不可能代替醫生的，但是爲了更充分地利用有限的優質資源，它可以替代一部分的工作。我們要用科技賦能醫療，在未來，這些技術一定是能夠對醫生有巨大幫助的，更重要的是更好地滿足老百姓的需求。大家不用擔心是機器人看病，這是不可能的，還是醫生看病，只是說把重複勞動這個問題給解決了。”

因此，無界診室也好，還是其它虛擬診室方案也好，大家是無需過多擔心診斷到治療這個過程中的。因爲最終決策權依舊在真人醫生手裡，他們會根據診斷結果進行判斷，再去對患者實施治療方案。而患者側也需要對診斷報告的內容做簽字確認，確認診斷描述沒有問題之後，纔會進入治療階段。

當然，無界診室這樣的方案並非一蹴而就，規模化落地過程中需要解決的很多問題。比如在安全層面，宋繼強提到了兩個層面：

其一，是基本層面的數據安全。在這個層面上，英特爾首先要做的是真正確保隱私安全。目前，英特爾在隱私計算、聯邦學習等技術方面有了不少進展，它們可以把要保護的東西通過硬件加軟件的能力真正保護好。

其二，是功能本身的安全性。如在醫療信息系統裡引入AI之後，其安全如何保障？AI知不知道它分析的結果是對是錯？因此當AI進入醫療體系之後，就需要有一套完善的管理機制，讓其在可靠的範圍內去工作。此外，還需要保證AI不會產生偏見，也就是訓練的數據是否符合它未來工作對象的樣本分佈，包括在訓練過程當中、調優過程中，會不會系統遭到攻擊，有虛假的東西進去，有欺騙性的東西進去，導致它最後出來的結果存在問題等等。這些都是在醫療信息系統中引入AI功能所需要考慮的安全問題。

·虛擬現實與視覺增強技術促進現代醫療體系轉變

無界診室之外，朝陽醫院與英特爾的合作還拓展到了虛擬現實技術、視覺增強技術等方面。

“比如在對基層醫生的培訓方面，理論部分可能大型線上講座就可以了，但是技術操作，上層醫院的醫生很難做到手把手地教每個基層醫生，因爲規模太大了。在技術培訓方面，虛擬現實技術就可以幫助我們在遠程進行，比如設備的操作、使用、設置，這些都可以解決。”郭樹彬介紹說，“未來，我們可以在遠程對各地基層醫生進行各種技術培訓，包括查房教學這一塊，我們也是用到了最新的技術，包括自由視角視頻技術，或者叫360度全景影像，學員通過不同的視角，相當於第一視角去看。基層醫生一旦離開了醫學院校，基本上看不到教授、專家級別的查房教學了，通過這些技術就可以把這個工作做得很好，只要基層醫生登陸我們的平臺就可以看到，虛擬的搶救室、虛擬的ICU、操作虛擬的設備，都可以。”

另外，視覺增強技術的應用也很重要。醫院裡的皮膚科、病理科就是視覺增強技術最佳的落腳點。如皮膚出現病損，完全可以利用視覺增強技術來展示，從而幫助醫生更準確地判斷病情。它遠比人眼去做判斷更加精準、更加高效。

·按照特定領域的實際需求去部署合適的硬件性能

其實，英特爾在智慧醫療領域所做的核心事情並不觸及“醫療”本身，而是提供不同種類的芯片到底該用在哪些地方的方案，英特爾需要按照特定領域的實際需求去部署合適的性能，這其實是非常關鍵的一個環節。因爲它既能夠提高整個部署的性價比，也降低能耗。

如在醫院內網裡去做一些推理類的工作負載，不管是AI還是大模型，它其實是可以用專用加速器的，不必都用GPU這種高能耗硬件。英特爾在本次論壇期間就演示瞭如何利用至強處理器，而不是用獨立顯卡去做AlphaFold2的蛋白質結構預測。

宋繼強表示，“在至強處理器和獨立顯卡、GPU都在的情況下，如果說這個工作負載裡有明確切分的在至強處理器上工作的（計算），比如說串行、多線程、多進程的處理，和在GPU上工作的高併發（計算），大力度去做矢量或者是張量級別的處理，兩者之間非常的獨立，並可以通過某一個接口移交工作，靠大規模、大通量去做加速，這種情況下，獨立顯卡和GPU有它存在的優勢。但是，當工作負載主要是至強處理器上要處理的串行或者是交互類，或者是表數據、數據庫處理類的比較多，中間只有一小部分是要靠GPU去加速的時候，在加速的過程中，很多時候又要倒回來給至強這邊再去處理，額外的成本就會變得很大，那就不如用在至強上已經有的AMX加速器，直接就是在一個系統的內部去完成這個（AlphaFold2的蛋白質結構預測處理），節省掉切換的代價。在高通量的處理流程當中，任何切換的代價都很大。”

除了硬件層面，在軟件方面英特爾也能夠提供成熟的解決方案。如利用混合智能框架，將邊緣計算和客戶端計算效率發揮到極致；再比如oneAPI這樣的軟件框架，可以使異構編程向未來兼容等等，都是同等重要的事情。

·加速創新落地的最優解是先行先試

近年來，千行百業相關技術創新速度越來越快，落地速度也逐步加快。作爲英特爾研究院院長的宋繼強對此頗有感觸。“以前我們研究院爭取把一個前沿的技術研究落到產業實踐當中，通常會看5年左右。現在我們儘量把它往前移，看看三年左右是不是就可以。比如說‘無界’醫療技術平臺，我們看到數字人技術，可以跟生成式AI結合，也可以跟虛擬現實、數字孿生去結合，包括英特爾獨特的傳感器，就是3D自由視角視頻捕捉，這是我們當時看到的一個機會，但如何把它變成一個可以工作的系統，並且滿足系統的實時性等要求，這個相對來說是比較困難的，因爲它不只是一個技術點。所以當我們看到一些有特性的，有差異性的，可以帶來巨大改變的技術時，我們會盡量去先看怎麼樣能夠形成一個完整的，端到端的概念驗證的原型。”

從技術的角度來說，像“無界”診室這種惠及大衆與醫生的方案，還需要一步步去驗證，一步步完善起功能體驗，一步步強化其安全性。但從郭樹彬這樣的醫療專家角度去看，則會覺得新技術的落地速度有待加快。在創新與落地之間，不同人從不同角度所看到的局面也不盡相同。因此，像英特爾與朝陽醫院這種研發+實踐的模式，就值得亟需數字化轉型的各行各業去借鑑。通過實驗室整合技術、克服技術難關，並推出應用原型，再落地到實際應用環境中先行先試，同時結合實際應用經驗，解決包括隱私安全、數據安全等在內的諸多問題，或許是加快新技術落地的最優解。