5分鐘完成核磁共振檢查，Facebook的AI技術現在還經不住考驗

文 | 楊蘇穎

來源 | 智慧相對論（ID：aixdlun）

近日，Facebook的人工智慧實驗室與紐約大學醫學院達成合作，嘗試將核磁共振成像（MRI）的檢查速度提高十倍。MRI的檢查速度一般在半個小時到一個小時之間，如果將其檢查的速度提高十倍，未來的放射科醫生則有望在短短的幾分鐘內就完成檢測工作。而這看似小小的技術合作，又會給當前的醫療現狀帶來怎樣的改變？

AI加速MRI檢查，吹一場醫療新風

不管人們對人工智慧打敗人類圍棋高手、遊戲高手等新聞多麼津津樂道，只要談到人工智慧的實用性，都會有點嗤之以鼻。儘管處處有著偌大的標語告訴我們，世界已經進入了的智慧化大發展的時代，但是就算拿聲勢最為浩大的智慧手機舉例，其最能打的還是千年不變的“AI拍照”，這未免有些令人失望。因此，人工智慧若想要得到大眾的認可，還需真正給大眾的生活吹來一陣新風。那麼，我們就從這次Facebook的AI加速核磁共振成像看看這場新風吹得還舒服否？

1、 技術更適應人性，優化醫療體驗

核磁共振的檢查時間如果能夠被縮短到幾分鐘，且不論它在醫學上有多大的進步意義，其對於普通的病患而言乃是天大的福音。因為，首先，當進行核磁共振檢查的時候，患者不僅需要在檢查裝置中一動不動地躺著，而且還要求控制呼吸，甚至是不要吞嚥口水，否則便十分容易影響檢查結果。

另外，在幽閉的檢查空間當中，檢查機器會不斷產生嗶嗶的噪聲，讓人難以忍受。但由於傳統的核磁共振檢查時間較長，這更是進一步加劇了核磁共振檢查給患者帶來的壓力。因此，完成這樣一項檢查對於大多數人，尤其是小孩以及老人來說是一件很困難的事情。

但若是核磁共振的檢查時間變為5分鐘，那麼過去痛苦的醫療體驗將會得到改善，適應了人性的技術也能夠造福更多人群。

2、大眾醫療檢查需求被更全面的覆蓋

   2014年6月到2016年7月底之間，醫療影像領域投資併購事件約40筆左右，很受資本青睞。在這背後是我國的總人口和老齡化人口同時攀升，以及社會總體收入上行所帶來的醫療影像檢查需求大爆發。近20年來，在我國的人口結構當中，疾病高發的老齡群體持續增加，造成人均醫療影像需求增大。而人均GDP的提高帶來消費升級，導致大眾在醫療領域分配收入的意願上升。尤其是面對醫療影像檢查，其本身的預防意義更是頗為當下人群所重視。

然而回到目前的醫療影像檢查領域，傳統的CT檢查，檢查時間短但帶來的輻射傷害大。而傳統的核磁共振檢查無輻射傷害，但是所需的時間卻太長。這便意味著面對一些急診病人，醫院只能使用CT而無法使用核磁共振。另外，由於核磁共振的檢查時間過長，導致醫院每天能夠安排檢查的病患數量十分有限，而這所帶來的後果是影像檢查領域供給失衡，大量病患在影像檢查上所需的等待時間過長。

因此，當被加速的MRI進入醫院，其將能夠更全面的覆蓋當下來自大眾的醫療檢查需求，從而緩解當前過於緊張的醫療資源所帶來的供給失衡的現狀。

但跨越1h與5min之間“時間的長河”，還需跋涉

 但是，5分鐘的檢查時間還只是Facebook放出的一句狠話。在為這句狠話鼓掌的同時，我們還需聽到來自四面八方的唏噓之聲。

1、 AI的底層建築恐怕不穩

核磁共振成像時間之所以如此長有其物理原理。在檢查的過程當中，在不同的成像之下不同的原子會於磁場當中受到激發。而原子從激發狀態恢復到初始狀態所需要的時間決定了掃描時間的長短。但是不同的原子恢復時間不同，而且其恢復時間不會受到外部軟體的加持而改變。

這就說明Facebook所使用的深度學習技術並不能夠從本質上縮短核磁共振的檢查時間。實際上，Facebook這次新瓶裝舊酒，其思路僅是機器深度學習在影象領域的延伸罷了。簡單來說，Facebook主要利用了AI的深度學習技術將短時間內形成的低清晰度醫療影像修復轉變成能供醫生診斷的高清晰度影像。

然則，這就回到了AI資料這一底層建築的問題上。首先，目前可供利用的醫療資料是存在風險的，AI現在進行深度學習所使用的醫療影像資料是否經過了患者的同意，是否會暴露患者的隱私這都不得而知。未來若是研發成果得到商業化，難免會面臨來自大眾的隱私追問。再者，醫療資料的質量就目前而言仍然難以保障，醫療資料所需要的精準程度甚至超過任何領域所需的資料，而標識醫療資料的人員目前儲備不足，青年醫生水平不夠，高資歷的醫生又顯得大材小用，這之間的矛盾如何解決，恐怕也是下一步醫療資料質量要怎樣提高的關鍵因素之一。

2、 技術普及恐難得到廠商點頭

縮短核磁共振的檢查時間對於就醫者來說無疑是一件百利而無一害的好事，但是這樁好事是否具備廣泛推行的條件卻還是未知數。目前我國的醫用磁共振裝置院均擁有量和人均擁有量均處於較低水平，但隨著居民消費水平的持續上行和健康意識的不斷加強，未來醫用磁共振裝置的市場的需求將會有大幅度的增長，這對於基本壟斷了高階磁共振裝置的三大廠商通用電氣、西門子和飛利浦原本是盈利上漲的訊號。

但是，若AI技術縮短了核磁共振檢查所需要的時間，那麼一臺磁共振裝置單日所能完成的檢查數量將得到數十倍的增加。回到供需不平衡的問題上就會發現，原來需求側數量的增長不一定要靠增加供給側的數量才能解決，提高供給側的質量也能讓問題得到緩解。

然而，對於三大廠商而言，他們或不會那麼容易對這份技術的普及點頭。一，他們沒有動力進行產品AI化。觀全球的MRI市場，目前西門子、飛利浦和通用電氣的市場佔有率達到80%，基本上處於壟斷地位。以國內的情況為例，這些進口品牌已經佔據我國中高階醫療器械產品的7成，而國產品牌大多數僅集中於中低端市場。所以，沒有外部威脅的三大廠商並沒有任何壓力讓他們不得不進行AI層面的加持和產品改革；二，他們不願意利益被分食。為磁共振裝置嵌入AI技術會帶來成本的提高，借增加的成本來提高磁共振裝置的銷售價格是彌補磁共振銷量下降的一種方式。但隨著AI技術的開源程度提高，我們能夠看到的是AI的加持讓磁共振裝置的價格上調的比例恐怕並不會很大。因此，三大廠商在這項技術的普及上可能還需要細細考慮。

3、炒作成分稀釋大眾對人工智慧的認可

不管是5分鐘完成核磁共振的檢查，還是90%以上的AI“讀片率“，抑或是人工智慧大敗人類圍棋手和遊戲高手。這些媒體論斷對人工智慧技術的吹捧，已經遠遠超過了目前人工智慧在現實生活當中的輻射程度。這就好比“狼來了”的故事，一次簡單的科研合作，一個普通的科研結果，在媒體的二次解讀下或許都會成為一個爆炸性的科技新聞，而這並非科研人員的初衷。況且，過多的媒體炒作容易消磨大眾對人工智慧的期待，並將對那些今後真正能夠造福社會的人工智慧技術推廣造成不可磨滅的負面影響。而設想如果整個人工智慧行業陷入“塔西佗陷阱”，那麼第一個遭受信任衝擊的就會是醫療行業。

目前5分鐘完成核磁共振檢查還只是一個科研目標，但媒體對其進行報導時往往採用肯定式的語氣來吸引讀者點選。但面對這類不嚴謹的新聞報導，大眾應該學會保持冷靜。5分鐘掃描出來的磁共振影象能達到供醫生診斷的清晰度嗎？罕見病的學習資料是否足夠？如果影象清晰度不夠，微小病灶還能夠被發現嗎？這樣的技術實現到底還需要多少年？這都是大眾面對這類資訊時應該反問自己的問題。

現在人工智慧的噱頭過大，但現實落地場景的不足導致了行業只能使用技術營銷來補足市場信心，吸引資本。可如此終究不是長久之道，我們必須要開始關注在人工智慧炒作下，大眾的信心是否還堅持得住。

【完】

智慧相對論（微信id:aixdlun）：深挖人工智慧這口井，評出鹹淡，講出黑白，道出vb深淺。重點關注領域：AI+醫療、機器人、智慧駕駛、AI+硬體、物聯網、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發者以及背後的晶片、演算法、人機互動等。