沈南鹏和李飞飞共话“AI+医疗”：投资和科研都要关注行业的终极问题

近日，“红杉全球医疗健康产业峰会” 在上海召开，这是继去年红杉中国在旧金山举行 “2020 医疗健康年度创新峰会” 之后打造的 “2.0” 版本医疗峰会。这次峰会除了规模和规格提升之外，另一个最大的特点就在于顶尖大咖之间的 1V1 对话。

“华人 AI 女神” 李飞飞作为峰会的首位对话嘉宾，以 “AI 照亮医疗的‘黑暗空间’” 为主题，与沈南鹏进行了对话。李飞飞是红杉资本教授、斯坦福大学以人为本人工智能研究院（HAI）联席院长，而 “AI 照亮医疗的‘黑暗空间’” 则是去年李飞飞在《自然》发表的重磅论文的主题。

去年，李飞飞入选美国国家医学院（National Academy of Medicine），入选理由是 “帮助建立基于视觉的人工智能领域，产生各种高收益的医疗应用，包括她目前创新性的关注健康关键临床医生和患者的行为识别”。

从 AI 切入医疗健康，是 AI 近两年在医疗健康领域火热的程度的体现。据 IDC 统计数据，到 2025 年人工智能应用市场总值将达到 1270 亿美元，其中医疗行业将占市场规模的五分之一。不管是远程医疗、AI 影像，还是屡获进展的 AI 药物研发，AI 在医疗健康领域的应用潜力正在释放。

李飞飞在几年前就表示，现在入行人工智能时机正好，看好人工智能 + 医疗。李飞飞为人所知的一个重要成就就是 2009 年与团队发布的、迄今为止全球最大的图像识别数据库 ImageNet。而在医疗领域，李飞飞团队历时八年的关于人工智能 / 环境智能的研究成果在去年登刊《自然》也引起了极大的轰动。

环境智能 (ambient intelligence, 简称 AmI)指的是一个能够对人有感应和反馈的，数字化的真实环境。在理想的环境智能里，人往往不需要刻意和系统进行交互，系统就能感知人的存在，对人的举动做出反应，完成设定的职责，提供个性化的服务，甚至通过预测技术来，来帮助人去完成日常活动。

李飞飞认为，环境智能可以照亮医疗领域里那些技术很难触达，人们仍然无法全面了解和掌控的 “黑暗角落”，从而提高医疗环境的安全性，改善慢性病人的长期身体管理，减轻老年人对护工的依赖。

李飞飞还分享了环境智能的几大落地场景：在医院的 ICU 和手术室，采用计算机视觉的思路，可以通过摄像头、动作、麦克风、热感、深度摄像头等传感器来准确识别患者的一些细微表现，判断其是否有身体异常；在医院外的养老院或者是家里，同样适用以上的多种类型的传感器，对养老院、居家场景进行全方位的感知识别，以实现辅助护工看护以及尽早侦测老人是否摔倒。

李飞飞提到，环境智能在医疗场景的实践仍然还面临着一些挑战，比如复杂场景下的行为识别；如何同时处理大数据和个别事件，由于环境智能系统会产生大量的数据，这对机器学习方法提出了新的需求，比如要能处理海量数据，同时还要对个别事件进行建模。

除此以外，数据的隐私性和安全性、数据偏见以及可解释性这些在 AI 应用中普遍存在的问题，同样在医疗场景中也需要进一步解决。

而当谈及新冠疫情对医疗体系创新的推动作用，李飞飞强调了“以人为中心”的理念，“不管科学技术在二十一世纪发展得多好，我们还有很多面对自然和自身身体健康无法抗拒以及遇到的挑战。”

此外，李飞飞在对话中还分享了当时做 ImageNet 的初心：她一直在追寻 AI 的 “北极星”，也就是 AI 应用中的终极问题是什么？

而当沈南鹏聊起未来十年 AI 在医疗领域投资和应用前景，分享了红杉的投资原则也是寻找“北极星”：作为前沿领域的投资，红杉关注的重点和做研究关注的重点一样——行业的大问题，甚至是终极问题。

“这是我们能够投到好公司最重要的根源。这个行业最重要的革命是什么？最重要的痛点在哪里？这是我们日常思考的问题。”

沈南鹏补充说，过去几年 AI 在药物的开发领域出现了多个平台性、颠覆性的突破。如今交叉科学正在兴旺发展，IT 和 BT 的结合已经成为技术发展的一大趋势。 “ 不论是远程医疗，还是AI在诊断、治疗以及医疗服务、药品购买等等全流程，这都构成了 AI 推动的整个医疗行业新的革命。 ”

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