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专访IEEE生物医学工程综评总编辑张元亭教授:尤其健康领域,传感器技术与AI同等重要 | CCF-GAIR 2017

本文作者:FUTUREAI 2017-07-12 17:02
导语:7月7日~9日,由 CCF 主办,景智AI网、香港中文大学(深圳)承办的第二届CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会召开。在CCF-GAIR大会的众多嘉宾中,这位60多岁的教授最“潮”,演讲时,手腕上

7月7日~9日,由 CCF 主办,景智AI网、香港中文大学(深圳)承办的第二届CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会召开。在CCF-GAIR大会的众多嘉宾中,这位60多岁的教授最“潮”,演讲时,手腕上的智能手表即能控制PPT翻页;同时,也最“个性“,在这场冠以“全球人工智能与机器人峰会”上,重点不谈AI,讲起了可穿戴设备。

专访IEEE生物医学工程综评总编辑张元亭教授:尤其健康领域,传感器技术与AI同等重要 | CCF-GAIR 2017

“我做过AI,知道AI能做什么,也清楚它的局限性。”张元亭教授告诉景智AI网。张元亭教授是国际医学与生物工程院院士、美国医学与生物工程院院士、973首席科学家,香港中文大学生物医学工程学部首任主任。目前担任中国科学院健康信息学重点实验室主任, IEEE(国际电气与电子工程学会)生物医学工程综评总编辑。他的研究主要集中在5个方面:穿戴式医疗仪器和躯感网、神经工程、心血管健康信息学、生理建模、远程医疗与移动键康技术。

在景智AI网问起,哪些技术很有价值却被业界忽略时,“传感器!”,他脱口而出,“特别是你们媒体,一定能要多写传感器。”说这话时,双眼发亮。

可穿戴设备之殇:主要在技术瓶颈

2017年,可穿戴设备先驱如Fitbit、Jawbone相继裁员,摩托罗拉(Motorola)和Pebble等其他一些制造商则停止向这个市场迈进。此前,Gartner的一份报告显示,智能手表的弃用率大于普及率,而功能有限、设备易损坏、售价高等因素使得可穿戴设备市场陷入停滞。以任何标准衡量,可穿戴技术都未能达到炒作中宣称的高度。

景智AI网:近期在做什么工作?

张元亭:关于可穿戴设备的无扰式连续血压测量方面的工作,近期做的项目主要是扩充可穿戴设备的数据库。把血压、基因参数、血液生化参数、影像参数等融合起来,做重大疾病预测预防,是我们真正想做的。

景智AI网:您目前重点关注哪些领域?

张元亭:重点关注连续血压监测相关的可穿戴设备。血压参数对疾病预测、预警和预防都有很重要的关键性作用。我们做了很多年了,但我觉得还有很多相关研究工作需要进一步深入。

景智AI网:前段时间可穿戴设备很火,但现在大家几乎都不提这件事了,您觉得问题在哪里?

张元亭:我认为主要是技术瓶颈,尤其传感技术还有待进一步研究和创新。

前两年可穿戴设备突然热起来也是有原因的,因为它有重要的前瞻性应用,这波浪潮证明大家对可穿戴有需求的。其实在3年前的一次大会报告中,我就说大家需要深呼吸一下,那时的形势偏热。瓶颈主要表现在这几方面:一是技术层次;二是功能不够,三是用户体验, 现在的可穿戴设备能测参数就是那几个,心率、步数等,这些东西当玩具玩几天可以,如果我们能在可穿戴设备上加一些新型智能传感器, 实现一些与健康和生活相关的刚需功能,大家就离不开了。

除此之外,交互界面、电池尺寸与续航都是需要改善的。

景智AI网:您觉得可穿戴设备成熟还要多长时间?

张元亭:我在不同场合都被问到过这个问题。这要看可穿戴设备所能实现的功能。有些功能实现时间预测比较难。一些核心技术问题本来以为可以攻克的,已经超过了我原来预计的时间。

景智AI网:据我所知,整合基因、影像、可穿戴设备等多维度信息做疾病预测方面,基础理论仍不完善,你们如何做的?

张元亭:把这些数据整合起来,正是需要深度学习等人工智能技术发挥作用。目前,人工智能在健康信息学领域的有两个最主要的应用:分类和预测。

AI宣传过火,有同样价值的传感器却无人提及

以任意角度看,AI都达到了关注的高峰。同时,业内关于“AI被过度炒作”的声音也开始慢慢响起。

景智AI网:您什么时候开始关注人工智能?

张元亭:很早了,30多年前读博士的时候。当时我们的论文中不涉及人工智能、人工神经网络,几乎发不了。那时我也做了一些人工神经网络的应用尝试。之后,我就放弃了,原因也很简单,我个人的定位是做与健康医疗直接相关的技术研究,人工智能是计算机算法问题,强调人工智能“工”的一面而”人”的一面关注不足。那时我的想法是:哪一天你们把人工智能做强了,能进行精准有效预测或是分类,那我就回来用。后来,我承接了国家重大研究计划973项目,就把人工智能应用又提出来了,因为对重大疾病如心脑血管病预测所需的数据非常多,信息量很大,传统的数学模型已经不灵,只有人工智能有效处理。

我们用人工智能技术主要做数据分析工作,还有一个是减小数据维度。

景智AI网:您怎么看目前的智能医疗被捧得过热?

张元亭:没关系,这个是自然的,因为它有广泛的应用前景。AI刚刚出现,热也是正常的,谈得多了,就会清楚AI的局限性,尤其是在健康医疗领域,光谈AI根本远远不够。

今天上午我主持了一个学术研讨会会议,会上4位顶级科学家都没有谈太多AI,他们做过AI,但是都没有当重点去做,因为都知道AI能做什么,也非常清楚AI的局限性。我个人认为传感器与AI同等重要,在健康医疗领域甚至更重要,没有信息数据收集手段, 没有传感器什么都无从谈起。没有AI, 我们还可以用其他方法代替。

景智AI网:您认为在健康信息学领域,哪些技术被业界忽略,但是又有价值?

张元亭:我个人感觉是传感器。现在市面上都在关注AI、智能,但是不难想象,如果输入人工智能系统中的是垃圾数据,不管算法做得多好,最后输出的也是垃圾。谁来控制数据质量和信息可靠性?就是传感器。大会上没有一个报告讲传感器,这个是被社会、媒体和大众所忽略的,甚至被国家项目制定者忽略。传感器的设计是最关键, 最重要的是核心技术创新,这么关键的技术,反而被大众忽略掉了。

传感器技术难度高、含金量高、起点高、实现难度大。但是一旦做成后,又很有价值。

技术的二次开发:大学不做,公司做不了

如今,产业界正在大量引入学术专家,甚至有媒体曝出实验室人才尽失的消息。那么,学术与业界的距离有多远呢?

景智AI网:在国内,您认为技术到产业化落地最大的难点在哪里?

张元亭:技术一般都是大学研究出来的,大学的原型机离产品往往相差很远,很多功能不能满足客户需要。而二次性开发是很重要的, 大学要做基础和核心技术研究, 发表文章, 不能做产品开发,公司啃不下相关技术,公司的想法是:你们做好产品样机,能生产之后我来做。

景智AI网:这个过程需要多长时间?

张元亭:拿可穿戴设备来说,每个参数都有其个性的要求,主要看解决哪个参数的问题,要求的时间是不一样的, 心率很简单,半年或一年就可以搞定,但搞定血压需要更长时间,可能要2~3年。另外,和其产业最大的不同是,这个领域的产品往往需要药监局批准。

张教授心中的“健康湾区”

粤港澳大湾区是2017两会上提出的概念,被视为珠三角地区以至香港未来发展方向。在CCF-GAIR大会的演讲上,张元亭教授号召融合科学技术与医学, 将粤港澳大湾区建成健康湾区。

景智AI网:您在演讲中提到,美国纽约是金融湾区,日本东京是产业湾区,旧金山是科研湾区,您号召将粤港澳大湾区建成健康湾区。但是医疗市场很小,能支撑起一个湾区吗?

张元亭:你说的是医疗市场,而我在谈健康市场,健康包括医疗,医疗的目的是健康,我说的概念是疾病预防、预测、老龄化健康, 涉及的技术很广其中包括传感技术、通讯与计算机网络、生物医学技术、电子光学技术等。每个人迟早都有健康问题。目前健康市场的问题是没有亮点的产业化成功案例,一旦做成,市场非常大。

景智AI网:目前大众的医疗需求都难以满足,谈疾病预防、保健是否脱离实际?

张元亭:这是一个很重要的问题。有人曾算了一笔帐,发现老百姓兜里的钱都放到人生最后几年治病去了。而我所说的技术,相当于把人生最后要花那笔钱的一小部分放在疾病早期预防、早期诊断、早期治疗上,这样治病的钱就可能不用或者少用,这是健康科技之所以热的原因之一。

另外一方面,目前治疗大部分是在医院中完成的,但心血管、癌症等病人的大部分在诊断治疗后却是呆在家里,现在家里的护理设施不完善,远程病人监护系统缺乏,这是另一个很值得关注的问题。

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