集简介:有大量的风险投资涌入医疗领域的人工智能。从制药公司来医院和超越，在医疗应用潜力是有前途的。
去年年底，我们谈到世界银行关于我们专有的人工智能在医疗保健研究，并与之对话政府，很显然，有障碍是医疗保健公司必须克服对访问数据进行训练的AI系统。
总的来说，我们交谈过的大多数在人工智能和医疗领域进行创新的人，都对简化数据以将其用于诊断疾病等应用的难度感到沮丧。
但是，这是为什么？这是一个问题，我们这个星期问我们的客人。
这一周我们的客人是陈志刚，他谈到为什么这个问题的存在，以及它如何被克服。此外，陈谈到在中国的AI生态系统，以及如何它不同于硅谷。
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专业知识:机器学习，人工智能在医疗领域的应用
短暂的识别:陈获得了计算机科学博士学位密歇根大学和位置继续在雅虎在Twitter上的技术领导。他回到中国，并开始有两个国家的互联网巨头们的工作：第一阿里巴巴和腾讯现在。
访谈要点
（03:30）当您从您的有利位置看，有什么障碍已被克服，使AI的东西，可以真正来生活在医疗保健？
中国陈:过这个问题一直是我的想法的焦点之一，在过去的两年。我一直在想，为什么在移动医疗或AI健康，是不是真的起飞，在过去的几年。像，移动健康一直是数年的炒作，无论是在美国和在中国也。人工智能在几乎所有的东西，有很大的炒作。
它没有满足很多人的意料。我觉得有一定的差距。有什么之间的技术和科技公司可以提供，哪些行业的需求，或者是现实世界的问题，需要一个很大的差距。以医疗为例。AI提供了许多的野生期望。但是，实际情况是，当人们尝试应用模型，将AI系统，在现实世界中，它不工作得非常好。这是一个。
第二是，平时我们，随着人们谁在技术领域和你说话的工作，在医疗行业的人，我们发现有一个不匹配。我们认为，我们试图解决他们的问题，但他们说：“不，不，不。这不是我们想要解决的问题。我们这些其他问题“。有一个错配，在重点方面。
第三个原因是数字化。在医疗行业，它已经存在了几千年。
所以，如果你看一下该行业，该数据还没有应用。该数字还没有准备好。因此，对于AI，大数据真正腾飞，这个基础必须有所准备。在大数据领域，我们常说的你的时间和研究的80％都花在了数据，然后20你的时间％实际上是对模型的算法。
如果没有数据和数字化的这个基础，就很难或几乎不可能得到非常好的模式出来。所以这是第三点，这是没有数字，没有这整个过程是在线和数字化正，你怎么来实现或者你打算怎么把艾回业务的价值？
(08:30)还可以做些什么来解决双方错误的期望问题?
陈竺：我认为这是一个真正的动力，可能来自市场竞争的压力。我说的原因是，如果你看一下在医疗行业的领域，存在企业正在大量的货币市场。他们可以轻松赚钱，像医疗设备和材料。但是，如果你看一下保险，你加提供商端，纳税人端和制药行业，这些行业，他们已经有在市场上的同行很多的竞争。
所以，如果你在这个市场上，如果你想保持竞争力，那么你真的必须开放你的思想，开放你的组织，为了这个数字化的转变，也为了拥抱新技术。在过去的一到两年里，我个人已经看到了这个行业的趋势。我记得一年前，我试图联系一家保险公司，他们说:“不，不，不，我们还没有准备好。我们很高兴与你们合作，但我们不能把我们的数据给你们。”
但谈话并没有就此结束，然后(去年)，在2018年，他们主动联系我们，“好吧，我们可以把我们的数据带给你们。”我们可以在这个模型上合作，我们真的很想这样做。”
因此对他们的动力是，他们的领导人有来自市场的压力很大。然后，他们想尝试探索新的力量为他们的成长。我认为真正的驱动力是从，“好让我们尝试学习新的东西少。让我们尝试做的。”这些都是不够强。我认为，真正的驱动力是在市场生存的竞争。
他们将如何处理这种紧张关系?他们不想分享任何东西，但他们需要这个世界成为医疗保健的数字世界。怎么解决呢?
陈竺：我觉得心态在所有的管子被改变，才能真正拥抱新技术和数据的整个流程。你必须要豁达。我认为这种心态必须改变。
另一件事是，为医疗保健行业，在网上得到您的过程。一切都需要进行数字化，并在过程被数字化，那么你有新的数据。你有更多的数据进来，然后你可以尝试优化它和尝试，并挖掘出新的价值你的数据。你会获得更多，在您的业务方面，不是担心你会在这个过程中失去的东西。
我想到的一个问题是，有什么不同的是电子商务和医疗之间的是，在电子商务，有没有这么高的门槛的专业，如医疗保健。在医疗领域，它是关于人的生活。因此，我们确实有很多关于生命科学的尊重。它有自己的规则，法律和科学的东西。有一个很大的障碍需要克服的技术人员与生命科学的人一起工作，因为他们实际上是讲不同的语言。他们期待着从不同的角度同样的问题。
我认为有短期的解决方案，也有长期的方法。
短期的解决办法真的有事件，然后，无论在技术方面和医疗方面，两侧，总有一些人谁更愿意接触到另一边。所以，这些人能为桥梁的作用，让人们一起，也传达给对方获得灵感。我曾接触过可能超过200名医生在中国，了解他们来自哪个国家，他们如何处理的问题，什么他们的利益。同时，我跟政府官员。我跟供应链上的企业和所有。
所以，是的，我的技术人究竟是谁了解医疗行业更好一点的一个。所以，在我的经验，我其实对这个问题的上下文医疗乡亲沟通。
我看到过一些来自医疗领域的人，他们非常开放。他们是非常非常优秀的医生。他们是非常聪明的人，他们知道我们想让他们明白什么。我认为这是我们想要在这个领域建立的一种关系和合作精神。
所以，我认为中国的各国和可能在其他国家，已经有很多这些事件的事情。另外，我觉得不存在这样的事件短缺。我认为这只是这个行业，或者是媒体，还是互联网上充斥着各种信息。有些是好的，有些其实并不那么真实，那么人们就会无所适从AI可以做到。如果它只是一个虚假的承诺？它只是需要时间让人们来吸收这种变化，这种趋势，正在发生。
所以我认为，在短期内，我认为真正推动双方携手前进的是来自市场的压力。我想这已经发生了。我认为这可能是一件好事，而且，我认为有一些小项目来推动初创公司解决这些交叉问题，我认为这也很好。
中期和长期来看，我认为这是真正的教育。数据科学已经成为一个基础，授权费用，对于生命科学，也是技术的人。他们不得不花费更多的时间在基础类喜欢生物学，生物科学，以及所有类似的东西。我认为这实际上是中长期的解决方案，使人们能明白对方在说什么，他们来自哪里，以及如何技术可以[促进]更美好的世界和更美好的社会。
（17:30）当你说需要开始教育，你真正的意思是，在专科层次的方面？或者你内平均教育公司，该如何科学数据在一般需要被训练成更上下文全生态系统？
陈竺：我认为两者都有，但我认为主要的力量应该是在大学方面。一旦你进入了这个行业，通常你就没有太多的时间去投资这些东西，除非有什么东西在驱动着你。但这也需要一些时间。所以，我认为大学，研究生院，应该在未来的中期，长期解决方案上投入更多。
（18:30）什么是那些玩到中国的右手现在正在为他们工作的AI方面的因素？
陈竺：我不确定这是否是趋势，但如果你看看支付行业，比较一下美国和中国。五年前，中国还没有电子支付系统。但是美国有一个非常好的信用卡和借记卡支付系统。我认为在现代社会，信用卡可能是一个非常方便的支付系统的基础。
但中国没有。我记得我去美国之前在中国的时候，我必须一直带现金。在过去的五年里，情况发生了很大的变化。我已经很长时间不用现金了。我只用移动支付。但在中国，移动支付的技术不如美国。因为这些州已经有了一个非常好的系统，所以对于一个新的东西来取代现有的基础设施，门槛是非常高的。它必须做得更好才能取代现有的系统。
但在中国，我觉得这可能是一样的医疗基础设施，这是说医疗保健基础设施不如美国。因此，对于中国或为中国医疗卫生体系，提高，做的更好，那么对于他们来说，这可能是一个有点容易地说，“好吧，让我们拥抱新技术，新事物，因此，我们可以做的更好。”
所以我认为这可能是一个因素，新技术可能比发达国家更容易发展。这是一个。另一个是竞争。我认为中国的市场竞争非常非常残酷。
你面临着来自各个领域的竞争。你有来自美国和欧洲国家的公司的竞争。中国国内也有竞争对手。但是，我们假设，在美国，你不会看到来自中国的竞争者，除非他们是大公司，对吧?
即使像阿里巴巴和腾讯的大公司，他们不是在美国市场的竞争对手在很多行业。所以，对于这一点，中国市场是一个很大的拥挤，因为你有更多的竞争对手。
政府正在谈论了很多关于人工智能以及如何使用AI要真正使经济到新的水平，但它要花费很长的时间。
但我再次认为，由于中国存在人口老龄化问题，医疗可能处于一个更好的位置。医疗系统完全不堪重负。所以医疗系统必须更有效率。因此，这可能会迫使政府在这个行业拥抱新技术，使它更有能力迎接未来的挑战。
(25:00)在人工智能方面，你认为美国与中国有什么不同或独特之处?
我认为美国有最好的教育系统。我获益良多，至今仍心存感激。我喜欢那里的学校和教育系统。第二，从这个教育体系中，产生了很多优秀的人才。集中在旧金山湾区。我很幸运在那个领域与许多非常聪明的人一起工作。
所以我认为教育，在人才方面，美国有很强的优势。二是数字化。这在美国的各个行业中都很早就发生了。而且，我认为竞争实际上会给这个行业带来很多变化。例如，在美国的医疗保健行业，[数字化]已经存在了很多年，但在世界上的其他许多国家却不是这样。所以我想数字化让美国在世界上处于更有利的地位。
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标题图片来源：Evariant
