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当我们谈论人工智能时，我们在谈些什么 　　当韩国棋王李世石向AlphaGo投子认输之后，AlphaGo背后Deepmind团队称，攻克围棋只是其第一步，他们将“用人工智能解决一切问题”，将进一步探索人工智能在医疗、机器人以及手机等多个领域的应用。 　　那么，人工智能目前在各行业中处于怎样的一种成长状态？人们在实践中对其落地有怎样的思考？人工智能会是解决一切问题的万能钥匙吗？当我们谈论人工智能时，我们在谈些什么？ 　　机器人都是跨界而来 　　在今年4月深圳英特尔技术峰会的展厅中，我恰好遇到一个“能识别和跟踪人的机器人”演示。英特尔工作人员指给我看，他们这个图像识别技术已用到他们与经纶世纪医疗网络技术（北京）有限公司（简称“经纶世纪”）合作的“家庭健康管理和养老护理机器人”身上。 　　这个居家养老的“健康大白”能根据老人慢病史和日常测量的血压、血糖等生命体征数据，提供每天的健康指导。 　　让我感兴趣的是，这些指导不是泛泛的信息，而是根据每个人的健康数据，通过人工智能计算出的一对一、量化的建议。机器人也能通过自身无线探测装置，不用触碰老人，就能监控老人的心率、心跳和体温，建立老人的长期动态健康档案。一旦发现这些生命体征数据有异常，它会主动询问：“你怎么样了？需要帮助吗？”在需要的情况下，它会自动连接远端的医护人员开展远程视频咨询服务。如果察觉有紧急情况发生，如老人跌倒等，它能立刻报警。未来，它还要实现给老人喂药等功能。 　　我把这个护理机器人的样子放到了朋友圈中，朋友们反映热烈。据说很快，这个机器人将在北大护理学院支持的一家养老护理中心开展试点，在有护理人员的场景中实践和完善，之后进入家庭试点。根据计划，它会在今年10月小批量上市，先发售500台，明年规模化上市。 　　深圳之行后，在北京航医大厦，我再次探访了经纶世纪，与公司创始人、CEO余中博士进行了深入沟通。 　　这是一家由美国硅谷归国博士团队建立的高新技术企业。在过去六年中，专注于大数据技术及人工智能技术。它投入开发了基于大数据分析的智能健康技术平台，如与中华医学会全国健康管理示范基地200多家三甲医院体检中心合作开发常见慢病（非肿瘤类及肿瘤类疾病）预测和干预模型与服务系统，与中国临床肿瘤学会合作开发甲状腺癌术后管理模型与服务系统。这些智能技术是把大数据分析与各种疾病治疗管理临床路径、指南紧密结合的互联网云平台人工智能服务管理系统。 　　“没有这些基于互联网和云平台的智能技术做支撑的健康服务机器人是走不远的。”余中博士说，“实际上，机器人可看作一种提供智能医疗健康服务的更友好的交互终端。通过机器人，将建立智能健康管理与关怀服务从云到端的一体化系统与解决方案。” 　　目前，业界有很多企业投入医疗大数据与健康云的开发与项目拓展，但这些产品基本处于对数据的简单收集和存储阶段，能深入思考如何把数据用起来的非常少。 　　余中博士认为，这是IT/大数据和医学跨界结合非常难所致。在硅谷长期从事通信与计算机技术研究与应用的他，也在最初经历了跨界学习的痛苦期。 　　大数据产业链条包括数据采集、清洗、分析及展现应用，其中难点环节是数据“清洗”。所谓数据“清洗”，是结合专业把所采集的数据进行标准化和结构化处理，为大数据分析提供数据准备。 　　而医疗数据清洗难的原因，部分是因为缺乏行业统一标准，不同数据格式的IT系统和医疗设备，产生的数据对同样的检测指标呈现不同的名称和单位；更深层的原因是大量医疗数据一直以来就是非结构化的，如超声、CT等影像数据都是语言文字描述性的结论。 　　经纶世纪创立了数字医学的新模式。他们联合医学专家建立了一本规范化的数据库“字典”，整理出各类关键字、各项检测指标对应的医学解释和所代表的各种疾病及疾病风险可能性的集合。 　　比如，一张甲状腺肿瘤彩超，会用肿瘤大小、左侧右侧、第几区、清晰度等参数数值编码，把结论标准化和结构化。而因为数据量的庞杂及处理大量数据的需要，经纶世纪开发了自然语言处理技术，对文字描述式的医疗记录数据进行自动识别和转化。 　　只有在数据清洗后，才能谈数据的分析和智能应用。过去几年，经纶世纪开发了十多种机器学习算法及智能健康服务物联网系统，例如，与中国临床肿瘤学会甲状腺专家委员会合作，建立评估癌症术后复发风险及康复跟踪治疗管理的评估与干预模型。初始模型是基于专家提供的医学理论及临床指南，如癌症复发最大的几项危险因素及治疗原则。之后再把大量患者诊疗及康复治疗跟踪数据引进来，开展大数据分析及模型优化，建立个性化评估与干预模型，达到精准“量化已知”和“发现未知”的终极目标。 　　对于“量化已知”，现在系统可以针对患者的个性化数据动态生成评估与治疗建议（检测与用药），医生据此对患者提供个性化跟踪治疗措施，对癌症复发风险高的患