评论香港反对派议员闹辞既可悲又可笑

社评:香港反对派议员闹辞,既可悲又可笑

香港立法会反对派议员星期三下午闹出集体辞职,以此对香港特区政府当天根据全国人大常委会的决定DQ四名反对派议员进行狂妄的抵制。这很可笑,这是反对派议员自绝于《基本法》所确立的香港政治制度,自绝于香港社会,由此而产生的后果只能他们自己承担。

产品发展趋势之二:产品功能垂直度加深。

香港反对派一直未能跳出他们有资本同中央对抗的根本性误判。香港作为中国的一部分,主导其未来的一定是中国,而不可能是任何西方的力量。《基本法》规定一国两制,一方面保障香港自由,一方面一定会维护中国对香港的主导权,也就是中央对港的全面管治权。在香港治理中完全没有外部势力的角色。

另一方面,资金现在进入到理性投资的阶段,总体上,AI私募投资趋于饱和。

“神经末梢”“最后一公里”等生动比喻描绘了小小社区在党和国家战略全局中举足轻重的地位——城乡社区是社会治理的基本单元,社会治理是国家治理的重要方面。

第三,反对派所希望的外部实质援助不会到来。在美国反华动员力的高峰期,华盛顿施出各种压力,也未能打乱香港特区政府在中央支持下稳定局势的施政,外部的各种制裁措施遭到无情蔑视。如今整个西方深陷疫情,美国又堕入大选后的严重争议,谁能够拿出那些香港反对派所希望的王炸来呢?

这表明,初创企业原始技术积累基本完成,重心将加速向场景洞察和方案落地转移。

据雷锋网了解,目前卫健委放射影像数据库的第一个立项是肺结节数据库,未来冠脉、脑肿瘤、乳腺、肝脏都会单独立项。刘士远主任表示,未来形成的数据库将具备大样本、可挖掘、可拓展、多样性的特征,真正符合数据库建设的需求。

香港反对派必须清楚,香港不是国家,只是中国治下的一个特别行政区,在香港做反对派,只能在《基本法》规定的范围内围绕香港内部事务从事活动并发挥作用。把反对的矛头对准中央,联合外部势力与国家角力,决不会有出路。香港反对派已经站在一个决定性的十字路口,他们须对何去何从、能走多远做出选择。

早期成立的AI企业在技术、产品、资本的助推下,落地场景和商业形态基本形成,发展路径逐渐清晰,高成长性逐渐形成。

——社区是党委和政府联系群众、服务群众的神经末梢;

       社会治理的基本单元

对于社区的战略定位,习近平总书记有着深邃的思考:

产品发展趋势之六:整体解决方案平台化,提升临床使用效率。

比如冠脉CTA智能诊断系统,不仅可以做影像后处理,还可以写初步报告、复审和打印,每个环节都可以很好地解决临床的痛点。

现阶段,院端付费集中在三级医院,渗透率大概是4.5%-7%。随着产品价值不断被认可,医院付费意愿提升,2023年渗透率或达到15-20%。

其中,推想获得FDA认证,另外一些企业获得了欧盟以及日本的各种认证。这些认证将促进各种产品在国内以及国际市场上的落地和应用。

——城市治理的“最后一公里”就在社区;

宏观层面。在新基建的背景下,基于“5G+AI+数据中心”的建设,将会促进各个行业打破天花板。同时,国家科技部也鼓励所有的人工智能企业,与现实场景进行深度融合。

数据显示,2019年仅为2018年的30%。今年1到4月,AI企业种子轮/天使轮的投资事件仅占2019年的34%,大家更加关注有成长性人工智能企业。

一方面,AI算法与硬件融合不仅突破硬件物理局限,提升智能密度(单位面积算力)。同时,增加软件使用临床感受,改善软件功能,促进落地。

第二,他们这样做没用,阻挡不了香港由乱到治的新进程。反对派议员被DQ的和闹辞的加起来一共19人,没了他们,这届立法会将继续运转。另外他们希望用此举对香港社会搞“核弹级”的政治动员,但他们错判了形势,严重高估了这一揽炒在当前所能产生的影响。

学术层面。中国的学术研究热度呈逐年上升的趋势,放射组学、深度学习、临床应用和大数据成为持续的热点、人工智能科研力度不断加码,理论积累与技术落地齐头并进、同时运转。

平台化使得很多产品在医院和科室的平台上有一个统一的入口,使用方便且减少无效的操作,提升临床工作的获得感,使用的便捷性是未来传统设备厂商、信息化厂商需要进行投入和考虑的事情。

从统计数字来看,人工智能的初创企业有57家,加上传统的企业,共有100多家企业从事人工智能的研究,他们都有各自的领先优势,有三、四家企业已经获得认证。

当然,解决这个问题的核心,还在于医院领导和信息化部门的思维创新,即开不开放信息化系统的接口;以及如何辨别不同医疗AI产品的差异性。而第二点,这就回到了产品考核体系的问题——建立一些客观的行业标准。

未来,我们需要建成一站式放射科全流程人工智能使用平台。现阶段的痛点是AI厂商多,服务器及产品存在孤岛效应,结果展现也不规范,流程集成度低。

基于这样的考虑,2018年,刘士远主任就曾牵头建设一个带有“示范性”和“实验性”的库,其中包含600多例放射影像数据。

此外,结构化报告使用不足且不统一、不规范,各医院模板有差异,缺乏标准。希望今后有经过认证的AI产品进入临床,通过结构化报告给临床提供更多信息,形成放射科AI的绿色生态工作环境。

首先,这很无理,是恶意的政治对抗行径,与法律精神背道而驰。任何社会设立议会都是为了促进治理的良性运转,这些反对派议员之前搞拉布,极力瘫痪立法会运转,现在又搞“总辞”的揽炒,这是对民主进行破坏性的异化,将之变成撕裂香港的依据。这次闹辞暴露了香港反对派已经走火入魔,他们根本没想正常履职,满脑子都是如何扩大政治对抗的能量。

当然,这只是在数据采集阶段面临的一些难题。

这也让图神经网络成为新的研究方向。

在应用层面,疫情发展促进了人工智能企业的落地。今年受到疫情的影响,政策层面也加速出台了AI医学影像相关细则,AI影像辅助诊断的三类注册证陆续签发,院端对AI医学影像产品的合作意愿及要求均在提升。

具体分为以下七个方面的趋势:

除了监管和行业协会,从几年前起,不同的医疗AI公司也组织相关人力,对医学影像数据进行梳理、标注,形成了一个个的小数据库。但是,这样的数据库有若干问题:一、数据的采集、标注数据的质量如何界定?二、数据采集的合法、合规,是否存在“灰色地带”?

在今年几款医疗AI产品获批的条件下,刘士远主任预判:在进入临床应用之前,医管局将会进一步加速评价体系的工作进度。

AI类产品价值的体现将在基层实现最大化。然而,我国基层卫生人员水平有限,基层AI医疗产品的落地和规模化将是长期过程。

产品发展趋势之一:产品领域和种类、病种向产品多样化扩散,病种从胸部、神经拓展到各个身体部位。

单部位多病种检出,更加接近医生的日常临床工作模式,大幅提升了医疗的效率、准确性和标准化。

反对派议员想用闹辞吓唬谁?新中国经历了那么多困难、紧要的关头,就说这两年,外部打压一个接一个,中国哪一次不敢接招了?还怕这十几个人不成?怕他们身后的反对派搅出比去年还要厉害的动荡不成?太不自量力了吧!

“数据库是国家战略资源,需要行业上下游贡献力量,尤其是掌握数据且具备制定标准和标注规则的细分行业医生,更有不可推卸的责任,最终建成后医生也会成为最终的受益者。比如放射影像数据库,需要全国的放射医生本着责任性和情怀,不仅要积极参与标准和标注规则的制定,也要积极参与贡献数据,一旦建成十多个亚专业方向的数据库,其战略价值不仅是人工智能的应用,还可以用于多中心科研、医生的继续教育以及人才培养;它的价值也不只是全国性的,更会是全球性的。”

到2025年,我国预计建设5G基站500万到550万个。国务院发展研究中心发布的《中国云计算产业发展与应用白皮书》预测,到2023年,我国政府和企业上云率将超过60%。

在新基建方面,5G+云计算+AI深度融合,打开行业成长的新空间。

“高质量标注的数据,一定是AI上下游所最需要的,也是政府监测、检测、评价所需要。”

此外,还有计算和数据结合起来的新的算法和进展。大内存计算提升了数据处理性能,开始崭露头角,其工作原理是内存融合基础架构(MCI),将内存计算和数据存储合二为一,能大幅提升数据处理的整体性能,解决海量数据对IT的挑战。

除此之外,在产品的研发环节、验证环节、使用环节的标准都需要建立。这是因为,数据库系统建设是一项庞大的工程,需要逐步推进;其次,AI产品具有特殊性,本身的性能表现也具有波动性;再者,产品的敏感性和特异性是“一个跷跷板的两端”,评价AI产品的性能也是一个动态的过程。

产品发展趋势之五:AI嵌入全流程,助力打造诊疗闭环。

AI医学影像辅助诊断结合AI导诊、AI预问诊和AI预后康复等功能应用,向着医疗完整流程应用发展。

比如,医院对肺结节AI模型的使用。长征医院在2017年的利用率还是在60%左右,2019年达到70%。今年疫情结束后,点击率基本持续保持在80%以上。这些数字表示,临床医生欢迎且愿意使用好的产品、解决问题的产品。

他坦言,这个库只是基于CT的肺结节小样本影像数据,更多的是摸索、试验并掌握建库的方法、路径和标准。而今年启动的肺结节数据库建设,则是由卫健委相关部门主导,希望从数据模态、数据规模和数据维度上完全不同的数据库。

其次是围绕疾病诊疗的产品和应用,针对诊疗难度较大的胸部、神经、冠脉疾病等的AI产品将会越来越多,而且使用的场景也越来越接近真实需求。

在原来的感知智能阶段,深度学习要依赖海量标准标注数据,且中间过程不可解释。现在,以迁移学习、类脑学习为代表的认知智能研究热度在不断攀升,与传统深度学习不断融合,助推人工智能向认知智能过渡。

以上情形都表明,通过前期的发展,我们的初创企业已经进入到落地或者是成熟的环节,而抗击疫情进一步促进人工智能多场景快速部署,获得正性反馈。

从检出、分割、量化、分类、诊断、疗效评估到治疗决策,包括结构化输出,能提供一站式多维度的信息。

刘士远主任在接受雷锋网采访时,对这一要点作了进一步阐释:未来的趋势在于,是在信息化系统或者设备工作站系统中整合各类医疗AI应用,通过一个统一的入口来提升医生的工作效率,提升临床医生、影像医生的使用获得感。

产品发展趋势之七:云端部署,拓宽医疗边界,落地分级诊疗。基于AI新基建的方法,促进线上线下一体化发展,加快基层落地。

——社区虽小,却连着千家万户。

未来,随着人工智能逐步走向成熟,历经时间考验的AI企业,将真正释放AI的价值。

围绕数据库建设和行业标准的问题,刘士远主任非常健谈:“现在行业缺少的就是标准,每个环节都是。虽然已经有企业拿到三类证,但是这仅仅是一个开端。进入临床以前,任何一个医疗产品都要有效果考核体系,要考核有效性、安全性、稳定性。”

今年的疫情带来了十分广泛的冲击,对每个社会的价值观都形成了洗礼,推动了民意重心的移动。对于什么是人民的根本利益,该如何践行民主,很多社会在从更多视角进行思考。人心向稳,人心思定,这样的动向是乱世的必然,香港的疫情叠加在去年的动荡之上,更会有潜移默化的共振。要让港人以更大的乱局来呼应他们,反对派议员严重算错账了。

看到有分析说,那些闹辞的反对派议员有意通过这次行动赚取民意的更多支持,下一次选举再把利益捞回来。真是痴心妄想。香港的天是这座城市全体市民和全中国人民的天,哪是反对派可以任意布景呼风唤雨的天?这次闹辞的议员背弃了投票给他们的选民,只认一己私利,他们只会因此而断送自己的政治前途。香港由乱到治的新进程不可阻挡,螳臂当车的下场,历史准备的所有剧本都是相似的。

目前,人工智能已从感知智能向认知智能方向发展和迈进。

本届大会以“AI助力健康中国”为主题,吸引国内外数千名政、产、学、研、医及AI产业界代表参会。在第一天的开幕式上,中国医学影像AI产学研用创新联盟理事长、大会主席刘士远主任在现场重磅发布了《医学影像人工智能2020发展报告》,总结了2018年首届医学影像AI大会以来的最新行业变化与趋势。

作为医学影像AI的前瞻者,刘士远主任一直关注并积极推动AI产品的试用与反馈。《医学影像人工智能2020发展报告》中,共提及了行业的七大趋势。其中一点在于“整体解决方案平台化,提升临床使用效率”。

而AI在医学影像领域的应用,一是集中在临床工作流程的优化上,包括扫描、检查、图像处理以及扫描过程。

据《中国新一代人工智能发展报告2019》显示,我国AI论文发表量全球排名第一。特别是近五年来,医学影像AI的相关论文逐年增加,共发表文章6000余篇,中国以19.857%的占比仅次于美国的35.117%,位居世界第二,相关的研究领域集中在神经、胸部等方面。

中国初创AI企业2012年开始增长, 2015-2017年快速增长,2018年达到顶峰。现阶段,初创的企业越来越少,由于疫情等诸多因素的影响,2020年前半年成立的AI企业是2019年全年数量的12%,人工智能的创业机会从窗口期开始迈入尾声阶段。

据亿欧智库不完全统计,截止到2019年5月,全国57家AI医学影像公司中,以影像诊断为主要业务的已占到77.1%。

标准,一直是医疗AI行业数年来一直讨论不断的话题。

——社区是基层基础,只有基础坚固,国家大厦才能稳固;

社区,这些基层治理的“神经末梢”,为什么一直牵动着总书记的心?

刘士远主任表示,数据库建设是人工智能发展的一个核心问题。虽然人工智能的算法、算力在不断进步,但是数据永远是硬道理,数据库的建设是一件“非做不可”的事情。

刘士远:中国医学影像的发展,经历了十年的深耕,到现在为止发生了很大的变化。

技术层面,深度学习的方法不断取得突破:从深度神经网络,循环神经网络和卷积神经网络,再到生成对抗网络。

塔吉还表示,目前在职者中,有62%的人能够熟练使用英语,只有13%的人没有英语技能。“我们还知道,没有足够的英语技能,移民尤其容易遭到家暴或其他侵害,也更不可能知道如何、去哪里寻求援助。”(孙诗诗)

产品发展趋势之三:单任务模型向单部位多任务模型发展。

产品发展趋势之四:软硬件一体化是人工智能技术落地的必然发展方向。

因此,对基层卫生人员进行相关培训,才能提升人工智能企业未来落地场景的泛化。

所有的一切都在变化,这就需要数据库建设的参与者,做好“持久战”的准备,不断更新思维、更新方法。

这次战“疫”中,武汉3300多个社区、村湾实行封闭管理;全国400多万名城乡社区工作者织密65万个城乡社区防控网,筑牢坚不可摧的人民防线。

习近平总书记曾赞叹:“社区这次防疫工作功劳很大”。这也从一个侧面展示了中国社会的治理能力。

同时,截止到2020年4月,人工智能企业里有十二家企业成功登陆科创板。科创板的创立,有效形成了私募市场和二级资本市场的衔接,让人工智能企业得以持续资金注入进行发展,释放创新活力。

然而,从微观层面来看,肺结节、冠脉、脑肿瘤,这些不同病种的评价标准不一致,数据库建设的维度很多、难度很高。因此,完成这件事情需要依赖行业协会的核心专家,如果没有核心专家的参与,标准的制定很难符合实际情况。

以下为刘士远教授的大会演讲内容,雷锋网(公众号:雷锋网)做了不改变原意的编辑和整理

另外,图神经网络,基于其规则性和无序性的两大特点,能很好发现实体之间的依赖关系,可以在社交网络、推荐系统、金融风控、分子化学和知识图谱等领域产生巨大价值。

未来,医学影像AI产品的趋势将是以患者路径为核心,融合多模态的数据和先进的算法技术,覆盖全流程的决策环节。

5G负责对数据进行高效的传输,云计算的强大算力对数据进行存储、计算和服务,AI负责对数据进行分析和挖掘,5G+云+AI三者相互协同,将打破众多行业发展天花板。