科大讯飞今年年初引入智慧医疗领域尖端人才陶晓东博士，担任科大讯飞智慧医疗事业部总经理一职。他在智慧医疗领域积累的经验将带领科大讯飞智慧医疗团队挖掘人工智能+医疗的无限潜力。

　　在本次菠萝科学节上，陶晓东做客罗素姆人工智能社区，与09年诺贝尔化学奖得主阿达·约纳特进行一场关于智慧医疗的探讨。并提及自己在人工智能+智慧医疗领域未来会做的3件事。

　　? 访谈人物

　　主持人：王知非浙江人民医院主治医师

　　嘉宾1： 陶晓东 科大讯飞智慧医疗事业部总经理

　　嘉宾2： 阿达·约纳特 2009年诺贝尔化学奖得主

　　（以下文字为论坛实录整理，略有删减。）

　　王知非：大家好，非常荣幸今天有这样的机会，与两位专家面对面访谈。约纳特博士是以色列科学家，在2009年因“核糖体的结构与功能”的研究获得诺贝尔化学奖。陶晓东教授，他是科大讯飞智慧医疗事业部总经理。曾服务于美国通用电气公司（GE）从事医学影像研究，并曾在飞利浦医疗放射解决方案担任首席架构师。欢迎两位。

研究领域简介

　　王知非：首先我们想问一下约纳特教授，什么是核糖体？您专门研究它的结构，这样的研究对我们理解核糖体的功能有什么作用？可否跟大家介绍一下您在工作中的里程碑？

　　约纳特：核糖体是细胞内一种核糖核蛋白颗粒(ribonucleoprotein particle），主要由RNA(rRNA）和蛋白质构成。大家知道蛋白质的作用吗？蛋白质其实是组成了所有的生命体，蛋白质对我们的生命一切都非常重要，我们的身体一直在产生蛋白质，核糖体就是保证正确的合成这些蛋白质，我就想知道核糖体怎么做到的。核糖体对生命非常重要，没有核糖体就没有生命，它也是抗生素的一个目标，所以我们想要来了解人是怎么生病的，就是因为有一些细菌带着治病源，大多数的抗生素都针对这些治病源，所以我想了解这个是怎么组织的。

　　王知非：好的，那么我们接着请陶博士给我们介绍一下他的工作。

　　陶晓东：我首先介绍一下自己的背景，我是电子工程学方面的博士，也在医学影像方面有很多经验，在GE服务过，今年加入科大讯飞。

　　科大讯飞在人工领域扎根近20年了。一个主要的研究方向就是语音，使机器能够阅读文本。然后我们紧接着解决一个问题是教会机器如何听懂理解文本，并理解文本背后的意义。在长久地研究中我们达成了共识：人工智能领域需要积累原始数据、专家以及算法。这三者的结合，事实上会带来一个人工智能的引爆点，使人工智能更加实用。

　　科大讯飞的智慧医疗是做什么的？在整个智慧医疗系统里，我们尝试服务患者。我之所以涉足智慧医疗这么多年，从通用公司到飞利浦再到科大讯飞，是因为考虑到我们每一个人都有可能成为患者。做智慧医疗方面的研究将会是对人类非常有意义的探索。我们一直在探索如何用人工智能帮助医疗系统更加完善，解决医疗系统中遇到的难题：帮助我们的病人、住院设置等等，用智能的方式收集数据帮助我们的医生解决复杂的诊疗。我相信王医生每天都在处理这样的问题。谢谢。

人工智能有用吗？

　　王知非：上个世纪中期，人类知道了生命的密码DNA以及它的功能。但即使我们知道了DNA的图谱，依然不了解它的功能，它是如何运作的，比如：它为什么出错等等。

　　约纳特：因为大自然比人类更聪明。

　　陶晓东：我同意约纳特教授。我的教育背景是工程，因为编程语言还有这些算法都是人类所设置的，人类所设置的东西很容易理解的。我所从事的一个领域，还有约纳特教授所做的研究领域，其实有非常大的差距。但我们都是把不可视的变成可视的：约纳特试图用不同的工具理解蛋白质合成的过程；对我来说我希望在医学影像里，和我的同事一起使内脏可视化。我也是同意约纳特教授所说的，自然指导我们去做研究，自然的过程很难让我们理解。这也就是约纳特为什么获得诺奖，而我只有今天的成绩。作为人工智能的算法不断在进展，现在有更多的工具帮助科学家更快的发展，您同意吗？

　　约纳特：我完全同意，要找到这些发现需要了解更多自然的内容。

　　王知非：我也完全同意。

　　约纳特：我也不知道是不是人们要发明出一个机器，来做这些核糖体的工作。我们有不同的方法，使这个机器可以运转，蛋白质可以运转。你所做的人工智能是大自然不会做的，发生了这些事情我们要更好地理解自然，这样的话才能够辅助你们更好的研发机器。

　　陶晓东：谢谢。有关人工智能，我们了解人工智能的性质，而人工智能要使得它有用的话，需要三种支柱：第一个是数据；很多的数据，很多的传感器；第二个是领域的专家，比如约纳特教授提供给我们的经验；第三个是算法，对我们来说我们更多做算法的工作。

未来不可预测？人工智能不这么想

　　王知非：您觉得人工智能未来是可以帮助我们，就像您所说的可以更多地了解自然科学，探索大自然。

　　约纳特：在科学里面我不倾向于做假设，有很多假设尽管可行，但它们并没有被人们预计会成功。针对我的研究我的爱好来说，我已经看到三个进展，也许它会发生作用，但是我不喜欢做预测。也许它可能会有很好的进展。

　　陶晓东：约纳特教授也说了，她不希望对人工智能做预测，比如说人工智能将会以某种方式帮助我们。但是因为我自己就是做这个领域的工作，尤其是关于医学影像和人工智能，我们是以某种方法做出进展。比如，去年AlphaGo打败了围棋大师，这是人工智能大事件之一。马云看到这事说了句：这又怎么样。我也同意这种观点。针对人工智能，在这样一种信息设置中，你知道它下一步的规划，这是人工智能可以实现的。

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