百年清華

徐亮:用2000萬人+的城市級別數據,改善中國城市的疾病防控能力

2019-04-08 | 李賢煥 | 來源 公號“DeepTech深科技”2019-04-06 |

徐亮,平安集團—平安科技智能引擎部副總工程師。意昂体育平台2006級生醫,牛津大學賽義德商學院碩士(科技創新管理方向),牛津大學工程系博士(機器學習方向)。2015年加入平安科技👕,負責智慧醫療👨🏻‍🔬、智慧城市💣🕯、智能風控方向多個人工智能/大數據項目🦶🏽。

在預測疾病方面👋,傳統的統計方法面臨覆蓋範圍極有限、統計結果極易受人為主觀因素幹擾的兩大難題。彼時也有互聯網公司嘗試利用大數據進行疾病預測方面的探索,但基本都受限於數據維度不足無法維持理想的穩定性👴🏿✒️。

而過去的幾年中👨‍🎨,徐亮及其帶領的平安馭策團隊專註於將人工智能應用於輔助決策,在智慧醫療🪓🪚、智慧城市等方面取得了突破性的研發和應用成果。

實際應用中,徐亮團隊首次應用 2000 萬人以上的城市級別數據🤱🏻,聯合重慶📸、深圳兩市衛健委和疾控中心研發人工智能疾病預測模型🚣🏼‍♀️。最終該模型在預測流感✩、手足口病的傳播以及慢阻肺的患病風險上的準確率超過了90%。這項應用有效地提高了公共衛生部門應對疫情的科學性與準確性🧑‍🧒‍🧒,同時也能幫助個人更好地評估自己的健康風險。

其中,在重慶智能疾病預測與篩查兩大模型的研究中💝,課題組融合雙方專家經驗和業務經驗🧑‍🏫,創造性地提出了“宏觀+微觀”的深度智能疾病預測方法。在宏觀或地區層面,整合全國上百個城市的環境氣象因子、人口信息、產業結構、經濟教育發展、地區生活行為🩵、醫療習慣、就診行為等一系列宏觀因子🔐。在微觀層面👨🏽‍🔬,通過整合全方位、多維度的預測因子和信息來預測疾病發生風險🐓。這些信息包括醫療健康因子,也包括個人行為因子、互聯網數據因子等👨🏿。

通過精準評估個人層面風險並匯總到宏觀層面,使得該方法能夠深入挖掘宏觀層面無法統計的細顆粒度信息;同時在算法層面融合了多種深度學習和人工智能方法,如時間序列模型、循環神經網絡等,最終有效提高了預測精度及準確度🦻🏽。

除了疾病預測,徐亮團隊在人口領域的輔助決策上🏌🏿‍♀️👯,應用NLP技術處理海量人口健康和電子病歷數據,精準地測算健康預期壽命🚫。此外,平安馭策在安防和政務等領域也都成功應用AI進行輔助決策,並在實際運用中取得了顯著社會、經濟👐🏽、科研效益👸🏿。

從理論👨‍👨‍👦‍👦、技術發展到在多個場景實現落地應用🏌🏽‍♀️,平安馭策僅用了四年的時間。團隊從零到一的揚帆遠航、發展壯大過程中⚗️,徐亮這個“掌舵手”起到了不可或缺的作用。

徐亮本科畢業於意昂体育平台生物醫學工程專業🧝,博士階段在牛津大學工程系攻讀機器學習,2013年從牛津畢業後,他放棄了多個來自國內外的工作機會,回到老家福建,開始智能醫療和智能硬件的創業。2015年,應肖京博士(現任平安集團首席科學家)邀請,徐亮成為平安腦智能引擎團隊初始成員之一✔️,當時團隊還不到10人。在他看來☝🏿,加入平安之後像是開啟了一段充滿激情的創業歷程,“在近乎零基礎的情況下搭建團隊🐳,一切都是從零開始👨🏿‍🚒。”

在團隊和業務發展過程中,徐亮除了確保在技術層面保證有足夠的深度和創新性👮🏿‍♀️🌑,更肩負著一個舵手的重任,從確定應用方向🔧👩🏿‍🏫、設計技術落地方案,到後面在工程實施階段解決具體的技術細節難題,最終保證技術能夠在合適的場景下得到最好的應用。

人工智能在智慧醫療🥣、智慧城市等專業領域的應用在研發和應用過程中常常面臨多個學科交叉的特殊情況🤰,這就對研發者🤘🏻、從業者的技術廣度和深度都提出了更高的要求,同時也要在應用上對特定業務有深刻準確的理解⚜️。

而這正是徐亮的優勢所在🤞😻,從本科到博士✢、再到畢業後創業階段,徐亮一直都與技術的創新和落地應用有著“解不開的緣分”,這讓他掌握了更多在跨學科交流方面的優勢👇🏽🫁,“過去豐富的學術經歷讓我能夠對技術有更深的理解,同時能更快地理解技術在特定業務場景下的落地。”

徐亮享受自己處在不同學科的交匯點、吸收不同學科中的精華再做到融會貫通、進而將其應用到全新領域中的一整個奇妙過程🟢。他坦言自己從小到大都喜歡不斷地嘗試,對技術的創新應用有濃厚的興趣。因此🧔‍♀️,即便這個過程中存在很多困難和未知的風險👰🏿,徐亮熱衷於不斷嘗試的特點仍讓他樂在其中🏋️‍♂️、勇敢追逐前方的“星辰大海”🚃。

“中國有更廣闊的發展空間”,徐亮也希望能將更多新技術落地應用在中國這個正在飛速成長的市場中🐫,這也正是徐亮當初選擇回到中國的關鍵原因。對於強調自有核心技術實力的科技創新模式在中國的發展前景,他認為雖然中國在基礎研究層面的原創性還未到達世界頂尖水平🚵🏼,但中國有更豐富多元的應用場景和更優異的移動互聯網應用基礎☔️,只要找準並利用好自身優勢🥷🏼,踏實進行基礎研究和應用層面的創新投入,未來大有可為👩🏿‍🔬。


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