“我們用的是中醫(yī)診斷方法和原理，但是用了大量的西醫(yī)臨床數(shù)據(jù)進行模型訓練。”周益華告訴虎嗅。其中的中醫(yī)血脈被他視為產(chǎn)品“護城河”的精髓所在，而回顧來時路，這一血脈也給AI云診系統(tǒng)和愛云醫(yī)的發(fā)展帶來了頗多曲折。

2015年，已經(jīng)創(chuàng)業(yè)五六年，在珠寶、服裝等領域有所建樹的周益華，來到新加坡讀“總裁班”。當時班上有個同學，就在手機上幫人看病，只要有照片就行。他在心里打了問號，就想用母親的病情試探一下。這個同學不僅看出了母親已知的疾病，還發(fā)現(xiàn)了家人還沒來得及告知他的新病情。

“我當時想如果能把這個技能開發(fā)成軟件，在計算機上給人看病，那就太牛了！”周益華告訴虎嗅。后來，他了解到，這個同學是中醫(yī)、西醫(yī)雙料博士，在國內(nèi)也有自己的私立醫(yī)院。于是，回國后，周益華就說服他開始創(chuàng)業(yè)開發(fā)產(chǎn)品了，這也就是愛云醫(yī)的前身。

當時，AI在國內(nèi)還沒有火到人盡皆知，在醫(yī)療領域也還很少。作為較早吃螃蟹的團隊，周益華和后來的一批又一批同行者，走了很多彎路，碰了很多壁，才逐漸找到了現(xiàn)在的方向。

“我們的AI云診系統(tǒng)把人臉、耳朵、舌頭、手，拆成10萬個位點?！敝芤嫒A介紹說。在前期的訓練中，AI從大量患者數(shù)據(jù)中總結(jié)出了對應這些點位的陽性特征，在檢測中，AI又會將患者的陽性特征與用戶上傳的照片、視頻中相應點位進行對比。點位重合情況，就可以反映出其健康狀況。

“簡單來說，就是將普通人的面部特征與患者的面部特征作比對，重合率達到一定水平，就意味著有患病的風險了。”周益華向虎嗅總結(jié)說。在整個過程中，AI大模型都在做判斷題。

從原理上說，愛云醫(yī)將理論基礎錨定在了中醫(yī)的“望診”原理上，即人面部、手部、舌部、耳部都有區(qū)域與內(nèi)臟器官對應。比如：下巴對應的就是生殖系統(tǒng)。周益華結(jié)合美國前總統(tǒng)拜登的案例指出，“他的下巴上有血絲，下巴是一個典型的陽性反射區(qū)，說明他的生殖系統(tǒng)有健康問題。”

愛云醫(yī)AI云診系統(tǒng)搜集的照片要覆蓋面部等多個部位，就是要將面診、手診、問診、耳診、舌診五診合一，目標就是要形成交叉印證，減少誤差。而且每一種疾病都有一個單獨的模型。

在其監(jiān)測猝死、腦卒中、冠心病等急病時，模型還會將視頻中每一幀畫面都放大100倍，然后從中找到皮下血流的特征，包括流速等，從而還原心臟跳動的節(jié)奏，對疾病風險作出判斷。這實際上是一種改變了形式的中醫(yī)脈診過程。

而哈佛醫(yī)學院等機構(gòu)的相關研究，則更側(cè)重于生物統(tǒng)計學和衰老特征的分析。他們將FAD，也就是AI估算的年齡與自然年齡的差，定為生物標志物。這個數(shù)值越大，受試者健康狀況越差。在腫瘤患者中，看起來越老的患者，預后會越差。

具體而言，F(xiàn)AHR-FaceSurvival模型會更關注眼睛下方和鼻子周圍，研究者認為這一區(qū)域與死亡相關；而FAHR-FaceAge關注鼻唇溝和顳部，因為這與衰老相關。

現(xiàn)代醫(yī)學對于通過面相等判斷疾病也確有一定支撐。

比如：皮膚發(fā)黃可能有肝臟疾?。惶剖暇C合征患者，會有面部三分之一發(fā)育不良，鼻子突出的程度減少，面下部凸度減少等特征。北京協(xié)和醫(yī)院強佳祺等人的撰文中也提到，哮喘患者往往有較寬的鼻寬和較短的中庭；帕金森患者在露齒微笑時運動參數(shù)會出現(xiàn)異常。

然而，這并不意味著，AI可以通過面部、手部等體表特征，就能檢測出所有疾病，即便是對于常見疾病，也有其暫時還難以解決的問題。

HugoJ.W.L.Aerts團隊算法圖示。
來自：《柳葉刀·數(shù)字醫(yī)療》

真正的挑戰(zhàn)才剛開始

“我早就知道這個AI，但是不敢嘗試。”愛云醫(yī)AI云診平臺剛上線時，就有醫(yī)療健康領域人士這樣告訴虎嗅。擔心真的查出現(xiàn)代醫(yī)學還無法檢測出的過于早期的疾病是原因之一，這很可能會帶來不必要的焦慮和恐慌。

從數(shù)據(jù)看，AI“相面”技術正快速在應用層滲透。

自2024年年底以來，愛云醫(yī)的AI云診平臺已經(jīng)為全球38個國家和地區(qū)的超過120萬人做了健康檢測，愛云醫(yī)去年的收入超300萬元，按照周益華所說，2025年該公司的業(yè)績有望超過1億元，這意味著用戶數(shù)量激增。HugoJ.W.L.Aerts團隊的相關算法出于研究目的，也在來自兩個癌癥治療中心的6196名癌癥患者中做了測試。

與之相伴，擔憂和爭議也都在升級。除了上述提到的對心理問題的擔憂，還有對誤診、漏診，出現(xiàn)這些情況，患者問責無門的擔心，以及對此類工具仍缺乏臨床驗證的質(zhì)疑等。

事實上，HugoJ.W.L.Aerts團隊在其論文中也提到，一些整容技術會影響結(jié)果的準確性，比如：做過鼻部矯正者，估算的年齡可能會偏高，平均增加1.11年。

此外，AI模型的特點，也給此項技術應用范圍設下了限制。

比如：為了減少幻覺，類似通過照片來判斷健康情況的AI，都沒有使用生成模型，而是選擇了判別模型。這類模型在泛化能力、可解釋性等方面都相對較弱，且標注量又大，會導致在缺少數(shù)據(jù)的疾病、人群中，表現(xiàn)欠佳。

周益華就直言，愛云醫(yī)的AI云診系統(tǒng)目前在黑人等膚色較深人群中誤差較大?！暗谝粋€是我們的技術80%以圖像識別為主，如果要對黑人有效，需要將整個系統(tǒng)都調(diào)一遍。第二是很難獲取黑人的臨床數(shù)據(jù)?！逼錂z測準確率高的疾病也集中在較為容易獲得數(shù)據(jù)的結(jié)直腸癌等領域。

在隱私保護方面，面部照片更是非常敏感的信息。央視新聞就曾報道，有人臉識別系統(tǒng)信息泄露，造成“被貸款”“被詐騙”等問題發(fā)生，還有人因此卷入了不法分子用人臉信息洗錢、涉黑的違法犯罪活動中。

人臉信息疊加健康數(shù)據(jù)，一旦泄露后果更加嚴重。

對于愛云醫(yī)來說，將中醫(yī)診斷方法和原理用在大模型中，使其有更高的壁壘的同時，也徒增了很多阻礙。

事實上，在創(chuàng)業(yè)之初，他們不只是用中醫(yī)的原理，也想用中醫(yī)的數(shù)據(jù)來訓練模型，但是第二年（2016年），周益華就決定放棄中醫(yī)數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)而用西醫(yī)數(shù)據(jù)來訓練模型了。為此還導致早期合伙人退出核心管理層。

“中醫(yī)的數(shù)據(jù)，AI沒法學習?！敝芤嫒A向虎嗅指出，10個中醫(yī)有10個結(jié)果、10個方子，到底學哪一個？一個胃脘痛，可能包含了賁門、胃、十二指腸，乃至肝膽的部分疼痛。

更重要的是，當時絕大部分投資人還不能接受中醫(yī)。因為不能放棄中醫(yī)理論做基礎，周益華一直在燒自己的錢來做研發(fā)。

直到AI云診上線賺錢以前，他個人投入的資金高達6000多萬元，因為焦慮，曾大把大把掉頭發(fā)。公司一度只剩下3個人。疫情期間，因為實在無力運營，這3個人只能各自找了工作，用業(yè)余時間繼續(xù)開發(fā)產(chǎn)品。

時至今日，周益華堅信已經(jīng)找到了正確的發(fā)展路徑?！拔覀冋J為診斷是一切醫(yī)療大健康的入口，”他向虎嗅表示，只有做好診斷，才能向千行百業(yè)導流賦能。由此可能開啟萬億級的市場。實際上，其“猝死監(jiān)測”工具已經(jīng)被保安公司等跨界企業(yè)用起來了。

據(jù)周益華透露，該公司還在推進AI云診系統(tǒng)作為醫(yī)療器械的注冊事宜，未來有望作為二類醫(yī)療器械進入更廣闊的市場。

從“我怕真的查出病來”的恐懼，到“猝死監(jiān)測”工具的落地，通過照片、視頻等無接觸式發(fā)現(xiàn)疾病風險、評估健康狀況的AI，正從令人不安的想象，變?yōu)槌錆M爭議的現(xiàn)實。

無論是愛云醫(yī)還是頂尖學府的研究團隊，他們面臨的始終是最根本的問題：如何跨越中西醫(yī)的認知鴻溝，向科學界證明其有效性？如何在全球范圍內(nèi)獲取沒有偏見的海量數(shù)據(jù)，以確保模型的公平與準確？最關鍵的，當人臉和健康數(shù)據(jù)深度綁定，如何建立牢不可破的防火墻，保護用戶的隱私與尊嚴？

隨著用戶規(guī)模的指數(shù)級擴大，這些問題的分量會越來越沉重。能否答好這些問題，也將最終決定這項技術究竟能否抵達更遠的未來。

本文來自虎嗅，原文鏈接：https://www.huxiu.com/article/4742373.html?f=wyxwapp