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  • 国内企业ERP面临三大困境

    千次阅读 2008-11-27 18:19:00
    中国信息经济学会电子商务专委会副主任王汝林认为,信息化是国内企业发展的必然趋势,但在企业实施ERP的过程中要注意:认识不足、项目实施方案存在重大缺失、实施服务链断裂等三大问题,而这正是目前企业ERP“失败率...
      那么,现在是“ERP大普及的时代”,还是“刹车的时候”呢?中国信息经济学会电子商务专委会副主任王汝林认为,信息化是国内企业发展的必然趋势,但在企业实施ERP的过程中要注意:认识不足、项目实施方案存在重大缺失、实施服务链断裂等三大问题,而这正是目前企业ERP“失败率居高不下”的关键所在。  
    

     认识不足束发展

     其实,企业决定要实施ERP,在上马前,必须对其要有一定的认识,知道ERP是什么,怎么实施,难度在哪,如何配套等等。

     但目前企业并没有对此做好充分准备,王汝林指出,在认识上,国内企业存在四个方面的不足:一,企业的主体地位认识不足。“当前很多企业往往形成理论主体化或供应商主体化”,“企业只是掏钱者,在实施中出现管理旁落”,导致很多项目成了马拉松工程;二,对机构重组的艰难程度认识不足。许多企业或许因为内部整合重组较难,因而在ERP实施中,造成组织架构安排上缺乏准备;三,对一把手的战略定位认识不足。事实上,一把手的责任和职责就在于,在实施ERP中,着手解决新矛盾,填平新旧关系等;四,对ERP实施中的“战略对应要求”认识不足。专家认为,企业ERP实施中,既要求标准化,同时要求柔性调和,但企业往往强调一方,忽视另一方。

     方案缺失埋隐忧

     在所有造成企业ERP失败率高的原因中,项目实施方案存在重大缺失成为最为关键的因素。根据IT168对收集到接近1000个企业ERP方案的调查显示,相当一批方案不具备方案的水平和条件,而“其中相当一批方案的内容竟不符合编写实施ERP方案的要求、要领和基本常识”,最终不少都出现了“实施拿另一招”的情形。

     调查也同时表明,“好方案太少”,其中为客户进行增值性思考和集成性思考的不足10%,能够量化给客户带来商务影响和经济分析的方案不足5%。专家分析,目前国内企业ERP在方案上缺失主要包括功能性不足、安全性不够、扩展性不保等,统计显示,有这些问题的方案约占四成左右。

     服务链亟待完善

     对于企业信息化,服务是维护发展的重要因素。而目前国内企业ERP过程中不得不面临服务链断裂的困境。

     专家分析,ERP实施服务链应具三个层次,一,环境服务链。目前“我国服务环境还不完善”,国外企业实施ERP时候,要进行风险鉴定和风险评估,但中国现在还找不到风险评估系统;二,实施服务链。现在国内企业在此方面还缺少第三方的咨询,缺少客观声音;三,运行服务链。“很多企业上马ERP,上马了失败,上马了又下马,来回折腾”,原因就出在运行服务链的断裂。为此,专家建议,运行中要进行对应性培训,真正进行深入的培训,并进行完整流程的复合性验证。

     事实上,在企业ERP领域中,对于“成功”的定义,一直存在各种“理解”。专家认为,成功应具三条:一,符合企业总体发展战略;二,实现预期业务的功能和管理目标;三,达到预期的收益和成本的平衡。不过,按这三条标准来衡量,国内多数实施ERP的企业存在两个不明确:应用方没有明确的目标需求;实施方没有明确的服务目标,最终导致了失败。

     而这种趋势也正在向广大中小企业扩散和延伸,应引起各方重视。

    谈起ERP(企业资源计划),它在国内“流行”已不是一两年时间了,并成为企业信息化过程中的“必修课”。

     但谈到“上ERP”,国内许多企业则“又爱又怕”,“爱”的是ERP代表着一种先进的工具,能为企业的发展提供“动力;”而与此同时,企业不得不面临国内ERP失败率居高不下的困境。调查显示,国内企业ERP用户中实施失败率高达70%。“许多企业更是为此陷入资金‘深渊’,无力发展,”专家如是说。

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  • (原作者:向晓虹)以“兴船报国、创新超越”为宗旨的中船重工集团,历经了多年的创新发展和军工人的不懈努力,保密工作积淀了深厚的底蕴和实践...军工企业保密工作当前面临的新问题 随着我国综合国力的日益增强,我
    (原作者:向晓虹)以“兴船报国、创新超越”为宗旨的中船重工集团,历经了多年的创新发展和军工人的不懈努力,保密工作积淀了深厚的底蕴和实践经验;但随着新形势的发展和信息化技术的普遍应用,保密工作面临着新的问题与考验,需要我们在实际工作中进一步探索保密工作的客观规律,做好新形势下的保密管理工作,真正担负起保安全、保发展、保效益的重任。
    
    军工企业保密工作当前面临的新问题
    随着我国综合国力的日益增强,我国军工企业的发展也处于上升阶段,保密工作正面临着诸多新问题,主要体现在以下几个方面:
    保密范围不断扩大。
    传统保密范围一般为企业内部的涉密文档和技术资料,但随着工作协同范围的扩大和信息化的发展,工厂内部的各个岗位以及配套企业单位、服务单位都需要逐步纳入到整体保密工作中去。同时企业为进一步开拓市场,寻找新的经济增长点,对外交流和宣传日益增多,最能代表企业实力水平的高精尖武器装备配套产品、环境设施和技术能力等被作为吸引客户的工具进行宣传,这样的对外交流尺度需要企业认真斟酌把握。武器装备科研生产的多元化、技术更新的加快、市场条件下的企业产品集群平台的相互交融,使得军工企业保密范围不断扩大。如何准确把握保密范围,是新形势下企业保密工作的重要基础。
    保密队伍缺乏专业化人才。
    随着信息技术的广泛运用,工厂内部涉密信息系统日益扩大,保密技术手段不断升级更新,各类保密新技术、新产品不断地应用于保密工作实践。要做好新形势下的保密工作,就需要保密管理队伍中有大量不仅了解保密管理要求,而且能够掌握先进科技保密技术手段的专业化人员,以指导、判断、处理企业发展过程中出现的各类保密安全问题。目前保密部门的专业化人才比较缺乏。
    保密意识不强,保密制度未完全落实。
    在日常的经营活动中,企业相当部分涉密人员具有一定的保密意识,也知道一旦发生失泄密会给国家、企业、个人带来严重后果和危害。但在实际工作中,对保密行为规范不了解、不熟悉、不用心、怕麻烦,等等,存在较为严重的侥幸心理,造成了部分人员或部门违规违章操作、“开环”操作,执行保密纪律、保密制度的主动性、自觉性严重缺失。为失泄密事件留下潜在风险,大多数“过失”失泄密,皆因此而成。
    企业制定了很多保密制度,但与企业其他制度(如生产、经营、规划等)之间未能有效衔接,制定的标准和掌握的尺度有不统一的情况。在制度体系规划上还不能体现保密工作系统的完整性和宏观性,可追溯性不高,能契合工厂当前管理实际的保密制度不完善。企业武器装备科研生产工作与保密管理仍存在“ 隔离带 ”,保密管理工作无法有效全程跟进科研生产实践活动。
    保密管理难度增大。
    当前,“军民融合”成为新时期提倡的方式,“平战结合”的涵义不仅仅是把国防科技工业的技术基础同民用科技工业基础结合起来,还要从传统的国防科技工业领域拓展到自主创新及基础建设等多个领域,在整个企业经营范围中更广、更深、更高层次地进行融合。融合后的模式,不仅在技术上强调共用一个平台,管理上强调共用一套资源,还要求在生产上强调一体化管理,实现快速反应。这使得保密工作的技术含量越来越高,复杂性越来越大,保密管理难度也随之增大。
    完善军工保密工作的思路及建议
    当前的保密工作重点,主要仍是抓好人员意识的提升、技防手段的完善、物防基础的加强;加强保密管理制度的健全、加强重点部位的防范以及创新宣传培训形式,使工厂各级领导 干部 和涉密人员提高保密素养,逐步实现“人防、物防、技防”的和谐一致。此外,保密工作建设上,我们还应注意:
    加强、加快保密能力建设。
    保密工作需要体系化、实体化、精细化。随着国家《武器装备科研生产许可条例》的实施、《涉密信息系统分级保护》的施行、《武器装备科研生产单位保密资格审查认证管理办法》与《武器装备科研生产单位保密资格标准》(以下简称标准)的重新修订,保密工作的技术含量管理要求越来越高,复杂性越来越大。不仅会对技防设施等基础建设提出较高的硬性要求,而且会对保密工作理念、规则、体系建设等都提出新要求。这要求我们尽快加强、加快保密能力建设。
    保密工作的体系化建设,就是要按照系统性原则,统筹考虑如资源配置、 网络安全 保密产品的整合、人员协作、制度编制等,做好各环节的衔接,而不是“头痛医头、脚痛医脚”。同时,坚持保密工作的目标性,对关键部位、重点人群、 信息网络 及各种磁介质等,以严格的管理规范和技术手段为保障,来确保实现“无失泄密”的企业保密基础目标。此外,为了加强重点目标的 安全防范 ,还应与保卫部门紧密联系合作,加强对物理环境的安全保密工作力量。
    建立新机制,把保密工作作为一项系统工程来做。
    为了更好地适应社会主义市场经济体制发展,适应“军民融合”“平战结合”的新要求,当前军工企业保密工作紧迫任务是应建立一种有别于传统模式的新的保密工作机制。当前军工企业存在的一个大问题就是领导 干部 对保密工作缺乏足够的了解,认为保密工作不直接创造价值,保密工作得不到领导很好的重视,不利于保密工作的开展。建立新机制是军工企业保密工作与时俱进的需要,是自身发展的需要。新机制在管理中不仅强调人的自觉性,更要针对人和组织的行为,以一种“看得见”的形式进行管理。转换机制模式保密工作将更加适应新形势的需要。
    这种新机制是按照系统工程的方法,从战略上组织实施保密理念,行为倡导、培训教育、管理规范、环境建设、制度创新等,做到环环相扣。保密工作管理要努力做到实体化、精细化。比如要有一套国家层面的保密工作培训教材,有一套保密管理技术手段,有一支保密管理 职业化 队伍,有关键岗位保密工作操作手册以及对企业全程的精细管理的保密制度体系。保密制度应该做好顶层设计,按照要求清晰、可量化、可操作、可追溯的原则,做好保密教育与承诺机制、保密检查与沟通评价 机制 系统工程 体系建设。(原作者:向晓虹)深化保密文化建设。
    “人”的管理是目前企业保密管理的核心要素。从某种意义讲,人是一切国家秘密的最关键载体,抓好“人”的管理,也就抓住了保密工作的关键。但是,如果仅仅是靠保密制度和检查机制来约束人,很难达到自觉的效果,要让每一位人员自觉树立保密观念,自觉遵守保密制度,能保密,会保密,就必须要进行保密文化建设。
    企业保密文化是企业在长期生产经营和管理活动中创造出来的,具有本企业特色的物质财富、管理实践和精神财富的总和。文化建设首先是讲使命感,军工企业的使命是“富国强军”。企业保密工作要服从于企业战略,要从正面抓起,不能光用罚款、撤职处分等处罚手段来约束。保密制度再完备,技防手段再先进,从根本意义上也无法控制人的活动,所以要高度重视保密文化建设,坚持以人为本,要让企业员工能看到、体验到、做得到、理解到,提高主动性。保密文化是软硬 载体 的结合,大致包括四个部分:一是保密观念,就是正确的价值观念、科学态度、保密承诺与态度,如“涉密不上网,上网不涉密”的工作理念,签订“保密承诺书”等规范行为;二是保密管理,即 系统工程 、人、机、环境和系统评价方法等;三是保密行为,即按照规范从事生产和工作;四是保密形象,包括隐患控制、信息警示、应急预案、生产工作保密环境等,同时包括思想政治工作、管理制度、培训、激励 机制 流程等。这样才能增强责任感和使命感,发扬军工保密工作优良传统,为企业发展和经济建设服务。
    建设专业化、职业化的团队。
    军工企业的保密管理工作,尤其是涉密人员多、保密工作量大的军工企业,从保密工作机构到涉密部门,应该建设一支专业化、职业化的团队。我们必须转变观念,理清思路,积极迎接高技术发展给军工企业保密工作带来的严峻挑战。随着科学技术更高、更快地发展,保密工作早已突破过去只局限在“不说、不看”管理的框框,转向技术、环境、物理、信息、人员等各个多方位领域,加大了保密工作的范围与工作难度。随着国家安全需要,军工企业的进一步发展,提高保密技术含量,加强企业 信息网络 安全建设的规划和统一设置,加强 网络安全 分级保护等,都对保密工作提出了新要求。
    笔者所属军工企业保密片区单位中,有五家企业设立了专职保密工作机构,2014年前,各单位保密办公室基本没有专业的计算机信息系统专门人员;五家企业保密工作机构负责人平均年龄56.3岁。仅此两虞,便会影响我们保密工作长效 机制 的建立与推行,影响保密工作队伍的专业化、 职业化
    笔者建议:在《武器装备科研生产单位保密资格审查认证管理办法》与《标准》中,对专职保密工作机构负责人的能力,包括入岗年龄、文化水平、技术职称等做出明确要求,对专职保密工作机构配备一名 计算机专业 人员做出明确要求,对专、兼职保密干部提出基本要求。
    新技术和新形势的飞速变化,我们必须通过建立一支专业化、 职业化 的团队,加强保密队伍人才组织保障工作,加强对保密专、兼职干部的教育培训工作,着眼于提高保密 干部 整体素质上,才能适应新形势下的保密工作。有了专业化的团队,我们才能不断提高各级保密人员素质,改进保密工作方法,增强适应新形势需要的保密意识,落实防范措施,严格各类秘密 载体 的保密管理。严格计算机信息系统的保密管理,积极杜绝隐患,真正建立起军工企业的安全保密防线。
    (作者单位:前卫科技集团保密办)

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  • 企业IT架构面临问题及解决之道

    千次阅读 2018-01-29 09:49:37
    但随着业务需求的不断变化、系统持续增加、流程不断优化、系统越来越不堪重负、IT的威望在企业中越来越低,IT正面临着诸多的挑战。必须通过“企业信息化整合”来优化IT架构,提升IT价值,企业信息化已经进入到全面...

    中国企业信息化也走过了从无到有,从有到多,从多到散的过程。我们可以将这个过程叫做“企业信息化建设阶段”,我们建设了各个部门和各个业务领域的信息系统。

    但随着业务需求的不断变化、系统持续增加、流程不断优化、系统越来越不堪重负、IT的威望在企业中越来越低,IT正面临着诸多的挑战。必须通过“企业信息化整合”来优化IT架构,提升IT价值,企业信息化已经进入到全面整合的新阶段。

    1、企业IT构架面临的挑战

    挑战一:不是没有系统,而是遗留系统太多

    企业面临的问题往往不是没有系统,需要大量建设的问题,而是相关的信息系统太多,而且大部分是低水平的重复建设。主要原因是大部分企业都没有完善的IT组织体系,更没有规范的IT战略与规划,下属各个企业和各个部门,都是根据各自的需要提出需求,进行系统开发或者各自采购自己领域的商品化软件。这些系统的应用水平参差不齐,弃之可惜,其架构和应用模式又不能满足企业的整体发展的需要。这些系统之间都相互独立,不能集成,数据不能共享,因而整体的IT战略价值很难体现。如何处理这些复杂的遗留系统,是大型企业进行IT战略和规划时,首先必须面对和需要解决的问题。

    挑战二:信息爆炸,数据异构,难以整合

    伴随着企业的信息系统太多的问题,产生的新问题就是数据太多,信息爆炸,但这些信息之间的关联性少,数据一致性很难保证,而且有用的信息又太少。另一方面,由于各个企业和各个部分独立部署系统,造成这些数据相互分散,企业总部需要了解的下属企业的经营数据很难及时得到,领导决策层需要的分析数据和报告,很难在已有的系统中快速和准确地提供。

    在目前大部分企业的信息系统中,大多是处理业务操作层面的基本单据、凭证和账簿等,而管理和控制信息,以及分析和决策信息处理得很少。在处理结构化数据和非结构化数据方面,企业对非结构化数据的有效管理和分析利用方面尤其薄弱,而且协同处理这两种结构类型的数据方面还没有有效的解决方案。

    挑战三:企业需要电子商务支持,但技术异构,难以协同

    随着移动互联网的飞速发展,大规模分布式业务构建的统一计算环境,企业业务协作的范围已经从企业内部走向基于极端开放、动态的产业生态链按需协同。问题在于,前所未有的分布和开放的特性,意味着其软件的模型、互操作框架、通信协议等多个方面呈现出显著的多样性和差异性,直接导致了业务流程不能贯穿各个系统,无疑为实现跨企业全程电子商务运作带来了巨大的技术挑战,亟待解决。

    挑战四:业务变化快,僵化的IT基础设施难以迅速响应传统的IT系统,是基于业务需求实现的,它忠实地反映了系统设计的初衷,这也是IT系统应该做到的,如果业务需求不再发生变化,它将非常完美。但是事与愿违,业务需求远没有那么稳定,它的变化速度远远超出信息系统的应变能力。从业务角度,这样快速的变化是正常的,也是企业应对客户与市场变化的必然要求。

    但从现有IT系统来看,业务流程却被固化在IT系统之中,应对变化是极其痛苦的事情,相当多情况下对业务流程的变化等同于系统再造。高速的业务发展,灵活的业务流程处理,动态多变的组织架构,低成本的运营体系,构成了中国企业差异化竞争优势的核心内涵,这就要求与之适应的IT系统必须是动态和随需应变的。现行IT系统僵化严重,面临企业新挑战显得有心却无力。

    以上种种症状,归结于一点,即缺乏整合的企业IT架构。

    2、IT架构整合需求的特点

    如何做好企业信息化建设的总体规划,避免信息孤岛的产生;以及如何消除已存在的信息孤岛,打造无边界信息流,是当今企业尤其是大型企业信息化建设的必然需求。

    目前,我国大型企业信息化IT架构整合需求的特点表现为以下几个方面:

    需求1 、企业信息化需要IT架构规划方法科学的企业IT架构总体规划方法论是指导企业信息化建设的根本大法。

    大多数企业信息化总体规划的缺失,催生了分散、凌乱、无序的企业IT架构,最后无可避免的导致企业信息孤岛的产生,使得IT重复建设,信息资源无法共享,业务无法协同,管理层难以做出科学的决策,业务战略执行力也受到严重制约。

    目前国内以企业架构为代表的IT总体规划方法论的普及实施已经开始,超过73%的大型、超大型企业已经开始或已构建了企业架构,相当数量的大型企业已经意识到企业架构对企业业务及战略的支撑能力,并以此作为企业实现未来竞争力的关键。

    需求2、企业信息化需要IT基础架构整合

    在企业信息化建设中,就大型集团型企业而言,传统的分散式数据中心的管理缺乏灵活性,资源使用率低,运营成本过高,持续增长的能耗和空间占用不断吞噬着企业的利润,这些都已成为制约企业可持续发展的严重桎梏,亟待改善。

    有效整合支撑企业信息系统的服务器、操作系统、数据库、中间件等基础设施资源,改善IT资产利用率,推进大型企业信息化由粗放型、分散型向集约型、整合模式转变,就成为了当今企业信息化的迫切需求。

    需求3、企业信息化需要信息整合以及综合利用

    由于企业信息孤岛的广泛存在,企业各业务部门之间,企业总部和区域之间,企业和供应商、伙伴、客户之间,其各自的信息资源分散在一个个独立的信息系统内部,无法得到有效的共享

    蕴藏在各个分散业务数据资源之间的重要依赖和关联信息无法得到及时的分析、呈现和挖掘,导致总部无法及时了解下属企业的运营状况,无法对经营过程进行统一的计划和精确的控制,从而难以从整体的高度为集团的科学决策提供全面、及时、有效的依据。因此,如何快速而集中聚合重要的业务经营的数据,个性化展现给企业各关键利益相关者,是企业实现战略和业务的科学决策,以及规避经营风险的不可或缺的重要手段。

    3、整合企业IT架构需解决的问题

    如何构建一个统一的信息平台解决信息孤岛问题,整合已有企业资源。在面向互联网电子商务环境下,不仅需要解决企业内部的协同,还要解决外部的协同,对于集团企业来说还要解决总部对于下属企业的管控问题,改善洞察力,缩小多元化、跨区域的信息鸿沟,建立企业“雷达系统”,提升控制力,保障系统的战略落地和计划实现,将集团管控落地,提供灵活的协同性,创新企业业务流程,以满足企业管控和协同的需要。这一切都必须依赖于一个整合的企业IT架构。

    根据企业的业务现状及未来发展趋势,企业IT架构整合解决方案重点考虑以下问题:● 企业IT架构的总体规划

    ● 企业组织架构、交互和展现方式的整合

    ● 企业业务流程整合和持续优化

    ● 企业应用功能的整合

    ● 企业异构数据资源的整合

    ● 企业基础设施的整合

    4、整合IT架构的思路及策略

    企业IT架构整合是一项综合性的系统工程,涉及到IT规划方法论的标准和统一,企业纵向的组织整合,横向的业务整合,基础数据的整合以及基础设施的整合等多个层面。

    1、从规范化企业架构规划出发,推进IT架构整合:企业架构的理论和方法正日益受到政府、企业越来越多的关注和重视。企业架构的作用是它能在对业务战略和流程被充分理解的基础上,进行信息化的顶层设计,形成灵活、稳定、健壮的IT架构,构建和谐的IT应用环境。因此,在标准和规范的方法论指导之下发展企业架构,是促进企业IT架构全面整合问题从根本上得以解决的最有效的途径。

    2、实现组织一化,打通企业交互和展现的边界界:组织一体化就是要在企业内部上下级部门之间,以及集团与下属企业之间,统一组织架构、访问途径和身份认证,在此之上实现为企业的每个利益相关者提供个性化的工作台,实现企业的综合交互与展现。

    3、实现业务一体化,打通企业业务的边界:规范业务流程的结构化方式和访问途径,实现业务一体化,形成事前预算、过程控制和事后分析的闭环管理。

    4、实现应用和数据一体化,打通应用和信息边界:规范业务流程的结构化方式和访问途径,实现应用和数据一体化,形成事前预算、过程控制和事后分析的闭环管理。

    5、实现平台一体化,打通企业IT基础设施的边界:建设整合的企业IT技术架构平台,通过对平台资源的一体化、集中式智能化管控,实现企业IT基础设施资产的按需高效合理利用,降低总体拥有成本,保护企业投资,促进企业IT投入的集约化和集中式转变。

    以上思路的付诸实施,首先需要找到一个规范的架构发展方法;其次,需要有集成的流程驱动的IT系统;最后,必须有一个支撑架构整合的统一基础平台来实现技术和业务上的整合。

    5、整合IT架构的框架

    事实上,整合要做的事情无非就是将“烟囱”和“竖井”状的一个个信息系统进行互联互通,规范应用系统的交互方式、贯通业务流程,以及统一异构数据。

    其实现框架就是:

    ● 通过一个统一门户来实现交互的集成;通过统一身份管理来解决系统安全、身份管理和授权问题;

    ● 通过数据的共享、转换来解决数据的不一致问题;

    ● 通过应用功能的服务封装和适配来解决应用异构性问题;

    ● 改变现在系统按照不同模块、部门组织业务流程的模式,通过业务流程驱动来实现贯通各个系统的复杂业务流程;

    ● 通过一体化的基础设施资源管理平台,解决企业技术架构,即基础设施的融合问题。


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  • 感谢阅读腾讯AI Lab微信号第25篇文章。腾讯AI Lab总监杨巍4月12日在重庆召开的「2018中国互联网+数字经济峰会」上发表了主题为「人工智能辅助诊疗系统面临...

    感谢阅读腾讯AI Lab微信号第25篇文章。腾讯AI Lab总监杨巍4月12日在重庆召开的「2018中国互联网+数字经济峰会」上发表了主题为「人工智能辅助诊疗系统面临的三大技术挑战」的演讲,介绍了AI技术在辅诊中面临的医学图谱、诊断模型及问诊模型的建设的三大挑战,以及腾讯AI Lab的解决办法。


    4月12-13日,「2018中国互联网+数字经济峰会」在重庆召开。腾讯公司此前获批承建医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台,从创新创业、全产业链合作、学术科研、惠普公益四个维度推动国家人工智能战略在医疗领域的落地,构建一个医疗机构、科研团体、器械厂商、AI创业公司、信息化厂商、高等院校、公益组织等多方参与的开放平台,共同推进AI技术在医学影像、辅助诊断、医疗机器人等众多医疗环节的探索和应用。

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    腾讯AI Lab总监杨巍在会上发表了主题为「人工智能辅助诊疗系统面临的三大技术挑战」的演讲,介绍了腾讯在医疗AI方面的工作和思考,以下为演讲全文——

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    大家好,非常荣幸今天能有机会给大家汇报一下我们近期在医疗AI中的工作和思考。我是来自于腾讯AI Lab的杨巍。腾讯AI Lab是腾讯于2016年4月成立的企业级人工智能实验室,主要的研究方向是机器学习、计算机视觉、语音识别和自然语言处理。除了AI基础技术研究之外,我们还会结合腾讯内外的应用场景做一些应用研究,包括游戏AI、社交AI、内容AI等方向,同时希望把研究成果通过开放平台和腾讯云共享给所有的企业和相关用户。我们也会结合一些行业场景,进行AI+X行业的应用研究,AI+医疗是其中最重要的一个行业。

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    AI技术应用到医疗行业,跟AI一样,其实并不是一个近期才有的新话题。早在1972年,利兹大学就开始研究将AI应用于胸部疼痛的辅助诊断系统。近年来,随着机器学习、深度学习的发展,2016、2017年谷歌公司和斯坦福大学也都公开发表过一些具有重要影响力的研究成果,再次掀起了人工智能在医疗领域的研究热潮。2017年8月,腾讯 AI Lab 联合腾讯觅影发布了一些医疗AI相关的产品。

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    今天,我想谈的是人工智能辅助诊疗系统中三大技术难点。我们知道,医生在诊疗过程中有三个非常重要的能力。一是通过知识的学习和临床经验建立属于自己的医学知识;二是在对病人的诊断过程中一步步深入理解病情;三是收集到足够清晰的病情后做出诊断决策,判断是何种疾病。这三个能力对应着AI技术在辅诊中面临的三大挑战:医学图谱的建设、诊断模型的建设以及问诊模型的建设。

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    第一大挑战是医学图谱的建设。医生会通过大量的医学资料(包括影像资料、一些相关的文本资料和其他的实验室检查检验数据资料等),去学习、理解并归纳,形成自己内化的知识和经验。那么 AI 应该怎样去做这件事呢?我们希望 AI 也能去学习、理解并归纳这些医学知识,从而建设出 AI 能够理解的知识图谱。

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    知识图谱的构建,可以简单分成三个步骤。首先,获取源数据。这里的数据包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。其次,有了数据之后,要进行实体识别,比如说在一段医学文本里要知道哪些是疾病的名称,哪些是药品的名称,哪些是症状的名称,这些相当于是在整个图谱中的一个个点。最后,有了这些实体之后还要识别它们之间的关系,关系识别就是给两个点之间建立一条边,这个边就表示这两个实体的关系。

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    因此要构建医学知识图谱,最核心的技术是实体识别和关系识别。实体识别,其实是自然语言处理中一个研究了很长时间的经典问题,最早可以追溯到上个世纪90年代,当时还是基于词典或者pattern的方法,后来,随着机器学习和深度学习的发展,实体识别技术有了很大的发展,同时效果也取得了显著的提升。


    但是,我们在实际中发现直接把实体识别技术应用到医学文本中,会面临一系列的问题。第一个问题是缺少标注数据。机器学习技术依赖于大量的标注数据,而医学文本的标注往往依赖于医生的专业知识来参与标注,这就增加了获取标注数据的难度。第二个问题是目前文本挖掘都会面临的分词问题,通用的分词技术应用到医学领域中会存在很多相关的问题。


    对于这两个问题,我们的模型做了两方面的优化与改进。因为医学文本里有标注的文本少,没有标注的相对比较多,比如大量的病历和医学文献、文章等。所以针对第一个问题,我们通过在没有标注的医学文本里去学习一个大规模的语言模型——这个模型可以理解为学习词与词之间的语义关系,从而一定程度上减少了对标注数据的数据量的要求。针对第二个问题,我们通过融合字和词的向量表示以及上面提到的语言模型来统一建模,从而减少分词错误造成的影响。优化后,相比传统的方法效果有了显著的提升。

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    第二个关键技术是关系的识别。与实体识别类似,这也是一个比较经典的自然语言处理问题,面临的主要问题也是缺乏大规模的医学实体关系的标注数据。随着深度学习技术的发展,网络越来越复杂,参数越来越多,需要标注数据的规模也越来越大,这也是目前深度学习技术面临的一个通用问题。


    我们的解决思路是通过远程监督学习的方法来产生大量的自动标注数据,比如说经过少量的标注,能够知道疾病和症状的关系,把这个关系放在不同的医学文本中进行检索,假如一个句子里面同时出现疾病和症状,那么它的关系就是成立的,这样就构造了一个弱标注的样本集合,可以通过这个样本集去学习模型。大家一定会提出一个疑问,同时出现在一个句子里面的两个实体是不是一定就表达了这样的关系呢?答案显然是否定的,这个弱标注数据中一定存在噪声。具体来说,我们通过引入多示例学习的方法来减少噪声标注的问题。通过这两种技术的融合,我们在关系识别这个问题上,效果也比以前的传统方法有较大的提升。

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    AI技术在辅诊中的第二大挑战是诊断模型。当医生得到病人的相关信息之后(包括病例和检查的信息等),他需要对病人可能患有的疾病进行判断,我们把这个过程叫做诊断模型。实际中,我们发现医生在诊断时通常依赖于两点,首先是基于自己所学习和掌握的相关知识的推理,其次是基于自己的临床经验,判断当前的病情跟以前了解的病情间是否有一定的关联。鉴于此,我们可以把医生基于知识的判断,建模成对于医学图谱的推理问题;而把医生对经验的理解,建模成对历史病例的一个检索过程。


    下面这张图概括了传统诊断模型的基本过程。左边是一个病人的病情,先抽取一些病症实体及其关系,然后进行图谱的相关推理,从而判断出最有可能患有的疾病。右边是一个基于病例的检索模型,通过把当前病情跟历史上已经确诊的病例作比对,并进行相似性计算,再结合相关的病症去进一步推理从而做出诊断结论。

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    这里我们可以看到传统诊断模型有几个明显的问题:一是病情的描述多种多样,医生的语言表达习惯不同,对同一病情的描述有很大差别,传统方法很难穷举;二是传统模型在判别时是知识和经验分开建模,而医生很多时候既依赖于对知识的判断又依赖于对相似病例的联想推理;三是医生在做判断的时候,并不不仅仅依赖于病例的文本数据,还依赖于医学影像、实验室检查检验等不同形态的数据,传统模型无法解决这个问题。

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    针对这三个问题,我们提出了一个融合多模态数据的深度诊断模型。如下图所示,解决思路可以概括为两点:首先,把文本、图像和检查检验等多模态数据输入到深度网络中进行统一编码,这样不管是文本数据还是其他模态的数据,都可以融入到模型里进行判断和决策。其次,我们一直在思考怎样把知识和经验更有效地融合在一起。目前的解决方法是,在建模文本信息时,除了当前病历的病史记录,我们还通过attention技术把医学图谱的信息融合到模型中,作为对疾病知识的补充。通过增加不同的模态数据表示以及融合知识和经验的建模以后,诊断效果有了一定的提升。

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    AI技术在辅诊中的第三大挑战是问诊模型。前面的诊断模型有一个假设,即假设医生能够很好地搜集到关于病人的所有信息。其实医生怎么收集信息,收集什么样的信息,作出什么样的判断,是一个有意思的、值得研究的问题。它可以与围棋的博弈类比——患者描述自己的基本信息相当于白子落子,医生得到信息后需要判断患者的病情,类似于围棋中黑子该落到哪里。而当患者进行了交互后,他要得到一个回应,这就类似于围棋中的一次博弈。整个问诊的过程就是一个序列决策的问题。

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    既然问诊过程跟围棋相似,那么能否借用AI在围棋中的强化学习技术来做问诊呢?因为强化学习是在围棋AI里效果非常好的模型,所以我们也尝试通过强化学习来优化问诊模型。优化目标有两个,一是如何高效收集患者所有的病情信息,减少不必要的交互;二是如何让最终的病情判断的结果更加准确。下图是我们RL建模的大概情况,由于时间关系就不展开细说了。

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    以上内容便是我们把AI技术应用在医疗辅助诊断中遇到的一些问题和解决思路。结合腾讯觅影平台,我们也发布了一些实际的产品:去年8月,我们将诊断模型用于食管癌筛查,去年10月和11月,将问诊模型用于疾病监控。另外,我们的医学图谱也将用于辅助医生的医疗科研项目,产品会在近期发布。

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    医疗AI是需要产学研共同深耕的领域,腾讯AI Lab会继续深耕医疗场景算法的研究,同时也希望能继续促进医疗行业专家的跨学科交流。未来我们希望能够提供筛查、诊断、治疗、康复等全流程的医疗解决方案,更好地赋能医生、辅助医疗,从而实现我们的愿景——Make AI Everywhere。谢谢大家。

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