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人工智慧是一個充滿活力的領域，每隔幾年就會湧現一些引人注目的新技術，引領著產品和應用的新潮流。過去的十幾年中，多次的技術革新浪潮給各行各業都帶來了大量機遇。
“作為一名醫學生，我會從醫學角度出發，探索創新技術在醫療領域的應用潛力，如卷積神經網路可以推動醫學影像處理的進步，基礎模型能夠擴充套件醫療產品的功能並增強人機互動。然而，醫療行業是一個嚴謹且相對保守的領域，對於新技術的應用和融合有著更高的標準和要求。這就需要跨領域的研究者將兩者融合起來，我希望自己可以成為這樣一座橋樑。”這是王子龍決定從技術應用迴歸學術研究，並加入微軟亞洲研究院的主要原因。
微軟亞洲研究院（上海）高階研究員王子龍
“在我之前的職業生涯中，無論是在大型企業開發醫療產品，還是在初創公司帶領團隊開發前沿應用，產品研發首要考慮的是短期時效性與利益，這限制了對更深層次研究課題的探索。我更喜歡探索醫學與人工智慧的交叉領域，在研究機構中，我能更自由地專注於解決長期性的重大問題。”
正因為此，2023年王子龍加入了微軟亞洲研究院（上海），開始了他的跨領域研究之旅。從執業醫師到演算法研究員，王子龍帶著探索性視角，致力於將人工智慧的前沿技術應用於醫療健康領域，尋找創新的解決方案。王子龍的研究不僅關注技術突破本身，更著眼於如何將這些技術與醫療實踐相結合，以實現更精準的診斷、更有效的治療和更廣泛的健康監護。
王子龍深知，醫療行業對人工智慧技術有著迫切的需求，尤其是在提高診斷準確性和臨床效率方面。儘管人工智慧在視覺和自然語言處理領域取得了顯著進展，但在醫療領域的應用仍有很大的發展空間。例如，大語言模型在問答機器人中的應用較為普遍，但在特定疾病領域的深入應用還需進一步探索。王子龍認為，其中的關鍵在於如何讓這些模型更好地輔助醫生進行診斷和實踐，尤其是在醫學報告的生成中，模型需要對臨床內容有深刻的理解和準確的表達，而對於聊天對話或生成文字的優美性與流暢度只是次級需求。
之前的影像演算法大多以分類的形式，表示在 X 光片中的肺炎或骨折等陽性發現。然而，隨著大模型，特別是多模態大模型的發展，醫學影像分析迎來了新的變革。這些模型能夠將 X 光片等醫學影像轉化為自然語言或類似報告的形式，使得結果更易於醫生閱讀。王子龍和同事們認識到，這種新方法需要更為複雜的評估手段以確保其臨床意義和準確性，基於分類標籤的或者傳統的文字匹配的評估手段已不能滿足對新方法的評估。
為此，他們設計了一系列資料集和方法，來判斷生成內容的質量，尤其是臨床意義上的準確性。同時也設計了能夠增強模型互動性的資料集和方法，可以讓醫生透過自然語言指令修改既往報告、對比歷史報告，並新增相關資訊，從而使模型能夠整合其他病理檢查資訊，方便醫生重新稽核病患影像和報告，輔助醫生進行全面的診斷。
再比如，在自然影像領域表現出色的視覺模型，可能在醫學影像分析中的表現並不盡如人意。醫學影像的特殊性在於其對細節的要求極高，影像上面積佔比極小的病灶決定了整個影像的類別，這與自然影像分析中常見的任務，如識別影像中的主要物體及其位置，有著很大的不同。例如，需要在包含數百萬畫素的胸片中有能力識別出僅有10*10畫素大小的病灶，並確定其性質和屬性。在醫學影像分析的過程中，影像還常常需要被縮放（resize）到特定尺寸以適應模型的輸入和輸出需求。這是一項對細節處理能力要求極高的任務，但是當前的大規模取樣方法在處理醫學影像時可能會丟失關鍵的診斷資訊，直接影響了診斷準確性。針對這一問題，王子龍和同事們正在探索改進醫學影像領域的影片和影像編碼器技術，以期把高解析度的二維與三維的醫學影像以一種更合適的方式引入影像處理。
儘管此前身處醫療領域，但王子龍對計算機科學也有著深入的研究，在加入微軟亞洲研究院之後，他對計算機領域的前沿技術有了更深入的理解。這讓他能夠洞察到這些技術在醫療領域的應用潛力，從而促進技術與醫療難題之間的有效對接，釋放出創新技術的真正價值。
在微軟亞洲研究院，王子龍瞭解到音訊處理技術帶來的更多可能性，經過與醫學專家的深入討論，他認為這項技術在心臟和血管健康管理方面具有巨大的應用潛力。例如，透過監測和分析血液流動的聲音，音訊技術可以用於無創地檢測血管狀態，為相關疾病的早期發現和跟蹤提供了新的可能性。
王子龍還注意到了微軟亞洲研究院在無線通訊與無線感知領域的研究成果，一旦應用於移動裝置或可穿戴裝置，將極大地推動遠端健康監測的發展。患者可以在家中自行監測多種疾病的變化，及時識別潛在的健康風險，實現更加主動的健康管理，進而提高醫療服務的覆蓋範圍和效果。
王子龍（右一）與上海研究院的同事們合影
王子龍認為，微軟亞洲研究院自由開放的研究環境、多元化的技術路線，以及匯聚了世界一流人才，為他在人工智慧與生命科學和醫療健康領域的交叉研究提供了豐富的資源和合作機會。
高中時，王子龍就對多學科學習有著濃厚的興趣，在生物、物理和計算機競賽中都取得了優異的成績，並因此被保送至復旦大學上海醫學院。在進行醫學專業課程學習的同時，復旦大學開放的學習環境也讓他可以去“蹭”更廣的課程，實現了醫學與計算機科學學習的兼顧，為他的跨學科知識儲備奠定了堅實的基礎。
隨著對醫學知識不斷地深入探索，獲得了執業醫師資格並即將取得腫瘤學博士學位的王子龍認識到，儘管當時醫療領域已經有了一些成熟的技術和工具，但醫學的進步仍需更多創新的模型和技術支援，新的人工智慧技術也將在醫學實踐中形成更大的影響力。在見證了首個基於人工智慧的醫學影像診斷產品 IDx-D 獲得 FDA 批准後，王子龍更加堅定了這一信念。
博士畢業後，王子龍加入了一家知名的企業研究機構，投身於人工智慧在醫學領域的應用探索，包括影像識別技術在疾病診斷中的應用，並參與開發了相關的輔助診斷工具。此後，他轉戰初創企業，帶領團隊開發了針對眼底和胸部 CT 的輔助診斷產品，並在這一時期入選了科學和醫療健康領域2020福布斯中國30歲以下精英榜和2021胡潤 U30 中國創業領袖。
王子龍曾入選科學和醫療健康領域2020福布斯中國30歲以下精英榜
無論身處哪一發展階段，王子龍都在時刻充實自己的跨學科知識。他認為，在人工智慧行業落地的過程中，跨領域合作和跨學科人才至關重要。“透過與產業領域專家的深入合作，充分理解行業需求，以開放心態發現並解決行業關鍵問題，才能共同設計出針對醫療目標和特定場景的學習框架與模型，使 AI、大模型、RAG（檢索增強生成）等技術更好地服務於醫療發展。”王子龍說。
跨學科知識的積累非一朝一夕之事，需要興趣的驅動和勇於跨界的勇氣。“興趣是最好的老師”恰當地說明了興趣如何深刻地影響我們對學習的態度和效果。當人們投身於自己感興趣的領域時，他們往往會更加投入和專注，從而加速學習過程，更容易進入“心流”狀態。王子龍認為跨學科的精髓在於“跨”，需要以興趣為導向，勇於跨越學科界限，不設限地探索未知領域。雖然初入新領域可能會感到陌生與不安，但當找到交叉領域的興趣點後，就會逐步形成平滑的學習曲線，從而實現跨學科知識的積累與應用。
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