她，18歲，李飛飛三度公開表揚，高中時NIPS獲獎，創造「AI手術教練」_風聞

夏乙 郭一璞 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

一位00後女孩，登上最新一期《斯坦福醫學》雜誌的秋季報道。她被形容為《SuperStar》，一位超級明星。

這個報道被李飛飛點贊，而且在自己的Twitter上特地發文表揚——而這，已經是李飛飛第三次公開表揚這位小姑娘了。

她叫Amy Jin，今年18歲。哈佛大一新生。

高中時期，她依靠一篇用AI給外科醫生打分的NIPS Workshop論文，成為李飛飛最喜歡的學生之一，並斬獲一系列大獎。

今年初，Amy成為全美五位獲得ACM/CSTA Cutler-Bell Prize大獎的高中生之一。

Amy Jin是誰

Amy是個“灣二代”，父母是來自中國的移民，並且都是物理學博士，Amy是家裏的老二。

很明顯，Amy繼承了父母對科學的興趣。六年級時，她就對AI產生了興趣。

不過，真正開始AI研究還是在四年前，Amy開始在加州聖何塞的Harker學校讀高中的時候。

Harker是一所私立學校，扎克伯格的妻子Priscilla Chan就曾經就讀於此。這所高中每年的學費高達48500美元，換算成人民幣，大概讀四年高中學費需要130多萬吧，夠北京郊區一套首付。

不過按照灣區科技公司“搬磚”都有10W刀/年來算的話，這個教育投入比例在重視教育的華人世界裏也算正常。

上了私立學校之後，Amy聽到一位IBM的科學家介紹Watson如何用AI幫助人們提升醫療等領域的能力，這深深地吸引了Amy：“Watson可能成為醫生的第二雙眼睛，這讓我覺得AI是一個非常有前途的領域，可以將許多不同的學科聯繫起來。”這也讓她立志成為一名AI科學家。

機會很快就來了，就在讀完高一的那個暑假，Amy遇到了AI4ALL。

AI4ALL，李飛飛創立的公益組織，致力於讓各種少數羣體，包括女性、亞裔、非裔等都能參與到AI的研發過程中。

拿下最佳論文

作為AI4ALL的成員，Amy在李飛飛的學生Serena Yeung和斯坦福醫學院醫生Jeffrey Jopling的指導下，順利完成了一項用AI評測外科醫生操作水平的研究，並作為一作完成了論文《基於區域卷積神經網絡的手術視頻中的刀具檢測與手術技巧評估》。

別看這是一篇高中生一作的論文，它可不是小孩子過家家的作品，已經受到了學術界的認可。

去年，Amy團隊把這篇論文投稿給了人工智能頂會NIPS。在這場會議的醫療機器學習（ML4H）Workshop上，這篇論文從120多篇提交的論文中脱穎而出，成為了10篇入選論文之一。

這個當時只有17歲的女生第一次上台，站在一個國際人工智能學術頂會上，向在場那些年紀比她大得多的研究人員介紹她的作品。

之後，在會議公佈最佳論文時，Amy還在看自己的電腦，並沒有聽會議的宣講。

畢竟，初入學術界的小朋友，無論是頒給哪位大牛，對她來説都一樣——因為這些人Amy都不認識。

萬萬沒想到，她聽到了自己的名字。那一刻，Amy又吃驚又開心，感覺彷彿處在一個超現實的時刻。

外科醫生的AI教練

Amy的研究，究竟是怎麼一回事？

她和一羣斯坦福科學家一起，訓練了一個基於區域的卷積神經網絡（CNN），讓它“看着”手術視頻，定位並識別出手術器材，再分析它們的動作，來自動評判這個手術做得怎麼樣。

當然，作為一項研究，它還不能分析所有手術，只選擇了相對簡單、常見的微創膽囊切除。

算法對視頻的分析包含三個維度。一是各種器材出場的時間線，從有沒有頻繁更換工具、換工具的時間長短，都能看出醫生是否熟練；二是手術器材移動範圍的熱力圖，操作的區域越集中，就表示手術越精確、醫生的技藝越熟練；三是關鍵手術環節的器材軌跡追蹤。

同時，他們還公開了一個數據集，名叫m2cai16-tool-locations。這個數據集在法國斯特拉斯堡大學醫院的m2cai16-tool基礎上擴展而來，為原版數據集前10個視頻的2532幀畫面標註了手術器材的空間位置，包含7類手術器材，3141處標註。

論文和數據集，都可以在這裏找到：

http://ai.stanford.edu/~syyeung/tooldetection.html

這項研究前前後後花了兩年多的時間，和Amy合作的斯坦福科學家們，既有計算機系的coder，也有醫學院的一線醫生。

最先提出這個想法的，是斯坦福醫學院外科住院醫師Jeff Jopling。

外科手術無疑是門手藝，動手操作的水平非常關鍵。可是Jeff遇到的情況是，“就算練習1000次，也得不到多少反饋……不是每個老師都能給你解釋哪做得好、哪做得不好”。美國外科協會也一直想找個方法來客觀評測外科醫生的技術水平。

於是，就有了這個幾乎伴隨Amy整個高中時期成長的項目。

跟隨項目成長的高中生

Amy和她的斯坦福搭檔們相遇，是在高一暑假，當時她已經註冊了計算機科學的先修課程（AP），還加入了學校的女生STEM（科學、技術、工程、數學）俱樂部。

她身上有兩個顯著的特點，一是數學非常好，二是雖説還沒有任何編程經驗，卻對計算機有濃厚的興趣。

李飛飛的學生Serena Yeung負責指導Amy，她説，Amy各方面都超出了他們的期望。

不過，就算對這樣一名優秀的高中生來説，評價手術技能的項目也還是太難了，Serena還是對項目做了些簡化。

Amy同時也要為參加項目而補課。

在AI方面，她旁聽了斯坦福本科生的計算機視覺課程，去了解基本的原理。

在醫學上，Jeff是她的領路人。他在斯坦福醫院的古德曼醫學教育中心，向Amy展示了腹腔鏡手術技術。

他們三個人每兩週見一次面，郵件、短信才是用得更勤快的溝通方式。作為一名高中生，Amy有排得滿滿的課程表、要參加她的女生STEM俱樂部活動，還有小提琴演出、舞蹈排練，一樣也不能少。

就在豐富的高中生活裏，她讀了不少醫學與計算機視覺交叉研究的論文，還和團隊裏其他人分享。

後來的結果你們都知道了。

這篇論文發表在2017年NIPS醫療機器學習workshop上，獲得了最佳論文獎。

一作Amy，進入了哈佛大學。

李飛飛三次公開表揚

看到Amy的經歷，我們很難不把她跟李飛飛聯繫到一起：AI4ALL成員，受李飛飛學生的指導……她的成功是離不開李飛飛的。

同時，Amy也讓李飛飛引以為豪，三度公開發推特表揚，每次都是“very proud of”、“So proud!”

超驕傲！AI4ALL成員Amy Jin和我們一起完成的論文拿下了NIPS醫療機器學習Workshop的最佳論文，她是NIPS歷史上最年輕的獲獎者吧？

我為我優秀的學生們自豪，博士畢業的Timnit Gebru和Jon Krause，拿到新教職的Michelle Greene、Chris Baldassano、Alexandre Alahi、Lamberto Ballan還有Cewu Lu，榮獲MIT科技評論35 under 35獎項的Olga Russakovsky，還有拿下NIPS17 醫療機器學習最佳論文的AI4ALL成員Amy Jin。

看來，Amy是李飛飛最年輕的愛徒了。

我對這個AI+醫護的項目非常自豪，作者是我們AI4ALL成員Amy Jin、我以前的博士生Serena Yeung，還有我們斯坦福AI護理團隊的同事們，好喜歡這些學生們的照片呀~

果然，沒有老師不喜歡這種年輕有為的學生呀。

拿獎拿到手軟

後來，有了這一篇NIPS Workshop最佳論文保駕護航，Amy順利成為了“別人家的孩子”：

先是拿到了IEEE計算機視覺應用冬季會議（WACV）的最佳論文；

接着拿到了ACM/CSTA Cutler-Bell獎，還有1萬美元獎金；

之後是醫藥公司Regeneron科學人才搜索獎；

還闖入了西門子競賽半決賽；

拿到了英特爾ISEF的二等獎；

最後還有5萬美元獎學金的戴維森獎，成功給自己賺了一年學費。

拿到這個獎之後，甚至連國內的移民公司公眾號都拿Amy來打廣告。

除了校外拿獎之外，在Harker校內，Amy還是學校的女生STEM俱樂部主席、法國國家榮譽協會（大概相當於法語優等生俱樂部）主席、以及學生自主運營的科學期刊Horizon的共同主編。

在學習和科研之外，Amy還是個小提琴愛好者， 是加州青年交響樂團、2017加州全州交響樂團和學校樂團的成員，曾在卡內基音樂廳表演獨奏，還在MTAC大會上拿到了加州絃樂組的榮譽獎項。

這一系列的獎項、榮譽、學生幹部經歷、才藝加起來，換算成國內，大概相當於大城市重點高中的社團主席+競賽獲獎，拿到一個清北校長推薦or自主招生或者乾脆是保送也問題不大。

最終，Amy順理成章的拿到了哈佛大學的offer。

研究還在繼續

不過對於這項研究來説，這還不是終點。

現在，Amy的斯坦福搭檔們還在繼續完善這項研究，Jeff説，他們要把看視頻自動評估手術技藝的能力從膽囊切除拓展到更多、更復雜的手術上，還打算收集1000段視頻來訓練這個AI。

他們和擁有22家醫院的山間醫療展開了合作，來收集視頻、優化算法。

臨牀研究中心主任Arnold Milstein對這個AI充滿期待，他説，這樣一個自動化的系統能成為醫學生的教練，拯救那些要花好幾個小時來評判學生手術水平的老師，甚至能用在手術過程中，實時提醒操作出了偏差的醫生。

説不定，美國外科協會有一天會把這個算法用到認證考試裏。

— 完 —