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脑机接口大会,我看到了一群神经外科/内科医生正在成为大厂产品经理

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  就在最近,我带着团队参加了一场脑机接口大会,这个活动在成都举办。

  这也是第一次看到了同时有医生开始转型学习计算机算法的分享会,而不像以前医学就是医学,计算机就是医院的信息化。

  现场神经外科/神经内科:我听不懂

  脑机接口,第一点最容易讲解的是涉及到数据处理,这一点对于产品经理在软件公司与大厂里面就是非常熟悉的了,从用户行为数据、再到数据库数据,这些都是非常熟悉的

  而对于医生来说,这就是一头雾水了。

  医生能够清除患者得了什么临床症状,以及对应的脑部区域再到临床表现,里面的数据到底是什么格式,不同格式如何处理,这一点医生是一点都听不懂。

  毕竟医生也需要那些仪器给出对应的检查报告,才能够下结论。

  脑机接口涉及到的脑电信号的解码,比如在Python、或者大模型上的原理,让一群医生在现场大会开始真的学习计算机的基础知识,其实莫名的有一种革命既视感。

  要知道这些都是医生里面的主任或者科室带头人才会做脑机接口,但却面临首先要学习计算机的基础课。

  

  对于要做脑机接口业务的医生来说,学习如何打标注、什么是元数据,这些可能就是非常吃力了,我看到现场很多医生都是一脸懵逼,大多是停留在外骨骼的控制、专注力、情绪检测。

  脑机接口的研发:现在医院都是和高校的教授合作

  脑机接口计算机的部分,几乎都是医学单位的附属学校的计算机学院老师,这些高校做计算机工作,就都会有一个通病:使用学生,不管是清华北大的还是普通的双非院校,都是使用的学生。

  即使是研究生,他真的在大厂的工作产出与学校工作是不一样的,可以说是两码事。

  最简单的就是软件工程能力上,学校的开发能力可能只有外面企业不到十分之一。其次是在UI设计、交互设计以及底层的商业模式。

  所以现在医院合作的高校计算机学院,其脑机接口大模型解码谁都可以做,只要有医院提供数据,有学校老师安排学生做标注,医院有费用,就可以做。但是做的标注如何商业化,就没有人去想过。

  所以我看到很多有附属医院的高校,几乎都在和计算机学院或生物医学工程学院联动,都存在数据收集、数据标注,大家几乎都是差不多。

  但无一例外都在烧钱或者没有办法盈利,以发论文、完成课题为导向,而不是以产品迭代为导向。

  脑机接口的数据:EEG、FMRI、以及神经元数据

  这些数据表皮的大量神经元一起放电的信号,到脑部内部区域供血的图像影像数据再到侵入式的某个神经元的数据。

  这些都是需要计算机的工程师、产品经理来共同设计标注流程、标注平台的,才能够完成data driven的大模型建设。

  而我现在发现高校都很难落地,因为要么缺乏显卡资源、要么就是缺乏数据要么就是缺乏软件工程。

  所以,现在脑机接口数据大模型需要科技公司带头来做,我认为不是靠着高校、医院就可以完成的,医院不懂计算机,而高校计算机学院的人才都是学生,没有达到软件工程师的高度。

  脑机接口:医生和计算机互相深度融合

  抛开硬件不说,脑机接口现在首先是要求医生和计算机融合,这部分不仅是协作而是要建设一个混合团队。

  而目前国内的脑机接口团队几乎就是一边倒,要么就是生物医学工程出身,要么就是硬件出生,几乎没有腾讯、阿里大厂的人来做。

  因为大厂的人也接触不到医院资源

  脑机接口的瓶颈:硬件没有量产、数据孤岛不打通

  现在脑机接口的硬件都比较贵,主要原因是没有量产,很多都是做的原型机或者几个机器,造价成本高。

  其次是高校在设计硬件的时候就不会考虑批量生产,更多是原型机解题,就导致开发成本较高。

  同时脑机接口数据从消费者脑机再到医疗级脑机,有医疗器械资质的问题,如果没有医疗器械资质是没有办法走进医院的。

  没有资质,就没有办法开具检查相关治疗清单,一些医院因为没有办法收费,就拒绝放置脑机接口,所以数据采集的难度也高,但是可以做的就是从消费者脑机接口开始。

  而很多医院自己的附属高校,或者当地的高校计算机学院,这些要么就是数据孤岛要么就是各做各,就不像软件工程行业有开源的说法,相对来说各自以学术为阵地,相对保守。

  所以现在脑机接口行业急需像腾讯、阿里这些大厂来介入,来完成脑机接口数据闭环,当然现在看到一个好消息是已经有一家公司得到了腾讯、阿里的共同投资,那就是阶梯医疗。

  唯一一个获得互联网公司投资的公司。

  而比较尴尬的是,产品经理可以通过ChatGPT或Claude来完成学习脑机接口的相关知识以及直接用公共数据集来训练模型,而医生就显得尴尬了,非侵入式脑机接口就是做患者的设备佩戴,侵入式则是做手术,但未来我认为脑机接口的手术会门槛越来越低、以及操作方式简易化,甚至就是像手术飞秒近视眼一样,快捷方便。

  这个时候的医生如果不转型产品经理,就只有被淘汰了。

  今天的分享就在这里。

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