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Google醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品經(jīng)理Lily Peng:AI影像方案落地醫(yī)院臨床,需恪守這3大原則

本文作者: 老王 2017-09-14 09:50
導(dǎo)語:“人工智能時代是一個激動人心的時代,把醫(yī)學(xué)與AI結(jié)合起來,可讓更完美的醫(yī)學(xué)方案落地到臨床,從而幫助到更多醫(yī)生和患者?!?

Google醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品經(jīng)理Lily Peng:AI影像方案落地醫(yī)院臨床,需恪守這3大原則

雷鋒網(wǎng)按:目前全球范圍內(nèi)大約有4.5億的糖尿病患者,單是中國就有1.1億左右,而糖尿病視網(wǎng)膜病變致盲問題也愈發(fā)受到人們的關(guān)注。

據(jù)悉,只要在發(fā)病初期定期進(jìn)行眼底檢查,失明風(fēng)險(xiǎn)可下降94.4%,但由于眼底病灶微小,部分醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)不足等原因,使得診斷中可能出現(xiàn)漏診、誤診的情況,因此,借助AI輔助診斷是未來的一大趨勢。

作為科技領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者,Google在眼底影像方向也有著不少研究。

Google醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)品經(jīng)理Lily Peng談到,她們團(tuán)隊(duì)從糖網(wǎng)病眼底篩查切入,其重要原因是發(fā)現(xiàn)印度有45%的糖尿病患者出現(xiàn)視力下降的情況,而整個印度卻存在12萬名眼科醫(yī)生的缺口。因?yàn)镚oogle欲利用AI技術(shù)緩解這一現(xiàn)象。

為此,Lily Peng團(tuán)隊(duì)通過與印度和美國的醫(yī)生密切合作,創(chuàng)建了一個包含12.8萬張眼底掃描圖片的數(shù)據(jù)集用于訓(xùn)練檢測糖尿病性視網(wǎng)膜病變的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并且進(jìn)行了88萬次診斷和不同分級。經(jīng)訓(xùn)練后的模型可自動篩選疑似病變的眼底掃描圖,醫(yī)生可通過該工具輔助病情診斷。

Lily Peng指出,現(xiàn)在Google已與美國藥監(jiān)局達(dá)成合作,同時完成部分臨床實(shí)驗(yàn)和具體效果研究,實(shí)驗(yàn)成果深受眼科醫(yī)生的喜愛。

“雖然目前算法表現(xiàn)非常好,但還需要部署大量工作。我們意識到如果要讓算法發(fā)揮出更大作用的話,從源頭上講,首先要有不錯的成像質(zhì)量,拿到高質(zhì)量的影像數(shù)據(jù)后,才能更好地做標(biāo)注、訓(xùn)練和篩查。因此硬件本身也是一個門檻。針對這一問題我們與生命科學(xué)公司合作,同器械商共同研究軟硬件,以便達(dá)到更好的訓(xùn)練和篩查效果?!?/p>

在問到Google與醫(yī)院的合作形式時,Lily Peng談到雙方的合作是由醫(yī)院來主導(dǎo)研究方向。

“通常情況下,醫(yī)院方會把他們的需求問題告知我們。與印度醫(yī)院之間的合作,我們當(dāng)時恰好發(fā)現(xiàn)有相關(guān)的算法方案能夠幫助他們解決問題?!?/p>

合作期,Google會專門為醫(yī)院打造一些可輔助醫(yī)生用于臨床測試和臨床驗(yàn)證的工具,同時也會對這些醫(yī)院的工作人員進(jìn)行算法和工具使用培訓(xùn),讓他們懂得病患進(jìn)行治療過程中,如何有效利用人工智能進(jìn)行綜合治療。

眾所周知,整個行業(yè)的醫(yī)療AI產(chǎn)品化都會面臨一個無法回避的問題:要想從實(shí)驗(yàn)研究項(xiàng)目到臨床使用,是一個較為漫長且復(fù)雜的過程。

在這一問題上,Google也不例外,Lily Peng說道:“打磨“工具”固然重要,但它只是冰山一角。中國平均每個醫(yī)生一天要看100多病人,而美國只有20個左右,以國內(nèi)醫(yī)療環(huán)境為例,這其中還需有大量配套工作才能保證這些算法能夠在臨床環(huán)境下應(yīng)用。醫(yī)學(xué)AI產(chǎn)品沒有做到很完美,往往負(fù)面效果比正面效果更大?!?/p>

把醫(yī)學(xué)產(chǎn)品帶到醫(yī)生手中,讓他們用起來主要保證三點(diǎn):

  • 安全性:醫(yī)學(xué)AI產(chǎn)品首先要進(jìn)行臨床測試,證明它的安全性、有效性,得到臨床驗(yàn)證后,大家才知道這個產(chǎn)品可以用。

  • 建立醫(yī)生和解決方案研究者之間的互信:一家技術(shù)公司打造的醫(yī)學(xué)解決方案性能表現(xiàn)很好,但不代表醫(yī)院、醫(yī)生就足夠相信它。醫(yī)生通過人工智能給病患做檢查,在解讀結(jié)果時不僅要告訴病人得了什么病、要預(yù)防哪些事項(xiàng),還需要知道AI背后的東西。因此研究員們需要創(chuàng)建一套方法論,給醫(yī)生們解釋清楚算法得出診斷結(jié)果的工作原理是什么?能不能呈現(xiàn)出可視化的熱力圖供醫(yī)生參考?具體細(xì)化到哪一塊像素有問題?唯獨(dú)這樣才能使醫(yī)生能更權(quán)威、更專業(yè)地跟患者進(jìn)行解釋,從而更加順利地協(xié)助醫(yī)生做決策。

  • 用戶體驗(yàn):Google一直恪守以用戶為導(dǎo)向的設(shè)計(jì)原則,醫(yī)學(xué)產(chǎn)品也如此。

Google從醫(yī)生(用戶)角度出發(fā),為醫(yī)生提供一個端到端的設(shè)計(jì)和解決方案,使他們的工作變得更加順暢。但前提是確保打造的解決方案不會干擾醫(yī)生現(xiàn)有的工作,而是能夠無縫嵌入到他的工作流程,融合到醫(yī)生總體的解決框架當(dāng)中。

為此,Google不斷與解決方案的直接使用者進(jìn)行溝通,了解他們的需求,了解醫(yī)生在操作過程中的使用習(xí)慣。除了影像科醫(yī)生外,還要了解護(hù)士、護(hù)理人員以及所有跟解決方案間接打交道的人的需求和痛點(diǎn)所在,以多維度用戶為導(dǎo)向進(jìn)行設(shè)計(jì)。

除此之外,產(chǎn)品和UI交互越簡潔越好,這樣不僅方便醫(yī)生使用,也可減輕信息化工程團(tuán)隊(duì)的任務(wù)。

最后,Lily Peng說到人工智能時代是一個激動人心的時代,把醫(yī)學(xué)與AI結(jié)合起來,可讓更完美的醫(yī)學(xué)方案落地到臨床,從而幫助到更多醫(yī)生和患者。

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