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匯醫(yī)慧影:700家合作醫(yī)院,95%以上準(zhǔn)確率,我們?nèi)绾螐?0家影像AI公司中突圍

本文作者: AI掘金志 2017-09-08 10:18
導(dǎo)語:AI+醫(yī)學(xué)影像這一領(lǐng)域光是創(chuàng)業(yè)公司就達(dá)到40多家,相較于同類公司的發(fā)展路徑和產(chǎn)品模態(tài),匯醫(yī)慧影走了完全不同的一條路徑在做人工智能。

縱觀人類文明發(fā)展史,每一次科學(xué)技術(shù)的重大突破,都帶來生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系的深刻變革,人工智能也是如此。如果說過去幾年“互聯(lián)網(wǎng)+”是一個(gè)具有中國特色和時(shí)代特征的關(guān)鍵詞,那么“人工智能”或者“人工智能+”將是下一個(gè)時(shí)代全球的主旋律,從政府首腦到預(yù)言家、人類學(xué)家再到企業(yè)家,紛紛表達(dá)對(duì)人工智能的極大關(guān)注,預(yù)言家凱文·凱利(KK)表示“未來20年最偉大的事情可能還沒有出現(xiàn),但可以預(yù)判的是,人工智能將是未來20年內(nèi)最重要的技術(shù)趨勢”。

《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》雜志最新撰文也指出,在人工智能領(lǐng)域,中國有趕超美國之勢。預(yù)計(jì)到2030年,與人工智能有關(guān)的增長將令全球GDP增長16萬億美元,有分析認(rèn)為這筆增量財(cái)富近一半都將流向中國。毫不夸張的說,人工智能已經(jīng)成為當(dāng)下中國產(chǎn)業(yè)升級(jí)和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的新動(dòng)能和驅(qū)動(dòng)力,人類已經(jīng)站在了第四次工業(yè)革命的起點(diǎn),人工智能成為這場革命的催化劑。

AI+醫(yī)學(xué)影像這一領(lǐng)域光是創(chuàng)業(yè)公司就達(dá)到40多家,相較于同類公司的發(fā)展路徑和產(chǎn)品模態(tài),匯醫(yī)慧影走了完全不同的一條路徑在做人工智能。

國內(nèi)布局:快人一步,AI深入醫(yī)療場景,已經(jīng)介入單病種的臨床診療

當(dāng)前AI+影像,主要集中于利用AI提高放射醫(yī)生診斷效率,降低漏診率和誤診率,比如熱點(diǎn)的肺結(jié)節(jié)篩查,國內(nèi)影像智能公司大都處在這個(gè)階段,柴象飛表示匯醫(yī)慧影在AI 1.0版本也提供這種輔助診斷服務(wù),即通過機(jī)器學(xué)習(xí)來對(duì)醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行定性分析,據(jù)匯醫(yī)慧影測算,通過這樣一個(gè)智能初診,乳腺疾病影像診斷可節(jié)約60-70%的時(shí)間,胸片能節(jié)約將近50%的時(shí)間;在診斷準(zhǔn)確率上,16年初代模型在85%-90%之間,通過各家醫(yī)院的數(shù)據(jù)自我迭代以及模型精準(zhǔn)調(diào)優(yōu),目前在很多醫(yī)院已經(jīng)達(dá)到95%以上。

匯醫(yī)慧影:700家合作醫(yī)院,95%以上準(zhǔn)確率,我們?nèi)绾螐?0家影像AI公司中突圍

這個(gè)階段,匯醫(yī)慧影不僅和多家醫(yī)療器械公司達(dá)成戰(zhàn)略合作,其中和七喜醫(yī)療聯(lián)合推出了一款全球首款智能DR,在幾十家醫(yī)院得到應(yīng)用,還和一些頂尖醫(yī)療器械設(shè)備廠商合作,共同推進(jìn)AI在影像場景的深入應(yīng)用。盈利的AI才是持續(xù)的AI。商業(yè)化是AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重中之重,而滿足客戶的真實(shí)需求是AI場景化的關(guān)鍵。

飛利浦醫(yī)療科技臨床科學(xué)高級(jí)總監(jiān)周振宇這樣表示:“全球醫(yī)療資源緊缺,醫(yī)療系統(tǒng)亟待提高效率,我們期待以更低的成本為患者提供更好的診療效果。匯醫(yī)慧影依托于大數(shù)據(jù)和知識(shí)庫在影像引擎方面的出色表現(xiàn),有效地解決了臨床應(yīng)用的實(shí)際問題。未來幾年,臨床科室的信息化建設(shè),特別是人工智能的引入,勢必對(duì)患者產(chǎn)生巨大的影響。匯醫(yī)慧影的產(chǎn)品更傾向于具有臨床實(shí)踐且能長期共同發(fā)展的影像產(chǎn)品,以創(chuàng)新形式呈現(xiàn)以疾病為中心的新價(jià)值?!?/p>

AI 2.0版本是一款包含了影像組學(xué)量化分析的大數(shù)據(jù)智能云平臺(tái),于今年5月悄悄發(fā)布,可將影像數(shù)據(jù)、臨床數(shù)據(jù)、病理數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)以及隨訪數(shù)據(jù)等結(jié)合,從影像數(shù)據(jù)中提取1000多個(gè)特征值,再進(jìn)行降維,并利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘,這種基于大數(shù)據(jù)和組學(xué)的方法可提供一個(gè)量化結(jié)果,可以幫助臨床醫(yī)生進(jìn)行精確診斷、療效評(píng)估、預(yù)后預(yù)測,甚至還有望幫助放射醫(yī)生介入臨床診療,這點(diǎn)上匯醫(yī)慧影似乎又和同行們走在一個(gè)完全不同的維度和高度。

事實(shí)上,要建立這樣一個(gè)基于不同種類的醫(yī)療大數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)是一個(gè)系統(tǒng)化工程,首先要打通不同種類的醫(yī)療數(shù)據(jù)壁壘,把影像數(shù)據(jù)和基因數(shù)據(jù)、蛋白數(shù)據(jù)、免疫數(shù)據(jù)、病理數(shù)據(jù)等打通和整合,進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和結(jié)構(gòu)化處理以及分析和挖掘,這需要大量跨學(xué)科高級(jí)專業(yè)人才的投入,“我們?yōu)槭裁匆ㄒ粋€(gè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)?也是想做好實(shí)際應(yīng)用,一定要能把多元化的數(shù)據(jù)、多維度的數(shù)據(jù)綜合利用起來,只有這樣,才能對(duì)臨床形成更高依賴程度的一個(gè)點(diǎn)。否則僅憑單獨(dú)的影像,其實(shí)在整個(gè)決策流程中還是不夠核心。我們以影像為切入,但是要往兩頭走,一頭往基因、蛋白、免疫,另一頭往臨床的隨訪,最終形成整體化,產(chǎn)品價(jià)值就會(huì)有一個(gè)很大提升?!?/p>

在針對(duì)的具體病種上,目前匯醫(yī)慧影產(chǎn)品已經(jīng)成型并且在三甲醫(yī)院應(yīng)用的包括胸部CT的防漏診斷,乳腺鉬靶檢測,腦梗、腦出血核磁分析,這幾類偏篩查型;還有一些則深入到病種里頭,可支持包括肺癌、乳腺癌、結(jié)腸癌、直腸癌、胃癌、宮頸癌、卵巢癌、鼻咽癌、前列腺癌等在內(nèi)的癌種的診斷和治療,AI系統(tǒng)會(huì)出具基于人工智能和數(shù)據(jù)挖掘?yàn)榛A(chǔ)的、精準(zhǔn)的診斷報(bào)告,而這種基于大量影像數(shù)據(jù)和臨床數(shù)據(jù)的服務(wù),可幫助放射醫(yī)師介入臨床診療,而隨著技術(shù)的成熟和觀念的改變,醫(yī)院影像科以及影像醫(yī)生的戰(zhàn)略地位將有望向西方發(fā)達(dá)國家看齊。

據(jù)介紹,目前,匯醫(yī)慧影的產(chǎn)品及服務(wù)已接入500多家基層醫(yī)院和頂級(jí)三甲醫(yī)院超過200家。另外,2017年7月,匯醫(yī)慧影的所有服務(wù)都有國際版,并且已經(jīng)在斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院和哈佛大學(xué)醫(yī)學(xué)院等使用。醫(yī)療人工智能是一場國際化的革命和變革,這也是國家將人工智能定義在國家戰(zhàn)略高度的重要意義。

海外發(fā)力:培養(yǎng)AI跨學(xué)科超級(jí)人才,重塑AI、大數(shù)據(jù)的醫(yī)療價(jià)值

匯醫(yī)慧影創(chuàng)始人兼CEO柴象飛,荷蘭阿姆斯特丹大學(xué)醫(yī)學(xué)影像學(xué)博士、美國斯坦福大學(xué)博士后,曾在美國斯坦福大學(xué)癌癥中心、荷蘭癌癥研究所和比利時(shí)魯汶大學(xué)放射科三家世界頂尖的醫(yī)學(xué)影像機(jī)構(gòu)學(xué)習(xí)和就職,主要負(fù)責(zé)和挖掘AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)與醫(yī)療場景的深度融合和產(chǎn)品定義。

值得關(guān)注的是,另一位醫(yī)療人工智能頂級(jí)科學(xué)家斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)物理中心主任邢磊教授加盟匯醫(yī)慧影,擔(dān)任首席顧問科學(xué)家。邢磊教授是斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院放射腫瘤學(xué)系醫(yī)學(xué)物理部主任,美國斯坦福大學(xué)終身教授、同時(shí)兼任斯坦福電子工程系、分子影像及生物信息專業(yè)以及Bio-X的教授,一直致力于從事醫(yī)學(xué)影像,醫(yī)學(xué)物理以及醫(yī)學(xué)信息方面的教學(xué)研究 20余年,發(fā)表專業(yè)論文數(shù)目超過350篇,主持過多個(gè)NIH、DOD、NSF、ACS、RSNA及其它機(jī)構(gòu)的重大科研項(xiàng)目,曾獲美國癌癥協(xié)會(huì)研究學(xué)者獎(jiǎng)、美國醫(yī)學(xué)物理學(xué)會(huì) (AAPM) 最佳論文獎(jiǎng)、及谷歌研究獎(jiǎng), 是AAPM和 AIMBIE(美國醫(yī)學(xué)與生物工程院)會(huì)士, 國家千人。

據(jù)悉邢磊教授正式宣布擔(dān)任匯醫(yī)慧影首席顧問科學(xué)家后,將充分發(fā)揮邢磊教授在腫瘤診斷和治療領(lǐng)域的國際一流科研和臨床實(shí)踐能力,帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)加速腫瘤AI的研發(fā)和臨床實(shí)踐,深入腫瘤放化療系統(tǒng)、防漏診系統(tǒng)、影像大數(shù)據(jù)科研平臺(tái)(含影像組學(xué)分析平臺(tái))的開發(fā)和升級(jí)等,同時(shí)將以醫(yī)學(xué)影像為核心,在計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等進(jìn)行深入的科學(xué)研究和市場探索,并以影像數(shù)據(jù)挖掘?yàn)榛c(diǎn),為臨床癌癥診斷和治療提供精準(zhǔn)的影像和人工智能支持和指導(dǎo)。 柴象飛表示:邢磊教授的加入是匯醫(yī)慧影國際化戰(zhàn)略布局的開端,也將引領(lǐng)匯醫(yī)慧影走向產(chǎn)學(xué)研醫(yī)進(jìn)一步融合,圍繞影像核心,做影像科的守門員,堅(jiān)守我們的定位。

如果說引進(jìn)頂尖人才是匯醫(yī)慧影AI布局的一小步,那么讓行業(yè)擁有更多專業(yè)人才則是匯醫(yī)慧影AI布局中的最亮眼的一步,人工智能的最大挑戰(zhàn)和瓶頸一直是專業(yè)人才的稀缺,就在邢磊宣布正式加入?yún)R醫(yī)慧影后,匯醫(yī)慧影同時(shí)宣布了全球人工智能優(yōu)才計(jì)劃,匯醫(yī)慧影將在邢磊的指導(dǎo)下全面運(yùn)作全球優(yōu)才計(jì)劃,輸送優(yōu)秀的醫(yī)學(xué)和數(shù)學(xué)以及計(jì)算機(jī)專業(yè)碩士以上人才至全球頂尖的學(xué)府學(xué)習(xí)深造,提高中國醫(yī)療人工智能跨學(xué)科專業(yè)人才的全球競爭力,“人工智能和醫(yī)療的結(jié)合需要方方面面、整個(gè)行業(yè)共同推動(dòng),匯醫(yī)慧影愿意主動(dòng)推進(jìn)這個(gè)事情的提早發(fā)生和真正價(jià)值的落地?!辈裣箫w說。

另一個(gè)值得關(guān)注的是,除了擁有十年以上腫瘤豐富放療經(jīng)驗(yàn)的邢磊和柴象飛為產(chǎn)品核心人才外,匯醫(yī)慧影的團(tuán)隊(duì)陣容同樣豪華,擁有一批來自海內(nèi)外頂尖學(xué)府的優(yōu)秀人才,如哈佛大學(xué)、UCSD、伯克利大學(xué)、斯坦福大學(xué)、墨爾本大學(xué)、清華大學(xué)、北京大學(xué)等,曾在頂尖醫(yī)療機(jī)構(gòu)、科研機(jī)構(gòu)擁有數(shù)據(jù)處理、醫(yī)學(xué)研究、臨床診療、科研服務(wù)等就職,擁有豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),在柴象飛看來,醫(yī)學(xué)AI是一個(gè)多學(xué)科交叉的領(lǐng)域,需要多個(gè)行業(yè)的專家共同參與才能把事情做好。

匯醫(yī)慧影:700家合作醫(yī)院,95%以上準(zhǔn)確率,我們?nèi)绾螐?0家影像AI公司中突圍

此外,邢磊教授還將推動(dòng)匯醫(yī)慧影的國際化、前沿化、技術(shù)化、場景化進(jìn)程,2017年8月26日,邢磊教授作為大會(huì)主席,在硅谷組織了首屆智能醫(yī)學(xué)高峰論壇,來自Stanford、MIT、UCLA、UCSF等著名高校的專家教授及灣區(qū)多家高科技公司的行業(yè)領(lǐng)軍人物與大家共同探討了AI技術(shù)的發(fā)展,在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用及行業(yè)發(fā)展的前景。2018年將在深圳由邢磊教授和中國工程院院士于金明教授共同發(fā)起第二屆智能醫(yī)學(xué)高峰論壇。另外邢磊教授將于本月中旬在國內(nèi)北京、西安、成都等地出席國內(nèi)人工智能高峰會(huì)議,發(fā)表主題為《Deep Learning and Decision-Making from Clinical Data》的主題演講。

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