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斯坦福汇聚AI最强阵容,汇医慧影独领风骚
2020-08-01 21:24:21  来源:腾锦资讯网 

  在全球AI竞赛中,由众多AI公司组成的中国选手队一直处于国际领先地位,这一点在这一届的RSNA上可以得到印证:已经有不少外国厂商和国际院校正在积极寻求和中国优秀AI机构的合作。AI领袖汇医慧影就在大会期间接到来自日本、美国、澳大利亚等国家的一些厂商和机构的合作申请,成为RSNA2017峰会上一道亮丽的风景线。

  另一个有意思的现象是,在由汇医慧影和美国斯坦福大学医学院放射肿瘤系AI实验室在硅谷联合发起的“中美医学影像人工智能前沿峰会”会上,不少硅谷AI顶尖人才慕名而来,并向汇医慧影CEO柴象飞发出了求职申请,以求登上AI的高速列车。同时与会专家也对中国AI领袖企业所做的成绩表示了高度的认可。

  作为一家全球化布局的AI公司,汇医慧影一直高度重视技术、人才、交流的国际化全球化工作。由汇医慧影和斯坦福大学联合发起的“中美医学影像人工智能前沿峰会”旨在加强AI的国际化交流,来自全球顶尖的影像专家、AI专家荟聚一堂,就医学影像创新和人工智能场景融合做深入热烈的探讨。会议由斯坦福大学医学物理中心主任、汇医慧影首席科学家担任主席,邢磊是美国斯坦福大学终身教授、同时兼任斯坦福电子工程系、分子影像及生物信息专业以及Bio-X的教授。他从事医学影像,医学物理以及医学信息方面的教学研究20余年,发表专业论文数目近300篇,主持过多个NIH、DOD、NSF、ACS、RSNA及其它机构的重大科研项目,曾获美国协会研究学者奖、美国医学物理学会(AAPM)最佳论文奖、及谷歌研究奖,是AAPM和AIMBIE(美国医学与生物工程院)会士,国家千人。前中华医学会放射学分会主任委员、复旦大学附属华山医院终身教授冯晓源教授,北京大学第一医院放射科主任王霄英教授,斯坦福癌症研究所生物医学信息学主任DanielL.Rubin,华中科技大学同济医学院附属协和医院放射科杨帆教授和福建医科大学附属协和医院影像科薛蕴菁教授,汇医慧影CEO、美国斯坦福大学博士后柴象飞等多位跨领域跨学科的专家出席了会议,并做了主题分享。以下就会议演讲主要内容做了梳理,供大家学习参考。

  放射医生其实是数据科学家

  美国医学信息学学院的研究员、斯坦福癌症研究所生物医学信息学主任DanielL.Rubin副教授做了”AI与癌症定量分析”的主题分享。

  Rubin教授着重强调了放射组学分析中高度标准化与影像注释的重要性。他说:“放射组学或机器学习可以应用于疾病探测、病灶分割、诊断、治疗选择(个性化医疗)、疗效评估和临床预测,尤其是后三者将极大地受益于深度学习。”

  在模型训练方面,Rubin教授认为,相比二维影像,放射医生更愿意采用三维数据,这是因为三维影像数据可以提供更多的层析信息,更为精准。但深度学习所需的硬件成本高昂且难以获取大量标记后的训练数据。因此在未来,影像将因GPU的容量而被重新定义。

  Rubin教授还提到放射学将会成为多学科的交融点,放射医生实际上是数据科学家,而计算机可以更好地帮助放射科医生整合各类信息,看到人眼看不到的巨大信息。当然,挑战依然存在,如何进一步提高放射组学的可靠程度,以及如何将诸如病理学、基因组学等学科更好地与放射学有机地融合在一起是当前主要课题。

  医生对人工智能的积极参与合作,是为人类健康最后一公里事业贡献的关键一步

  前中华医学会放射学分会主任委员、复旦大学附属华山医院终身教授冯晓源做了“放射学未来”的主题分享。

  冯教授说中国已经提前进入老龄化社会,医疗模式正在从以疾病为中心转变为以人的健康为中心。尽管中国政府在各级医院大力投入,购买新型影像诊疗设备。然而由于医疗资源分配不合理问题继续存在,县级医院虽然有设备,但人才匮乏,解决这一问题需要调整思路,从人才集中型向技术集中型发展,借助现代化手段,过去利用人力来解决的问题,之后可以用技术和智能来解决问题,人工智能帮助影像科医生减少程序性机械性、重复性工作,提高效率和准确率。

  同时,冯教授还提到影像医学是属于体内诊断,体内诊断往往是第一个看到病灶的人,影像科主要工作是发现病变,影像科医生也不参与疗效评估和随诊的相关工作。我们未来希望能影像科医生能更多的参与治疗,在疾病诊断中成为领导者,并且医生应该积极参与合作,这是为人类健康最后一公里事业贡献的关键一步。当然,实现这些也需要各医院之间要打破信息壁垒和体制壁垒,进行信息共享,大数据共享。而且精准诊断、治疗方案、预测预防也有赖于大量的有效数据。

  AI要生在医院,养在医院,用在医院才有最大的价值

  随后,北京大学第一医院放射科主任王霄英教授做了“AI在医院影像科室的临床实践”的主题分享。

  王主任说,AI在影像科其实不称其为AI,而是叫InformaticTools,也就是发掘各类信息价值的工具。假如我们把AI比作孩子,那么AI的出生和养育可能需要依靠汇医慧影这样的公司,然后医生来用。然而现在就我有限的理解来说,我的感觉是AI的出生、养育和价值的发挥都要基于医院,同时借助于公司良好的技术支持。而且更重要的是对于公司来说,要持续提供支持把AI抚养地更好,且这种支持要来源于医疗数据并契合医院的需求,两者相辅相成才能为AI的高速发展提供优良的环境。只有当医疗数据在医院和公司之间流动起来,它才能发挥出巨大的作用,成为AI发展的基石。

  同时王主任还表示,当前我们面临的挑战依然很多:临床需求复杂性、数据屏障、算法问题、放射医生的真实需求和体验问题,在大的临床应用布局下,产品能够得到放射医生们的认同才能更好地实现其价值。不过王主任仍然看好医学人工智能的未来,并帮助临床解决实际问题。

  深度学习可以辅助放射医生进行的诊断

  华中科技大学同济医院放射科王良教授做了“深度学习在多参数磁共振成像的前列腺癌自动诊断应用”的主题分享。

  王良说,PCa(前列腺癌)不仅是古代人类的病痛,更是当代人类的杀手,且近年来在我国其发病率呈明显上升趋势。PCa的诊断、鉴别诊断、治疗疗效评估对指导患者治疗方式的选择和提高患者预后意义重大。

  通过全自动MR成像,对PCa患者进行分类,并对比了深度学习和非深度学习分析方法的结果。最终实验结果证明,相比于非深度学习的方法,深度学习可以更准确有效地甄别前列腺癌和非前列腺癌。同时,可以通过人工设计相关纹理特征值提高诊断的准确度。

  AI真正解决临床需求还需要打破成见,医学同仁应携手同行

  汇医慧影CEO、斯坦福大学博士后柴象飞在母校斯坦福大学做了压轴,以“人工智能在医学影像中的应用与实践”为主题进行了分享。

  柴象飞表示影像科不仅是一个千亿级的庞大市场,AI也天生适合医学影像,从筛查到治疗诊断,影像穿插整个环节,AI从影像进行是一个很好的切入点。AI的快速发展最核心的创新是GPU,带给影像很大的发展。汇医慧影沿着影像的两个方面,从影像表现的诊断意见,到影像的预后预测着手。两件事同等重要,目前第一块大家研究的更多,但第一块的商业价值和临床价值非常有限,第二块的可能性和想象空间更大。柴象飞表示汇医慧影已经在第二块有了相对成熟的应用,结合放射组学和深度学习的新产品,已经落地了700多家医院,比如和深圳人民医院合作做了一组早期新辅的研究。

  柴象飞还提到目前深度学习的数据量无法达到世界顶级AI数据都是数百万上千万的数据量。汇医慧影现在利用传统小数据的模型应用医疗行业,同时这也是一个多方共赢的事情,既可以推进科研产品快速转化,还能帮助医院解决临床需求,这需要医疗从业者的共同参与。

  就在文章整理之际,国务院关于“促进新一代人工智能产业发展三年行动计划”出台,计划指出会进一步推动医疗影像辅助诊断系统的落地:推动医学影像数据采集标准化与规范化,支持脑、肺、眼、骨、、乳腺等典型疾病领域的医学影像辅助诊断技术研发,加快医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用。

  随着国家关于人工智能和大数据国家战略扶持措施的相继落地,这一轮AI角逐将很快出现分水岭,医学影像AI可能迎来洗牌,高下很快有结果。作为行业领先的人工智能影像公司,汇医慧影拥有一个漂亮的产品成绩单和市场成绩单,为自己提前拿到了一张终场入场券:提升效率层面,乳腺疾病影像诊断可节约至少70%的时间,胸片能节约将近50%的时间;在诊断准确率上,准确率超过95%;覆盖更多病种,包括胸部CT的防漏诊断,乳腺钼靶检测,、脑出血核磁分析,这几类偏筛查型;还有一些则深入到病种里头,可支持包括肺癌、乳腺癌、结肠癌、直肠癌、胃癌、宫颈癌、卵巢癌、鼻咽癌、前列腺癌等在内的癌种的诊断和治疗。

  好的产品自己会说话,汇医慧影以优秀的产品性能和产品体验为自己拿到了一个市场高分:2017年以来汇医慧影先后落地超过700家医院,完成多个产品线的开发上线,并于10月底完成数亿元B轮融资,成为行业最大玩家。汇医慧影也得到众多评委的青睐,先后斩获2017年度中国人工智能产业十大成长力企业、2017年度最具商业价值人工智能公司TOP50、2017年度中国医健产业独角兽、最具成长潜质50强等众多殊荣。


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