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大发体育汇医慧影王捷:医疗AI的发展趋势和商业

  小型船体结构图

  AI在各个垂直行业深入的时候,跟本行业的结合可能是现在的难点,在医疗这种需要专业的领域更是艰难。

  创业家&i黑马讯(常皓靖)11月23日,由创业家&i黑马主办的第11届创业家年会在京举行,汇医慧影副总裁王捷获得黑马TOP10奖项。

  在现场,王捷发表题为“AI赋能全周期诊疗”的演讲,就医疗AI的发展趋势、应用进阶以及商业落地分享了自己的思考。

  我给大家分享一下医疗AI的发展趋势、应用进阶、商业落地,以及我们在做和要做的事情。

  AI在这几年是一个非常热的话题,图像识别效率的提升带动了各个行业的应用。

  第一类,对于图像的处理。具体来讲,医疗影像,平时去医院拍的片子,比如说CT、核磁,骨科、动脉、眼底。

  第二类,文字的处理或者语义处理。简单来说,对病例的分析,病例进行结构化处理之后,形成一个结构化的数据库。

  目前来看,IBM沃森走的是第二条路,语义或者文义的整理。相对来讲,AI在图像处理上取得的成就更大,而且已经应用到了医院的诊断过程当中。

  算法方面,没有大的差异。但相较于自动驾驶、图象识别来讲,医疗的数据量会相对小一些。

  算力方面,大家也是大同小异。我们在积极地跟一些硬件厂商合作,帮助他们开发一些适用于医疗AI的硬件。

  数据方面,医院是个相对封闭的系统。在过去这些年,互联网和移动互联网的浪潮并没有给这个行业带来大变化,医院的信息化的进程是从这几年才开始的。但是AI目前在给它带来一些变化,原因是结合AI,医疗数据、影像数据真正能够发挥作用。这也在倒逼医院把它存量的影像数据经过脱敏的处理之后,做出能够跟AI结合、赋能诊断的产品。这是包括医院在内的行业正在发生的比较大的变化。

  第一个阶段,经验时代:人工诊断+传统CAD。医疗是个高度依赖于经验积累的行业,医学院的学生也比其他的学科要苦一些,要学5年,甚至8年。

  第二阶段,智能筛查时代:AI1.0。我们已经可以通过图像识别的方法,让机器、计算机、算法,做一些普通医生需要花精力来做的事儿,有两方面的意义:

  一是,我们的医疗资源相对少,影像科医生的工作负荷大,每天可能需要看几百张片子,而且大部分是重复劳动。智能筛查可以让影像科医生的状态,从一个小学生变成阅卷老师。

  二是,医疗资源分布不均,标准化的产品可以帮助到影像科医生相对薄弱的区域,给出更加有效的诊疗。

  第三阶段,智能决策时代:AI2.0。我们可以在一些病种上,在量化的问题上,给医生相比之前用经验自己测量判断更加精准的治疗方案,这也是我们目前在做的事情。

  举个例子,我们在1.0时代,有胸部的、肺部的、骨折的影像识别产品,这些都是实际在医院当中应用的,目前全国合作的医院大概有800家,里面有接近400家的三甲医院。从准确率来说,已经比较高了。人的工作状态是会变动的,精神状态,疲劳程度,各方面的经验积累不同,这些维度上都会有一些变动,但机器会处在一个稳定的水平。大发体育

  精准诊断,更多的是针对于患者,尤其是在你的病患数据积累之后,我们可以给出一个更加精确的诊断方案,往精准医疗的方向走。

  举一个2.0的例子。我们和301医院合作发布了主动脉夹层的AI产品。这个产品对医生最大的价值,是在主动脉缺口的测量上面,能够给出比人更加准确的方案,让时间大大缩短。过去一个非常有经验的医生大概要5、6个小时来做手术,但这个系统大概在10-20分钟之内就可以完成。

  大家知道,医疗的病种非常多。我们希望在重点病种的深入之后,可以在多病种上有所突破。当然,我们目前产品线也是比较丰富的。

  医生对医疗AI的接受程度或者期待度还是比较高的,我们现在也在全国范围内大部分的医院,尤其是好的三甲医院,开始介入和对接产品了。

  AI在各个垂直行业深入的时候,跟本行业的结合可能是现在的难点,在医疗这种需要专业的领域更是艰难。现在在国内,没有医学和计算机结合的专门人才培养和科研体制,但海外在医学影像处理、医学和计算机的交叉学科上,有非常高的储备,而我们整个团队就脱胎于斯坦福大学的癌症研究中心,有非常好的海外技术背景。

  我们希望跟中国的医疗病例结合,最终可以在诊疗、医院效率、医疗资源分配方面做出一点点贡献。谢谢大家!

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