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智能医疗影像诊断系统“现实很骨感”

导读: 动辄可以听到“AI取代医生”“AI的准确率超过医生”的言论,同时“理想很美好,现实很骨感”的感慨频频传来,理想的豪言壮语随处可见,那现实是什么呢?

数据获取:“合作”共赢

影像数据是医院的,智能影像公司如何获取呢?

医疗数据是一种资源,意味着它有价值,想获取有价值的东西最简单的逻辑就是“买买买”,这正是财大气粗的IBM的战略。在2014年相继收购了大数据医疗保健分析提供商Phytel与Explorys后,2015年,以10亿美元收购了医学成像及临床系统供应商Merge Healthcare,后者坐拥有8500家客户,其中包括美国联邦政府和州政府机构、雇主、医保、医院等,以及3亿病人数据。

在我国,三甲医院拥有绝大多数影像数据,但影像数据不出院是必须守住的红线。为此,AI公司与医院寻求“合作”就成了一种可能的路径。一般来说,AI公司会选择与医院合作开发,一方面得到脱敏的数据和行业专家,一方面收获了产品打磨的场景,至于合作模式,则各有特色。

一般来说,智能影像公司官网上的合作医院被视为彰显自身实力的背书。记者从公司官网上了解到,推想科技称其与北京协和医院、同济医院、长海长征医院等5家三甲医院达成合作;科大讯飞先后与北京大学口腔医院、上海交通大学附属第六医院南院等多家医院合作;依图科技与浙江省人民医院合作。

刘再毅曾表示,非常希望与好的AI公司合作,以临床目的为中心共享研究成果。“我们临床数据最宝贵,光有技术没有临床数据,很多都是纸上谈兵。”

“我们现在不一定要获取数据,而是想使用数据,我们在和医生的合作中发现,他们对于数据共享持谨慎乐观和开放的态度,我们提供深度学习的经验,和对于数据标注、数据整理和数据隐私保护的方法论,结合医疗数据和专家只是,用科研服务、课题服务的形式结合起来。“吴博称道,宜远智能切入医疗影像领域,目前不以工具见长,而选择以贴身服务来做,同时,医疗影像数据敏感,处理算法要能分布式地下沉到数据所在位置,而不是一味期望数据统一归集到统一平台。

汇医慧影CEO柴象飞称,他们为顶级医生提供工具、方法合作共赢,而对于偏基层的医院,基于提供的IT工具之上,提供一些更加智能化、自动化的工具,同时不断收集数据,进行算法模型的迭代。这与其规划的商业模式是一致的,提高效率、降低误诊率的筛查类影像系统,短期内医院可以买单。至于与顶级医院的合作模式,公司高级市场经理梁恩铨披露道,与很多医院的合作是以科研合作的形式,最后的成果双方都有署名,“产品归我们,数据是医院的。”

数据处理:“只有人工,没有智能”

一如机器学习AI建模的流水线,医疗影像数据处理过程也要经历数据标注、清洗、切割,随后是建模、调参等。

在处理影像数据的技术问题上,据吴博介绍,医疗影像数据刻画的是体内脏器,与肉眼容易识别花鸟虫鱼人脸等常规图片,成像原理与视觉特征都不相同,深度学习模型尤其需要深度改造。

但医疗影像数据处理的特殊之处在于数据标注耗费时间更长、门槛更高,“要凑齐多名资深医生对数据进行比下诊断报告还要细致的标注,难度、进度和成本都很高。”吴博称。无怪乎,科大讯飞智慧医疗事业部总经理陶晓东称,行业数据、专家资源和核心技术是打造智能影像缺一不可的三要素,大多数AI公司与医院合作开发,由院内专家进行标注。

拿汇医慧影为例,医生使用其产品的同时就能对影像数据进行标注,产生他们需要的有效数据。“医生在看片的过程中,如果发现有病灶的影像,用我们的系统在病灶上直接标记。除此之外,系统中还集成了病理和病理数据,综合这些信息才能判断是否有癌症。”梁恩铨告诉记者。而这引发了一个现实问题:数据产生速度很小。

在医生的诊断中,影像仅是一个参考信息,最终还要参考病理诊断等信息进行确诊,所以对于打造一个智能诊断系统来说,很多数据的集合才是有效的数据。对此,梁恩铨介绍道,AI公司需要尽可能多地打通不同的系统,把病人的所有相关信息整合在一起,这其实是比较难的。汇医慧影单独开发了一个数据平台,其中集成了数据清洗功能,把病理、病例和影像数据拿过来后,还要整合清洗。“医疗数据获取难,标注工作量大,我们自嘲所谓人工智能,只有人工没有智能。相对于机器视觉的其他领域,医学上走得还是要慢一些。”

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