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联影沈定刚:AI在医疗场景应用众多,交叉领域人才培养是关键

导读: 医疗人工智能与“AI+工业”、“AI+智能驾驶”大为不同。这种不同不仅体现在应用场景的差异上,更体现于数据与算法的不同。要驾驭“AI+医疗”,需要优秀的既懂医生又懂AI的交叉领域人才。

前沿技术可以让基层受益

“懂AI的医生可以代替不懂AI的医生,懂医生的AI可以代替不懂医生的AI。”

在2018医疗科技世界论坛主论坛上,联影智能联席CEO沈定刚教授再次为医疗人工智能发声。

长期以来,国内医疗影像硬件设备、基础设施资源一直分布不均。为解决这一困局,国家推行分级诊疗政策,然而该政策在实行中面临各式各样的问题,人才,特别是优质医生资源匮乏是其核心痛点之一。

沈教授在会上指出,借助AI辅助医生诊断,特别是达到专家级水平的AI,能有效地提升基层医院诊断水平,从而缓解医疗人才稀缺这一问题,推进分级诊疗落实。

他介绍说,联影智能所依托的母公司联影,作为一家高端医疗设备企业,过去已推出56款产品,在全国各地装机4300多台套,以类似于节点的方式扎根于全国各地医院。沈定刚教授谈到:“一个区域内各省、县、乡各级医院,通过影像云可实现不同医院影像设备云端连接,由此各级医院形成一个互联互通、资源共享的影像中心。这种情况下,我们开发的可用于辅助医生智能诊断、早期筛查的AI智能应用,可通过云端共享给基层医院,帮助基层医生实现更智能、精准的诊断,提升基层医院水平,一定程度上缓解放射医生匮乏的问题。”

医疗人工智能,需要既懂医生又懂AI的交叉领域优质人才

医疗人工智能与“AI+工业”、“AI+智能驾驶”大为不同。这种不同不仅体现在应用场景的差异上,更体现于数据与算法的不同。要驾驭“AI+医疗”,需要优秀的既懂医生又懂AI的交叉领域人才。

沈教授在会上谈到:“企业要在医疗人工智能领域扎根,具备经验丰富的人才必不可少,特别需要在工业界工作多年、在学术界扎根多年的人才。现在,联影智能已经拥有一批来自苹果、谷歌和特斯拉的工业界精英,还有来自于康乃尔大学的副教授等一批科研人才,有这样一系列人才,我们才可以做出全栈式的医疗人工智能。”

“但我们也需要一大批年轻人才队伍加入我们。”沈教授说。联影智能尤其重视AI人才的培养。早在今年六月,联影智能率先在AI人才培养方向作出行动——成立联影智能医智合作培育研究中心。“在这个中心,我们希望让理工科研发人员走进医生、服务医生、赋能医生。同时也可以让医生,特别是年轻的医生和理工科研发人员一起成长。因为对医生而言,AI不可能代替医生,但是懂AI的医生可以代替不懂AI的医生。在资深科学家的指导下,年轻医生和理工科人员自然而然会成为一个非常好的合作伙伴,以更快的速度将医疗和工科相结合。”

AI可应用的广袤医疗场景

AI的应用场景非常广泛,沈教授在演讲中对联影智能研发的AI应用做了细致的介绍。

“以肺癌为例,人工智能可以辅助成像,也可以辅助肺癌筛查,还可以做随访。医生可将最新的患者肺结节影像与历史影像作比较,对存在问题的患者进行相应的诊断和治疗;同时,医生也可在治疗过程当中用人工智能做预后和预测。在这些过程中,人工智能都可大幅提高医生效率。总的来说,从筛查、随访、确诊、治疗到预后,这些都可以通过人工智能实现流程优化,而联影智能做的就是这样面向整个流程的全栈式人工智能。”

“人工智能还可以赋能设备,在MR和CT中,医生可以进行一键智能扫描,获取患者的三维人体图像。病人躺在扫描仪上面,AI会识别要扫的器官在哪里,这就是计算机视觉的应用。”

“人工智能还可以做一系列的辅助诊断,例如AI可根据X光胸片自动判断十几种肺病;可以检测肿瘤的位置和参数;可以根据CT影像做骨伤鉴定。这些应用在急诊中非常有用。除此以外,医生可以在CT图像中了解血液的流动,特别是心脏血液的流动,从而判断患者需要怎样的支架,随之而来的是手术成功率的提高。另外,在做放射治疗的时候,医生一般需要花20-30分钟时间将里面的器官勾勒出来。现在联影智能用0.7秒的时间可以自动勾勒一个器官,快速完成器官分割。”

“人工智能还能进行关节炎的自动参数检测。所有的这些AI应用,可以放在影像云,通过远程医疗进行辅助分析。”

为深入描述人工智能的应用,沈教授在演讲中向听众展示了以下案例。

“人工智能可以做脑结构的智能评估,医生可以通过AI获取轻度认知障碍和老年痴呆症的诊断结果。例如,通过AI分析患者60岁、61岁、62岁的脑图像,我们可以得知患者脑部每一个区域的相应变化,进而生成结构化的报告,辅助医生为患者做一个非常精准的诊断。”

“除此以外,AI也可以做肿瘤的智能化扫描,当医生认为一个患者存在肿瘤之后,可对患者做一个精准的扫描。第一个图像扫描完毕之后,AI方法可以判断大致的肿瘤类型,然后决定下面要扫什么。随后,AI将后续扫的图像与前面的图像结合起来,继续判断第三个图像扫什么。通过这种形式扫描出来的图像拥有更好的诊断度。”

“在胸片方面,除了常规的读片外,AI还可用于X光胸片的复读。每天晚上医生做过诊断,写了报告以后,AI可以检查所有的报告,比较相应的图像,寻找医生可能忽视的问题。若发现问题,AI可向医生预警,以便医生在第二天进行再次检查。”

“一个新的AI应用是用于儿童生长评估,AI系统可以在一秒钟内估计出一个小孩的骨龄。当然,更为常见的是用于骨折的智能检测。AI可以定位出肋骨的位置,将肋骨区分开并设立标签,并生成结构化报告。”

“除了刚才说的应用以外,AI可在肺部进行非小细胞肺癌的勾画,仅用0.3秒即可勾画出非小细胞肺癌,这可为影像学研究节省大量的时间。此外,通过胸部的平扫CT,AI不仅可以做肺结节的检测,还可以做心脏肥大预警,甚至于骨折预警。”

应用需要平台进行整合

在演讲中,沈教授谈到联影智能目前正在搭建一个医学影像深度研究平台,平台包含图像分割、目标检测、图像分类、图像配准、图像映射等独立的模块,每一个模块都将进行标准化,还能自由组合。这样,当这一平台搭建成型后,过去从算法开发到应用部署这一漫长过程将会变得简洁,AI产品的部署也将越来越快。

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