匯醫慧影參纂 | 實例解讀《中國醫學影像AI白皮書》

2019-04-02

近年來,在政策積極導向、技術飛速發展以及醫療衛生領域研究實踐的有益反饋多重作用下,人工智能核心產業規模急劇增長,AI+醫療正在實現快速落地。醫學影像AI因數據的先天優勢在醫療AI領域自成一脈,已然成為醫學AI中最為繁盛的分支。


醫學影像AI行業的“野蠻生長”


產品要有生命力,首先要保持這個種子是對的,培養、施肥、修剪方式是合適的,才可能讓它長起來。


醫療人工智能領域,各大企業都在竭力汲取AI大環境的陽光與營養高速發展,甚至已成“野蠻生長”之勢。面對著“野蠻生長”中的泡沫與亂象、迷失與疑問,同時也處在巨大的挑戰與機遇下,《中國醫學影像AI白皮書》正是醫學影像AI行業迫切需要的“答案之書”。


2019年3月26日,由中國醫學影像AI產學研用創新聯盟(CAIERA)主辦的《中國醫學影像AI白皮書》(以下簡稱“白皮書”)發布儀式在北京成功舉辦。聯盟召集國內三甲醫院的影像專家、科研專家和匯醫慧影在內的領先AI醫學公司一起起草了這份專業的白皮書。分析了醫學影像AI在15大臨床應用中的發展價值所在,幫助相關人士深刻透析產業發展的模式及發展機遇,并對40+具有代表性的醫學影像AI公司進行了介紹,為企業提供一套完整的發展戰略與方向。


6大方向描繪醫學影像AI企業發展藍圖


《中國醫學影像AI白皮書》從人工智能在醫療領域的應用、醫學影像AI算法的最新進展、醫學影像AI的需求調研、臨床應用現狀與展望、政策、挑戰與建議等6個方面進行了深度研究。


作為醫學影像AI領域技術商業化程度最高的公司之一,匯醫慧影始終肩負社會責任,以專注深耕的科研實力,成熟豐富的落地產品為基礎,有幸受邀參與白皮書編纂工作,執筆其中盆腔影像AI及大血管疾病AI兩大???。


中國醫學影像AI產學研用創新聯盟理事長,中華醫學會放射學分會候任主任委員,“白皮書”主編劉士遠教授


發布會現場,中國醫學影像AI產學研用創新聯盟理事長劉士遠發表致辭:“這是白皮書的第一次發布,也是第一版,但以后每年都會做。聯盟旨在促進醫學影像AI行業的發展,《中國醫學影像AI白皮書》是聯盟工作中重要的一部分,凝聚了產學研用各個環節相關人員的心血和結晶,也代表了目前國內AI領域的最權威的聲音?!?/span>


《中國醫學影像AI白皮書》針對現行政策對醫學影像AI面臨的挑戰和機遇,進行了深刻的解析,并提出了建設性建議,幫助產業相關人士剖析政策趨勢,尋找合適的發展戰略。


以匯醫慧影產品落地為例,打開醫學影像AI的“答案之書”


匯醫慧影目前處于AI影像3.0階段,醫學影像AI產品體系已覆蓋篩查、診斷、治療和預后預測全流程鏈條,也因此得到參纂白皮書中盆腔影像AI及大血管疾病AI部分的機會,但影像AI的作用場景還有非常大的想象空間。我們以實例打開“答案之書”,找到5個答案。


Q1

以匯醫慧影落地產品為例,人工智能在醫療領域是如何應用的?


A:隨著醫學數據集的擴增,硬件設備的提升,AI算法的不斷優化改進,AI在醫療場景中的技術積累愈發成熟,AI研究也開始加速落地?;鬩交塾凹唇⒉嫉腁ORTIST3.0 主動脈人工智能精準診療系統為例,以影像AI的發展為主動脈疾病治療帶來了全新突破。解決了主動脈瘤及主動脈夾層手術中的精準測量、預后預測和遠程隨訪三大核心問題。

 

在學科深度層面,提高手術的精準度、為患者提供個性化隨訪計劃,幫助患者改善遠期結局;在學科寬度層面,AI幫助基層醫生擁有更好地診療水平,將提高中國基層的整體醫療水平和學術水平,推動了中國血管學科建設。


Q2

影像AI行業飛速發展中,用于醫學影像的算法發生了怎樣的跨越?


A:在B型主動脈這個問題上,醫療影像雖然實現了突破,但也經歷了數據量級的挑戰。主動脈全國的發病約10萬級,當我們再往A型、B型主動脈瘤細分時,每一個單病種只有幾萬例的發病人群,通常只能在幾百或者幾千個數據集中進行計算。

 

基于小數據、分布式、多模態、輔助治療、普適性、云計算等技術突破,解決或減輕了數據量級、數據共享的問題。比如通過CT、MRI等多模態數據的融合,影像數據、臨床數據、病理數據、基因數據等多類型數據的融合,構建起全影像數據鏈。通過推薦個性化治療決策方案,優化預后等方式,讓人工智能為醫生和患者創造更大價值。


Q3

在覆蓋全國31個地區、2135家醫院的5000多份針對醫學影像AI的需求調研問卷中,醫師團隊和科研院校有怎樣的需求?


A:中青年醫生、高年資醫生和放射科管理者普通更為關注AI技術,大多數醫院AI研究院或成果轉化部門缺失,只有1%的受訪醫院建立了AI研究部門;88%的醫學影像AI產品集中在肺結節;醫生在合作中可提供的首要資源是圖像;大部分醫生認為本領域最大的問題是缺乏行業標準和AI相關知識。


挖掘需求、以需求出發、滿足需求,是匯醫慧影在Nova.AI智慧影像云、Dr.Turing AI輔助診斷平臺、Radcloud大數據智能分析云平臺等五大產品線研發升級過程中一直關注的核心,始終保持與醫院和醫生的深度合作和交流。未來人機協同將成為醫生的工作常態,屆時中國醫療服務的供給水平將得到很大提升。


Q4

醫學影像AI在學術研究、產品開發、臨床應用的現狀與展望?


A:缺乏行業共識與規范、數據質量參差不齊、沒有統一的評判標準、沒有足夠的優質數據幾乎是所有醫學影像AI臨床應用中都會遇到的挑戰,法律法規未明確、審批周期長也是AI落地正在面臨的問題。


在這一方面,匯醫慧影基于影像組學的大數據智能分析系統匯集了500多家醫院的不同課題,目前擁有大量精標注影像數據,并結合海量臨床數據、檢驗數據、病理數據,構建了一個全量數據中心,這是實現全周期人工智能醫療的基礎。建立有效的評價體系、公開數據與評價中心、數據庫是影像AI行業的迫切需求。


Q5

不可避免的傳統醫療基礎設施和監管體制下,中國醫療AI影像要如何突破瓶頸?



A:AI醫療行業的應用與其他領域不同,目前是以輔助為主,還不能對專業醫生形成替代。但AI醫療依然具備廣闊的發展前景,在醫療影像識別、慢病管理、健康管理、醫院信息化、醫療數據處理、遠程醫療、移動醫療、藥物研發等醫療產業鏈的重要節點都在不斷取得新的成績。

 

但在沒有直接對應的《審查指導原則》的情況下,各企業注冊審批前行的過程注定曲折。完善市場準入機制、建立行業標準和秩序、優化統一數據質量是相對可行的方法。政策方面,出臺引導政策、搭建第三方獨立影像機構、把影像AI納入醫院評分系統也將為影像AI發展注入新的動力。


《中國醫學影像AI白皮書》正是助推影像AI繼續發展重要且必要的一環?;鬩交塾胺淺H儺夷芄徊斡氳健鞍灼な欏貝?到1誕生的過程中來,既是參與者也是見證者。希望以匯醫慧影在醫療影像領域專注深耕的科研技術積累與落地實踐經驗,為中國醫學影像AI行業發展賦能。


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