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ICU呼叫對講系統(tǒng) 醫(yī)療丨人工智能科技融入醫(yī)療,“機(jī)器人”看病不再是夢想

2023-10-18 12:06

隨著阿里巴巴集團(tuán)主辦的云汐大會于2017年10月11日在浙江召開,AI—人工智能前沿?zé)狳c(diǎn)在大會上引起關(guān)注,特別是將AI用于醫(yī)療行業(yè),很多企業(yè)都競相嘗試這樣的融合發(fā)展,相信不久的將來未來醫(yī)療?浙大一院?智慧醫(yī)院,“機(jī)器人看病”不再是夢想?!冬F(xiàn)代醫(yī)藥衛(wèi)生》雜志也會一致關(guān)注AI用于老年醫(yī)養(yǎng)康護(hù)產(chǎn)業(yè)的研究情況,希望更多科研人員研制出更多為老年人服務(wù)的AI醫(yī)療產(chǎn)品。

在醫(yī)療影像AI應(yīng)用上,英特爾要讓數(shù)萬開發(fā)者和億萬大眾受益

談到人工智能在醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用,不少業(yè)內(nèi)人認(rèn)為醫(yī)療領(lǐng)域內(nèi)的約束和障礙還有很多,AI若想落地臨床,會受到數(shù)據(jù)多樣化、標(biāo)注復(fù)雜化、政策明朗化及詢證理解難等多個問題的限制,目前還很難看到明確的未來。

于是不少企業(yè)選擇退步或觀望,即便涉水,也只是淺嘗輒止。

“醫(yī)療問題面前,不再分中國美國,也不分科技公司還是醫(yī)療公司,這是一個關(guān)系到全人類生命健康的話題。在面對這一問題時,不管過程多么艱辛,一定要有人站出來。” 英特爾中國數(shù)據(jù)中心云計(jì)算高級技術(shù)總監(jiān)周翔如是說。

在與浙江大學(xué)第一附屬醫(yī)院、愛爾眼科等多家醫(yī)院,以及阿里云、浙江大學(xué)數(shù)理學(xué)院、浙江德尚韻興圖像科技有限公司、晉弘科技和極視互聯(lián)等多家單位及企業(yè)共同探索數(shù)月后,英特爾已經(jīng)印證了AI在甲狀腺結(jié)節(jié)、糖網(wǎng)和黃斑變性等眼底病變醫(yī)學(xué)影像輔助診斷上的可行性,于是決定加大力度,全力推進(jìn)AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的實(shí)踐。

當(dāng)業(yè)內(nèi)其他公司的醫(yī)療團(tuán)隊(duì)把所有精力集中在研發(fā)自有產(chǎn)品之際,英特爾認(rèn)為“授人以魚,不如授之以漁”,一家公司能做的事畢竟有限,如果利用自己百年來積累的技術(shù)優(yōu)勢、平臺優(yōu)勢和行業(yè)服務(wù)能力,扶持更多的AI醫(yī)療創(chuàng)新者,將比一人孤軍奮戰(zhàn)更有意義。

那么如何“授之以漁”?

經(jīng)過一番考量,英特爾決定為來自世界各地想用AI解決醫(yī)療問題的團(tuán)隊(duì),提供更強(qiáng)大的硬件平臺、更易用的軟件,讓他們更專注解決問題本身,無需考慮軟、硬件限制,從而發(fā)揮最大勢能。

最終,英特爾選擇以比賽作為切入點(diǎn),與合作伙伴啟動了一場有著2887支隊(duì)伍參與的天池醫(yī)療人工智能大賽。

這次大賽向醫(yī)學(xué)界公認(rèn)的難題肺結(jié)節(jié)早篩發(fā)起挑戰(zhàn)。

一、為何選擇從肺結(jié)節(jié)篩查切入?

此次大賽是英特爾、阿里云、零氪科技一同發(fā)起和支持,是國內(nèi)第一個醫(yī)療人工智能大賽,規(guī)模和數(shù)據(jù)量也在世界范圍內(nèi)絕無僅有,共有16家國內(nèi)知名腫瘤醫(yī)院為本次比賽提供了脫敏和標(biāo)注的、近3000例高危患者的低劑量肺部CT影像數(shù)據(jù)。

之所以選擇肺結(jié)節(jié)篩查作為“考題”,是因?yàn)槲覈伟┘膊⌒蝿萦訃?yán)峻。全國腫瘤登記中心早在2013年發(fā)布的《2012年中國腫瘤登記年報(bào)》就顯示:截止當(dāng)時,近30年肺癌的死亡率上升了465%,取代肝癌成為中國首位惡性腫瘤死亡原因。

而且國內(nèi)有從肝癌識別的業(yè)內(nèi)人士也曾指出,通過對比中、美、英三國的肺癌發(fā)生率和死亡率,數(shù)據(jù)顯示國內(nèi)肺癌發(fā)生率低于英、美,但死亡率卻已超過英、美。這其中的重要原因是,當(dāng)患者診斷出自身有肺癌后,70%已到中晚期,錯過了最佳診斷和治療時間。

因此肺癌早篩在國內(nèi)是一件刻不容緩、急需解決的任務(wù)。

早篩是減少肺癌死亡率的重要手段,而癌癥早期多表現(xiàn)為肺部結(jié)節(jié)。這些肺部結(jié)節(jié)的尺寸非常小、對比度低、抑制化高。

過去的篩查工作均由影像科醫(yī)生完成,由于每個病人肺部CT的掃描圖片數(shù)目超過200層,平均診斷時間在20分鐘以上,當(dāng)醫(yī)生遇到大量病人時,極其耗時、耗力,而且容易漏診。

與此同時,微小肺部結(jié)節(jié)在影像學(xué)的表現(xiàn)易與其他組織或部位產(chǎn)生混淆,如毛細(xì)血管、結(jié)核、假瘤等,從而打擾到醫(yī)生的判斷。

基于這一痛點(diǎn),影像科急需新的技術(shù)來輔助醫(yī)生提升診斷效率,這時候人工智能從眾多技術(shù)中脫穎。它能從海量醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和模仿醫(yī)生的診斷“經(jīng)驗(yàn)”,在短時間內(nèi)快速提升診斷能力,輔助醫(yī)生減少誤診。

二、行業(yè)此前面臨的軟硬件局限與解決方法

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