联影智能COO詹翊强:医疗AI没有“卡点”式成功

来源 :AI报道 时间 : 2020-07-17 15:19:21

听了那么久的医疗AI故事,一场疫情,给医疗创新企业们限定了交卷时间。当然,这其中也不乏在疫情中迎来应用落地“高光时刻”的优等生。

日前(7月9日),2020世界人工智能大会云端峰会(WAIC)最高奖项SAIL奖(Super AI Leader,卓越人工智能引领者)颁布,获得这项殊誉的,除了来自IBM的人工智能辩论系统、百度的文心知识增强语义理解技术与平台、卡内基梅隆大学的自动发现智能平台、清华大学等推出的亿阻器卷积网络的全硬件,还有一家,便是联影智能的uAI新冠医学影像智能化诊断全栈解决方案。

紧挨SAIL奖后,联影智能又凭借在抗“疫”期间的表现荣登工信部双份“荣誉榜单”。新冠疫情以来,联影智能已经和多家三甲医院合作,完成论文多篇,其中在顶级期刊(如IEEE Transactions on Medical Imaging, EBioMedicine, IEEE Reviews in Biomedical Engineering等)上发表的论文累计影响因子>25。

作为一家成立仅两年的医疗AI创新企业,这些荣誉单拿出每一项,都代表着沉甸甸的行业认可。

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图:联影智能COO詹翊强

在2020世界人工智能大会云端峰会期间,AI报道采访了联影智能的COO詹翊强,共同探讨了优等生眼中医疗AI的时下与未来。

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疫情中全面出击的联影AI应用

 

在本轮疫情防控中,“uAI新冠肺炎医学影像智能化诊断全栈解决方案”是联影智能推出的一款基于人工智能的“破疫神器”——涵盖了成像->检测->诊断->随访的全部流程。

在成像上,联影推出了“智能天眼”CT。据统计,从疫情爆发以来,有500余台“智能天眼”CT驰援了多家医院,包括武汉全市70%的定点医院发热门诊、传染病区及超过一半的方舱医院;联影智能针对疫情推出的“uAI新冠肺炎医学影像智能化诊断全栈解决方案”,服务了全国100多家医院,并支援了美国、马来西亚、意大利等国家。

联影“智能天眼”CT和以往CT有何不同?算法又在其中发挥怎样的作用?

据詹翊强介绍,以前的CT是装在医院房间里的,“智能天眼”CT除了 CT本身,还会在CT房间顶上安装摄像头,病人进去后,可以自动检测各个身体部位。通过这样的CT天眼人工智能技术,CT技师可以不用进入扫描间,与病人零接触的情况下,帮病人摆位、移床等流程全部实现自动化,而且病人戴口罩也不影响检测,极大降低了交叉感染,保护了医务工作者。

在这个过程中,背后的AI算法可以利用摄像头拍摄下来的两维视频来实现重建病人的三维身体模型,随后系统根据AI计算出来的三维信息,再传送到 CT中,就可以精确地对病人的身高、体型、位置等信息进行计算。比如说,在做扫描时,病人躺下后 CT就可以自动聚焦在病人的胸部,而一般没有这样“天眼”功能的CT,当病人需要扫描时,技师必须要走到病人身边,用激光笔进行定位,设置机器的扫描区域,然后技师再离开扫描间。

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据詹翊强介绍,联影最早开发这个应用时是为了提高扫描的速度,这次疫情期间,因为“智能天眼”CT可以避免技师和病人的接触,极大减少交叉感染风险,联影把搭载天眼技术的CT安装到了全国500多家医院,而且现在正在被广泛的使用。

在成像之后,“uAI新冠肺炎医学影像智能化诊断全栈解决方案”可以基于患者CT图像,完成从成像、筛查、诊断到随访的全环节,包括自动标记病灶,将5至10分钟的CT阅片时间缩短至1分钟以内。

以AI技术参与新冠筛查为例,常规的病人列表是先到先诊断,而联影智能基于AI给出的病人列表是会根据病人轻重缓急等因素进行动态调节的。比如,当一个病人扫描完CT,甚至在他的CT片子还没有送达医生手中的时候,系统已经开始在做相关预判,包括判断哪些病人得新冠肺炎的可能性比较高,并基于这个概率去调整病人列表的排序,或者用某些警示图标来告知医生。经过这样一个前期智能筛查环节,医生可以优先去看那些已经被疑似的病人,这样对病人的及时救治是有好处的。放到新冠疫情这个场景,AI筛查的应用,还可以大大减少病人交叉传染给其他人的潜在风险。比如当时在武汉,在一个病人未确诊之前,他在扫描间等结果的过程中会接触到很多其他人。

在国内疫情期间,当一个病人被确诊得新冠肺炎而收治以后,基本上3~5天会做一次CT的扫描,通过AI这样一个非常精细的定量来识别医学图像中被感染区域的体积,进而判断病人在某种治疗下的病情走向,以及是否需要调整治疗方案等。在当时武汉医疗资源非常紧张的情况下,健康的病人能够及时出院,就可以把医疗资源留给更需要的人。而如何得出是否可以出院的结论,相比人的判断,通过AI可以做出更精准的定量化的评估。

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医疗AI没有“卡点”式成功

 

其实,在本轮疫情中,联影智能之所以能快速反应,很大程度得益于其一以贯之的产品研发逻辑。

“在收集完数据并做好标注后的一周内,我们针对新冠肺炎解决方案的第一个版本就开发出来了。但这并不是说我们已经预测到这个疾病会发生,而是因为我们在前期已经投入了很多精力去研发打造那些可以通用的、模块化的引擎。这也是为什么联影智能在成立第一年的时间里,没有井喷式地开发很多产品。但是一旦到这些基础的引擎成熟后,研发工程师就只需要把它们组装起来再进行调试。这也就能解释为什么联影智能可以在短短的一个星期就产生新冠肺炎的第一个可以适用版本。”詹翊强略带自豪地说道,“我们以前有很多不错的研发思路在这次疫情中得到了验证,这样的产品研发逻辑我们还会沿用下去。”

除了在新冠疫情中的应用,联影智能也开发了针对肺结节、骨折、脑出血等常见疾病的AI解决方案。

以脑出血这一病症为例,据介绍,目前联影智能在脑出血领域的技术应用可以做到这样几件事:除了最基本地能够快速检测出脑出血,还能评估不同类型脑出血病人的出血量情况,并自动对脑出血的类型进行标注。此外,还有一些非常精细的定量化的功能。比如,如果脑出血比较严重会推动大脑的中线位移,这个症状也意味着病人可能要马上进行手术。医生对于“中线位移”需要进行快速而慎重的判断。现在通过AI的加入,可以做到很精细的将标准定量化,同时也可以提高医生诊断的信心。

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图:联影智能颅内出血辅助分析系统

 

目前,这款应用已经走出实验室,并且在上海的几家医院开始部署试用。不过,鉴于脑出血毕竟是一个非常关键的急诊场景,所以目前并没有完全让软件独立来做,会有医生的参与。联影智能做了一些比较,目前为止,这一软件在脑出血诊断场景的应用中得到的效果非常正面,下一步会把软件推广到更多的医院。

詹翊强团队认为,综合医生能力、设备先进度等因素,越是基层的医院越需要AI的帮忙。未来,在基层医疗场景中,AI会帮到更多。

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医疗AI,短期内不要太乐观,长期内不要太悲观

 

探讨这一问题时,詹翊强用一句话概括了他眼中AI医疗发展的当下与未来,“我认为,短期内不要太乐观,长期内不要太悲观。”

从长期来说,随着整个人类社会的老龄化加剧,以及整个中国对健康医疗服务需求的增加,未来肯定会有越来越多的资源缺口,而且这个资源的缺口将越来越多的集中在软性的资源方面。“什么叫软性的资源?我们在设备上的缺乏可能会渐渐改善,而更大的瓶颈会是缺乏能够使用这些设备的人,缺乏能够根据这些设备输出做出诊断的人。” 詹翊强分享道。

短期内为什么医疗AI也不要太乐观?前几年,很多企业单靠医疗AI取代医生的故事就能迅速赚钱,但这个描述是比较夸张的。实际上,在医疗AI落地的场景里面还有很多“坑”要解决,包括前边讲到的信息安全,甚至较后期的收费模式等,这些都需要去探索。“所以说,短期内我个人不认为会出现全垒打式的井喷。”

经过这次疫情,也让联影智能意识到云的威力。“包括疫情期间很多会议是在云上展开,很多AI的医疗解决方案可以通过云的方式部署到医院,而不是非要像以前一样需要通过将服务器放到医院里面。”詹翊强认为,医院数据的私密性问题会是这一应用潜在的一大挑战,怎么把数据的私密性做好,特别是医疗数据的私密信息,这是特别重要的。据透露,最近联影智能也有专注研究这个问题,希望试图通过联邦学习这样的算法,既能够把模型训练出来,又能够避免数据隐私泄露的风险。

詹翊强还分享了他观察到的当下医疗AI领域的一个利好现象:当前在上海的很多医院可以到这样一个趋势,短短两三个月的时间,医生对AI的使用从之前的40~50%达到现在的90%甚至95%。从中也可以看出,医生也有一个试探AI的过程,经过这个过程,一方面医生在某些疾病的辅助诊断上对 AI越来越有信心,另一方面医生也了解了AI的特点,学会怎样和AI“配合”尽快做出高质量的诊断报告。詹翊强认为,这也能解释为什么医生群体对AI相关医疗应用的点击率越来越高。

当然,任何一个商业的成功最后都反映在收入上,但是在获得收入之前,它必须也要有价值。在詹翊强看来,当前的AI已经开始为医疗产业创造价值了,至于这个价值怎么再转化成一个收益,还有很多问题需要探讨,但AI医疗的前景是好的。

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