翼展科技CTO边海锋：AI只是工具，须综合考虑做诊断
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我们跟清华大学合作过一个产品，关注颈动脉粥样硬化斑块的诊断，大家都知道，脑中风是一个非常严肃的话题，中国有1300万脑中风的病人，每年新增200万，死亡的有170万左右，无论是致残还是致死率都在中国排第一，国家建议40岁以上的人每年都要做一次筛查。过去十几年，我们一直在做研究，如何能做到早筛查、早防治？现在的金标准是用MR进行颈动脉筛查，这个产品能够根据单一影像就出量化报告，从而判断斑块是否易损，量化数据包括两方面，一方面是对于颈动脉的管壁结构，另外一方面就是对于颈动脉管壁上斑块的成分。 以前的痛点在哪里？以前写报告要做大量的交互工作，把管壁结构边界、斑块组织边界确定，出一个报告所花时间恨不得要一个小时以上，借助人工智能后，目前可以在5分钟左右，做完出一个量化的报告。 还有另外一个产品，它是对于冠心病量化的报告，从本质上同颈部动脉报告是一样的，也是对于斑块和血管管壁分析，这也是定量、定性的分析，可以快速得出来结果。 还有一份市场上很常见的肺结节的筛查报告，它根据指南出了一个量化的分析报告，基本上可以做到勾出结节在哪里、多大、结节是哪种类型，属于实性结节还是部分实性结节。同时你可以看到容积倍增时间，也就是可以结合上一次的检查结节来看疾病发展史。看结节这个案例，同刚才两个报告完全不一样，刚才的报告是对于脑中风和冠心病出诊断的报告，这个只是结节筛查报告，相当于我给你数据，不下结论，具体是什么诊断结论还需要结合临床。 常见疾病的异常筛查，产品能够在图像上标注说明有异常，但是不告诉具体是什么病导致的异常，也就是只告知异常，但是不下诊断结论。这中产品在什么样的场景下可以很好的应用，我认为是在筛查和体检。 这是我们跟PETUUM【注，一家位于美国匹兹堡(Pittsburgh)的人工智能创业公司】合作的产品，这已经是再往前走一步了，深度学习除了在图像识别方面有优势，其优势还体现在NLP（自然语言处理）。根据图像和对应的报告做训练，在输入一个图像后，可以自动生成报告，这个产品在体现可以用，在一般的放射科也可以用，如果这个产品做的更好的话，可以在更多场景下用。
翼展科技是2009年成立的公司，到现在已有9年历史。第三方影像服务在美国主要做两块业务，第一是远程诊断，第二是第三方影像中心，翼展这两块业务都做，同时大力发展依托于远程诊断平台的人工智能开发平台。 翼展的远程诊断 “宁夏模式”指的是，以宁夏第一人民医院为中心，覆盖周围的医院，同时做了很好的分级转诊。这个模式利用翼展的云影像平台和医生集团，把宁夏周边上百家的医院接起来，既能够做到把设备利用起来，同时能够做到分级诊疗，当医生来不及处理的时候，翼展的医生集团可以介入到这里面去做。2006年对中国来讲，第三方影像牌照放开是一个新事物，到目前为止，翼展科技拿到了18个牌照。 可以想象一下，翼展是一个第三方影像中心的连锁机构，除了能够做常规的影像检查、影像报告之外，我们还跟人工智能进行落地结合。大家知道在中国没有放射门诊的概念，在美国有放射门诊的。那么，在中国我们怎么做放射门诊？ 就是我刚才说的，单一影像量化可以出诊断报告的病种，我们都希望在我们的影像中心，用放射门诊来诊断，当你发现某一种病，能够借助工具的力量、人工智能的手段，到翼展第三方影像中心就可以把这个诊断做完，没必要去大医院了。其次，我们要做的事情是筛查工作，病患来到这里，可以检查出是否出现异常，如果正常就没有什么事，如果有异常，我们可以把病患转诊到上级医院做进一步诊断和治疗。 我再次强调一下，对于人工智能在医学影像中的应用，我们不要把它仅仅当作产品，要把它当成一个工具，产品在影像中心和医疗机构落地，要根据实际情况进行调整，进行迭代和优化，同时可以和运营、质量、风险管理等结合起来综合考虑。比如，推出人工智能产品以后，你可能会节省运营成本，但是相应的风险是否会增加，这需要综合考虑。所以，我一直在不同的场合讲，关于人工智能，我们应该强调它的工具属性，它是整个公司或者说机构在运营当中的一个很重要的手段，需要和其它要素结合在一起考虑。 来源 / 品途创投 本文作者为孙丞义，行业交流请添加微信号：lulugem666，请务必注明：公司-职务-姓名-事由。 （编辑：济南站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
