|
2016年3月，在举世瞩目的人机大战中，AlphaGo以4:1的总比分完爆围棋世界冠军、职业九段选手李世石；2017年初， Master击败包括聂卫平、柯洁、朴廷桓、井山裕太在内的数十位中日韩围棋高手，均让人们感受到了被人工智能“支配”的“恐怖”，业界的许多大佬都认为人类进入了人工智能时代。国务院亦在《“十三五”国家科技创新规划》中强调，人工智能作为重点建设项目予以落实。 推想科技作为人工智能的先行者，响应国家号召，紧握时代脉搏，致力于应用深度学习技术为医疗影像辅助诊断提供快捷、准确的解决方案。有效利用各类医疗数据创造出具有临床价值的模型产品，力求突破医疗影像辅助诊断技术水平，全面推动医疗领域精准化发展。推想科技率先与武汉同济医院建立合作关系，共同探索和创新人工智能在医疗影像辅助诊断领域应用。目前已取得显著成果，创造多项专利与科研成果。 推想科技联手包括北京协和医院，上海长征医院，武汉同济医院，大连中山医院等20多家国内大型三甲医院开发了AI-DR辅助诊断产品。在测试实际病人X线片的过程中，AI-DR于160例病例中发现了两例医生诊断中遗漏的病灶。这两例病案经医生最初的X线诊断中都显示为“未见明显异常”，AI-DR发现病灶后，病人及时进行了CT扫描，确诊为肺癌。AI-DR辅助诊断实实在在地减少了误诊漏诊，帮助实现了这两位患者的早诊早治 。 案例一 推想科技AI-DR辅助诊断产品可精准发现低密度磨玻璃结节，避免漏诊现象。 该产品检测出医生报告中遗漏的肺结节，后继确认CT扫描结果显示“左肺上叶前段可见一长径约2.0cm的磨玻璃结节，边界清楚，呈分叶状”。后期病理证实此为一例肺癌。“这个结节虽然直径已达两厘米，但由于是磨玻璃结节，密度很低，所以临床诊断中非常容易漏诊。 案例二 推想科技AI-DR辅助诊断产品可精准发现结节影，减少误诊现象。
该产品检测出医生报告中遗漏的肺结节，CT扫描结果显示“左肺上叶前段见一结节影，长径约1.5cm，边界清楚”，后期病理证实为肺癌。虽然在推想产品的检测将左右对称的两个乳头影也判断为了结节，但经过医生仔细分析对比后排除了病灶的可能。“ 推想科技的AI-DR于2016年10月在武汉同济医院上线试用。截止2017年3月31日，武汉同济医院使用AI-DR的影像科医生达9人，共诊断X线片8093张。产品使用深度学习技术，学习过数十万余张经专业医师标记的X线片。在与住院医师，主治医生，副主任医生，主任医生的对比测试中显示，AI-DR的水平已接近副主任医生水平，并且AI-DR诊断一张片子的时间不到0.1秒，诊断准确率高达90%以上。快速、高效的诊断大大减轻了放射科医生的工作负荷，也降低了误诊漏诊的概率。 同济医院放射科主任夏黎明为此欣喜的表示：“在与推想团队的接触中了解到，深度智能学习完全区别于传统CAD诊断，是针对全幅影像每个像素之间逻辑关系叠加的判断和知识抽象，加上大量既往影像的自学习。实际上比我们任何一个人一辈子看到的影像都要多得多，且机器不会忘记又不会疲劳，是未来影像诊断的大势所趋”。中国卫生信息学会分会主委，同济医院信息中心主任张晓翔对推想科技，对深度学习技术亦给予了高度肯定。他表示：“深度学习不同于任何一种传统的算法，它不光可以总结过去的规律，还有像人一样的学习能力。它的算法特别的复杂，不停地迭代，每读一个病例，它学一点知识，然后不停积累它的知识，用抽象出来的东西看片子，模仿人类的思维。它学的越多，就越聪明。” 随着推想科技在医疗影像辅助诊断上取得的积极进展，不仅获得行业内外的高度关注和认同，也获得资本市场的青睐。2016年2月，推想科技获得英诺资本、臻云创投天使轮1250万的融资。2017年1月，推想科技获得红杉资本领投、广发证券联合投资的A轮5000万融资。 推想科技创始人兼CEO陈宽表示：“看到人工智能在医学影像辅助诊断领域取得突破很喜悦，之后会觉得肩上担子更重了，因为未来还有很长的路要走。2017年，推想科技将继续与医疗机构精诚协作，让更多不具备顶级医疗资源的二线、基层医院拥有大医院才有的X线诊断能力，让更多没有条件到大医院做X线检查的患者，放心在基层医院获得高质量的X线检查。我们期待着看到人工智能在医疗影像领域发挥更大的作用，为推动全国医疗领域精准化发展贡献自己的力量”。 版权申明【本微信所有转载文章系出于传递更多信息之目的，且明确注明来源和作者，不希望被转载的媒体或个人可与我们联系，我们将立即进行删除处理】 新书首发—好书推荐，经典必读！《卵巢肿瘤影像学》Springer出版公司授权 天津科技翻译出版有限公司2017年4月出版 国际16开，精装，铜板纸印刷，472页 |
|
|
