|
人工智能（AI）来势迅猛！随着其在医疗领域的应用拓展，人工智能辅助诊断产品、医疗健康可穿戴设备、5G医疗应用、医用机器人等正在改变着传统的疾病预防、检测、治疗模式。 然而，如何让人工智能和人类医生来一起实现任何单一方都无法提供的临床效果，才是人工智能产品的临床意义！换句话说，能解决临床需求的AI才是好AI。以医学图像AI为例，能突破医生临床经验的局限性，就是临床价值的落点。 众所周知，评价医学人工智能产品是否有临床价值，要同时看其正确的判断阳性的能力和正确的判断阴性的能力，即敏感度和特异度。计算机视觉三大领域: 分类、检测和分割，不同的临床问题下分别都会有用武之地，同时具体的临床需求也会需要用不同的计算机视觉方法。例如，糖尿病视网膜病变的自动识别，按照国际分级，如果确诊为重度非增生性病变，需要医生能够从大约4000*4000分辨率的眼底照片每个象限中至少能数出20个出血点，还有静脉串珠等其他病灶。这些病灶小到只有几十个像素，那么帮助医生快速的锁定和计数这些微小的目标，检测就是最合适的手段，而做分类只能够起到核对诊断结果的作用，不能够有效辅助医生做出诊断；而此处做分割则显得没有太大的必要性。正是这一现状，凸显了医疗AI临床评价的重要性！为此，国家卫生健康委国际交流与合作中心、国家药监局医疗器械技术审评中心、中国信息通信研究院等单位决议，联合相关医疗机构建立智能化医疗器械临床评价联合实验室，并拟在2019国际医学人工智能论坛上共同发起倡议！ 据相关负责人介绍，临床评价联合实验室主要面向医疗机构进行征集，重点针对人工智能辅助诊断产品、医疗健康可穿戴设备、5G医疗应用、医用机器人等新型技术产品。 联合实验室的主要任务包括：建设团体标准工作机制，研究智能化医疗器械标准体系，推动产品审评标准、临床应用规范、数据质量控制等标准制定；面向专科子领域建设高质量的医学影像、数字病理、生理信号等医学数据库以及临床决策支持系统知识库，保证数据全面性、多维性、精准性和时效性；构建智能化医疗器械技术测试与临床评价体系，开展智能化医疗器械技术评测和临床试验，促进智能化医疗器械标准完善与产品成熟；基于“互联网+”模式建设智能化医疗器械公共服务平台，提供算法训练、产品优化、标准验证、测试认证、产业监测等产业服务。 联合实验室的建立，在智能化医疗器械技术标准、测试方法、临床评价等研究方面将起到巨大的推动作用，从而有效促进和规范智能化医疗器械产业的发展。 |
|
|
