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AI医疗的未来形态是什么?依图科技想让AI辅助

2019-11-13 15:59

计算机视觉是AI领域的一大吸金赛道,也由此产生了商汤、云从、依图、旷视这样的“图像四小龙”。对依图科技的视觉识别技术,36氪此前做过深入的报道。

儿科一直是依图医疗发力的重点。

背靠视觉识别的技术优势,依图在医疗领域的强项在于医学影像分析,能够用AI读取医学影像报告,智能甄别诊断影像情况,并给出相应的治疗意见。目前,依图的AI医疗影像系统已经应用于全国200家三甲医院,覆盖肺癌、乳腺癌、宫颈癌、胃肠疾病等众多病种。

2017年9月,雷锋网曾参加依图医疗和浙江大学附属儿童医院的合作仪式。那时候,双方共同发布了儿童骨龄智能辅助诊断系统,成为行业内较早布局儿科领域的医疗AI公司。

其实,AI医疗赛道发展到现在,业内已经形成共识,即优势资源向头部企业聚集、行业加速洗牌——从原来的一百多家公司,发展到现在只剩数十家仍在活跃。市面上的AI医疗影像产品极度重合,覆盖病种的相似多颇高。那么这种业态中,依图的独特性是什么?

今年2月,依图和广州市妇女儿童医疗中心及其他几家机构研发的中文AI辅诊系统在医学科研期刊《Nature Medicine》上亮相。这项技术具有行业性意义,有了这项技术,计算机能够通过NLP技术“读懂”中文病历,并进行初步诊断。

针对36氪的提问,依图医疗总裁倪浩表示,依图医疗的优势是针对病种构建了延伸产品,如从肺癌诊断拓展到各种肺部疾病的诊断,以及从医学影像诊断拓展到临床教学和科研。

一个月后的3月26号,依图医疗在北京举行了发布会,这次的主角仍然是围绕儿科——专门为儿科打造的智能医疗解决方案。

除了医学影像分析,依图在医学NLP领域也做了较深的布局。目前市场对医学NLP技术的探索仍较少,还在摸索临床科室究竟需要什么样的辅助诊断产品、技术能做到什么样。

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近日,依图科技与广妇儿的科研成果发布于影响因子约33的国际医学期刊Nature Medicine。科研成果是关于电子病历NLP技术的,具体是用AI智能诊断病历,将临床数据转变为诊断结果。这是全球顶级医学杂志首次发表通过自然语言处理中文文本型电子病历进行临床智能诊断相关技术的论文。

可以看到的是,依图医疗在儿科领域的布局正在扩大。相较于原先一个病种的“单点优化”,依图医疗副总裁方骢认为,儿科解决方案能够“实现以儿童患者为中心的突破。”

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会后,围绕依图医疗在儿科领域的进展,雷锋网对方骢进行了一次采访。

图片来自依图官网

“3+1”的核心能力

基于电子病历NLP技术,依图推出了儿科智能就诊流程,建立病历结构化、疾病问诊、疾病预测、危重病鉴别等场景模型,推出AI导诊、AI预问诊、AI随诊等一系列辅助工具,形成覆盖诊前、诊中和诊后全链路的AI解决方案,优化门诊就医的质量和速度。

此次发布的儿科解决方案采用的是华为的全栈式云和大数据底座。一周之前,在2019华为中国生态伙伴大会上,依图医疗刚刚和华为联合发布了智能医疗云的战略成果。

依图表示,这套智能诊断技术将于2019年内拓展到成人科室。至于产品是否会下沉,公司表示基层医院、年青医生对智能诊断的需求更多,未来不会只针对三甲医院。

方骢对雷锋网说,儿科智能解决方案的技术本身是成熟的,但是问题在于,怎么让技术之间实现融合,以及在技术之上“长出”针对于不同场景的应用,这个是最难的。

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“如果要做儿科的全科,我们要覆盖几十种儿科常见病,大概要做6000个疾病的Schema,这是一件很难的事情。而且每个点上都要进行临床验证。每一个点都被认可了,才能做一个全科的诊断系统,解决全场景闭环的问题。”

图片来自依图官网

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总结来说,依图的特点是注重AI核心技术的积累,一共布局了视觉识别、NLP、语音三项技术。这些技术会如何在医疗场景中落地?能够解决哪些需求?这是整个行业都在探索的问题。

具体来说,儿科解决方案的思路是“3+1”:通过依图自己的AI文本技术、图像技术和语音技术,以及构建的医学知识图谱,实现儿童医疗全场景的覆盖。

那么依图的这三项技术未来会有怎样的联动呢?针对36氪的提问,依图医疗总裁倪浩分享了该公司对行业趋势的判断。

诊前,采用多模态信息与家长交互、实现智能导诊

依图认为医疗AI分为三个阶段,第一阶段以单科室的单任务为中心,例如医疗影像诊断等等。第二阶段以疾病为中心,每个疾病是跨科室、多学科的,需要实现多学科综合诊断,也正是视觉识别、NLP、语音三项技术配合运用的阶段。依图认为现在已进入了第二阶段,行业技术门槛很高,不会是红海,预计会持续3-5年时间。第三阶段以患者为中心,数据会结合院内与院外,给出个性化诊疗方案。

诊中,基于海量数据训练的儿科智能分层诊断模型和融合儿科医生智慧的云平台,评估儿童生长发育情况,对全科儿科疾病进行智能诊断

诊后,赋能基层儿科,实现智能随访和智能转诊

方骢认为,所有的研发都是为了最后能把点状的应用融合起来,从单任务到单疾病、单部位的进阶,最后到以病人为中心的场景化的解决方案。它的底层技术架构一定要有上面说到的三项技术。“因为只有全栈式的多元异构的数据处理能力,才能够切中医疗机构临床诊疗的核心问题。”

值得一提的是上文提到的AI文本技术。方骢说到,2016年成立后依图医疗就开始打磨NLP、计算机视觉等各项技术。“发在《Nature Medicine》上的成果只是最后’薄发’的那一刹那,其实为了这个瞬间,我们‘厚积’了两年的时间。”

在核心技术能力之外,该解决方案中还有一个数据资源池。这个数据资源池如果按照病种分,就是各个病种的单病种数据库。如果按照使用用途来分,就是科研、临床和运营数据库。

至于具体应用,就是针对儿童在健康检查和临床诊疗的诊前、诊中、诊后全部流程的全栈式应用。

为什么想做儿科的全场景

上海长征医院影像科的刘士远教授曾在演讲中提到,医学影像AI模型的发展需要满足临床需求,多任务多病种研发是AI产品的目标。

方骢坦率地说到,依图医疗是从单病种开始做,才意识到要做全科疾病。当时,依图医疗的自然语言处理技术已经成熟,但是不知道应该切入的医疗方向是什么。后来,在与医院的实际沟通中发现,围绕单病种的科研教学、临床管理和临床治疗是医院的实际需求。

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