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图为医拍智能CT辅助初诊判断2019iyiou

时间:2019-05-14 18:04:53 来源:互联网 阅读:0次

中华医学会第二十四次全国放射学学术大会数日前在上海世博中心隆重召开。这是目前中国在世界医学放射学界中影响力、杰出贡献、以及有凝聚力和前沿精神的专业学术组织大会。实现了在国际技术领跑的医学影像人工智能公司医拍智能接受主办方邀请,发表主题演讲并参与闭门会议,与国内外医疗影像领域的专家们共同探讨如何推动人工智能在医疗领域的加速发展。据亿欧了解,医拍智能联合国内科研机构及国内医学专家,正在共同建立人工智能医学影像标准。

医拍智能的首席科学家杨琼博士及首席医疗官杨劲松出席了此次CCR2017大会。杨琼博士携主要的放射学组产品亮相本次全国放射大会。当杨琼博士讲述到目前医拍智能在医学影像中的数据处理能力、以及实际落地情况时,可以说是惊艳全场。据了解,医拍智能拥有全球的深度学习与人工智能技术,自主研发独特的智能影像算法,是国内早打造了MEDP医学大脑的人工智能黑科技公司之一。

AI致力满足临床精确需求,解决误漏诊和提高阅片速度医疗环境明显出现的短板,比如医疗供给问题、资源分布严重不均问题,是人工智能公司普遍切入行业的原因。从2017年初起,各家人工智能技术类公司纷纷从实验室走出来,开始着眼临床。

医拍智能就是较早走进临床,走进医院,并努力以临床的精确需求为使命,用深度学习中以算法为核心技术,模拟医生大脑和经验分布,让机器来处理医学影像的绝大多数工作。在医拍智能与各家医院的深度合作,经验的积累和技术迭代中,机器的错误率、漏诊率和速度都大大超越人类医生,做到了逐步解决医生重复性极高、枯燥的工作内容,让医生有更多的时间用于专业的提高。

具体到医学影像智能诊断,医拍智能自主研发的智能产品—智能CT辅助诊断平台,其开发模式独特,瞄准院方精确的临床需求,有别于多家人工智能产品。智能CT辅助诊断平台目前不仅可以满足批量筛选病例,提升30倍医生阅片速度,比较医生阅片从Total到半实性+磨玻璃结节平均漏诊率降低40%以上,还可以深入检测易漏疑难结点,比如多发小结点、多发、淡薄磨玻璃、微小结点、血管旁结点等。据亿欧实地探察发现,医拍智能在胸片、糖分级筛查、动态心电等方面也已经获得在重点科室的深度应用和落地。

(图为医拍智能CT辅助初诊判断)

国际放射学界+中国AI宠儿切磋,大放异彩之光本次放射大会上,不仅有来自国内学术专家学者、放射学相关前沿科技类研发机构、而且有来自国际上有影响的北美放射学年会(RSNA)和欧洲放射学年会(ECR)各国选派的的专家学者出席。本次大会主题为“传承、创新、融合、共享”,分会副主委滕皋军、中华医学会主席刘志远、上海医学会会长徐建光、第二军医大学校长孙颖浩、中华医学会纪检监察审计室主任王永明、上海市医学会常务副会长兼秘书长颜世洁、第二军医大学长征医院政委陈军、以及中华医学会放射学分会主任委员徐克、前任主任委员冯晓源、候任主任委员金征宇、名誉主任委员戴建平、陈星荣教授以及北美放射学会医学影像AI领域权威专家Eliot Siegel、George Shih等专家悉数到场。如果说RSNA2016(去年的北美放射学会议)是IBM Watson一览独秀,那么今年中国的CCR2017无疑开放给了全球AI宠儿。

现场设置了包括互联与人工智能论坛在内的十余场论坛和活动,使得前沿技术AI领域的专家与医学放射学领域的专家获得了充分交流、融合。

(2017CCR会议现场一)

(2017CCR会议现场二)

打开人工智能医学影像识别的黑匣子目前,全球医疗领域都在尝试人工智能方向,基于医院专家对云计算、大数据及机器深度学习、及算法的进一步了解,人工智能医学影像识别的“黑匣子”即将被医疗领域完整打开。在本次会议上,医拍智能首席科学家,原微软亚洲研究院研究员杨琼博士发表主题演讲,深入浅出地介绍了深度神经络与脑科学的相互印证,深度学习机器是如何识别放射影像的。杨琼博士不仅在权威的微软亚洲研究院负责过相关课题的研究,并且她在欧洲微电子中心工作期间,也从事弱光下人体脏器官影像识别的工作。她在国际技术学术期刊上发表数十篇论文,是中国重要的跨学科人才。据了解,杨琼博士还是天池大赛的技术评委之一。

(医拍智能首席科学家、天池大赛评委杨琼博士近照)

助力医学影像,AI是比伦琴发现X射线更辉煌的未来据亿欧了解,医拍智能团队在参与此次活动时表示,在一个医学改变未来的时代,AI的身份实际上是需要肩负重任、砥砺前行。这里不仅蕴藏着创新技术让医学影像行业大放异彩的重任,更是全国乃至全球医学专家以及每一位普普通通小医生的期待。“过去,我们由一个纯物理的时代进入了化学时代。今天,我们进入AI时代,未来大有可为。”这是中华医学会副会长、北美放射学会荣誉会员戴建平在CCR2017大会上的发言内容之一。杨琼认为,“我们有理由相信,只有真正全面解放了医生双眼,才不枉院方的这份委任,AI的场景精确应用能够落地,才拥有了真正的价值和意义。”

目前,70%以上的临床诊断依赖于专业放射学影像读取数据,而影像在肿瘤的所有筛查阶段都具备了其他检查手段不可比拟的直观优势。有经验的放射科医生对信号强度、纹理特征、形状特征等具备相对准确的判断,而这些判断来源于笔记、或者存在在医生个人的大脑中,很难复制给其他医生。

随着人工智能深度学习的技术迭代发展,医拍智能深耕专业医疗影像识别领域,运用应用神经络等前沿的人工智能算法,挖掘影像序列的相关性,从而可以定位疑似区域,反应到检测病灶的结果。

这样套符合医生习惯的高准确率产品,还可以一键实现对肿瘤标记、形状、信号、纹理以及模糊区域的计算和处理。由于医拍智能在影像和病理的影像处理经验超过五亿数据的经验积累。而这些影像和病理数据中,又有很多都是复杂的癌症病例。医拍智能将癌症病例与临床多信息进行了统计,从而实现了结果预测。

简单说,医拍智能的智能影像复制诊断即可以实现从图片分类的支持到病灶定位、再到病灶属性的判断、终实现智能诊断的推理的全套分析。举例说明,医拍智能的胸片辅助筛查系统,不仅可以区分13种胸部疾病,肺部分割吻合度超过95%,并且人工阅片量减少了90%。而糖方面,医拍智能对DIARETDB0数据集,糖判决准确率超过90%,EYE paces数据集中,糖分级测试结果一致度超过85%,这组数据的整体性能不低于谷歌Deep Mind的同类研究。

(医拍智能基于稀疏编码的低分辨率医学影像增强技术)

(图为医拍智能创始人吴诗展与中国医学科学院肿瘤医院影像诊断科主任赵心明在大会上热情交流)

加速技术革新力量,助力中国医学事业发展据权威报告预测,在2017年~2024年,医疗领域的AI应用将贡献其年复合增长率中的40%。在医疗影像、辅助诊断、个性化助手、药物开发和基因等领域的AI医疗总市场将超过100亿美元。浙江大学医学院附属第二医院放射科主任张敏鸣表示,“影像科医生在AI大潮中不是旁观者,要在数据标准化过程中有话语权。”

据杨琼向亿欧透露,目前,医拍智能产品已经在CT、核磁、钼靶等领域进行了广泛的技术试验及应用研究,目前已经拥有11项世界及美国专利、30余项中国专利。同时,种类也在扩增,肺部癌症、眼底、骨科、乳腺、腹部、肝脏、大脑等部分的医疗影像识别也在逐步推进。医拍智能希望将这些医疗上重要的数据信息整合好,加紧与医生专家的深度合作,做到不懂就学,才能成为跨界弄潮儿。加速技术革新力量,使得综合能力提高,将有助于进一步打造以医院为单位的个性化智能管理服务,进一步助力中国医学事业的发展。

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