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阿里健康(00241)医疗AI首秀,携万里云进行肺结节筛查应用

时间:2017-07-11 21:50:03

本文来自“动脉网”

人工智能(AI)究竟是人类的得力助手,还是取代人类的“职业终结者”?这是个“to be,or not to be”的终极问题。不过,在答案尚未出来之前,医疗AI可能会率先改变医生的诊疗行为,让技术进步惠及每一个人。

7月11日下午,阿里健康(00241)协同万里云,进行了医疗AI产品“Doctor You”的首秀。

在北京万里云医学影像中心,双方联合对外展示了人机合作远程诊断的真实场景,现场医生在医疗AI的辅助下,进行了CT影像的肺结节疑似筛查。

效率:九千张CT影像30分钟阅完

据阿里健康官方介绍,本次正式对外发布的“Doctor You”AI系统包括临床医学科研诊断平台、医疗辅助检测引擎、医师能力培训系统等。而这一次,阿里健康和万里云对外展现的,是“Doctor You”中CT肺结节智能检测引擎在远程影像诊断流程中的真实应用场景。

现场有来自万里云医学影像中心的4名三甲医院资深放射科医生组成的专家团,以及担任医生助手角色的“Doctor You”。当从全国各地基层医院实时上传至万里云影像平台的患者CT影像被分发至系统后, “Doctor You”开足马力,对30名患者产生的近九千张CT影像进行智能检测和识别,将第一轮筛查出的疑似结节标记出来,作为辅助诊断结果,提供给4名医生进行审查。

医疗AI辅助下作出的诊断报告

30分钟的诊断时间结束,经现场医生确认并统计,“Doctor You”正确识别肺结节的准确度达到 90%以上。

据了解,如果通过传统途径,由4名医生人工对30名患者进行海量阅片及诊断,预计将花费150-180分钟的时间,换句话说,医疗AI将阅片时间缩短到了原有时间的1/5。

阿里健康的医疗AI如何炼成

“Doctor You”为什么选择肺结节检测作为进入实际应用的第一个医疗AI产品?

万里云影像中心放射科医生、空军总医院主任医师李小告诉记者,肺结节是早期肺癌的表现形式,肺癌的早期发现和治疗,能够极大程度提高病人的生活质量和存活率,因此,对肺结节的筛查极其重要。

但肺结节在图像上用肉眼观察往往很容易被遗漏,影像医生平时需要花费大量的时间在人工检测肺结节上,致使临床工作非常繁重。

“一家三甲医院平均每天接待200例左右的肺结节筛查患者,每位患者在检查环节会产生200-300张左右的CT影像,放射科医生每天至少需要阅读4万张影像。”李小说。

阿里健康高级架构师范绎则表示,“Doctor You”的CT肺结节智能检测引擎,由阿里健康的算法引擎团队和阿里巴巴iDST的视觉计算团队一起共同打造,它将医学知识和人工智能技术结合,自动识别并标记可疑结节,提高医生工作效率,降低误诊率和漏诊率。“在高强度的工作环境下,医生容易受到疲倦甚至情绪的影响,而让人工智能去分担这份工作,能起到给医生减负的作用。”

范绎在对外介绍医疗AI及肺结节检测原理

"Doctor You"很快将进入全国多家医疗机构当中"服役",成为医生的最好助手。”阿里健康副总裁柯研透露,过去一年时间内,“Doctor You”基于大数据技术,7X24小时昼夜不停地完成了对各类不同病种的医疗影像的深度学习分析工作。

目前,阿里健康的CT肺结节检测引擎无论是在性能还是云服务能力上,都达到了世界一流水平。“但医疗AI是个新生事物,也希望给它更多的耐心和成长空间。我们的期望是在十年内用医疗AI帮助医生承担一半的工作量。”柯研表示。

将探索医疗AI更多应用场景

与此同时,作为全国最大的医学影像平台,万里云将成为首个将医疗AI引入实际应用的远程影像诊断平台。万里云CEO黄家祥介绍,目前万里云医学影像平台已为全国20多个省市地区的1600余家基层医院提供了远程咨询服务,今年计划接入超过2500家医院,每天中心多点执业医生的阅片量已超过4000名患者。

秉承这一优势,下一阶段万里云医学影像平台将继续拓展与阿里健康AI的合作广度,陆续接入“Doctor You”的乳腺超声、心电图、X光等智能检测引擎。“我们希望将我们的医学影像中心打造成为全国最先进、患者最信赖的智能化远程影像诊断平台。”黄家祥说。

据阿里健康工作人员透露,除了与万里云的合作外,阿里健康还与多地政府、医院、科研院校等外部机构合作,开发打造包括糖尿病、肺癌预测、心理智能、眼底筛查在内的20种常见、多发疾病的智能诊断引擎。在未来,它们将承担专业医生助手的角色,大幅提升医生的工作效率和质量。

“不要让机器去模仿人类,而让机器去做人做不到的事情”,6月29日,阿里巴巴集团董事局主席马云在首届世界智能大会上指出,不应该让机器像人,而是要让机器有像人一样学习的能力,机器也不应该成为人的对手,机器和人合作才有未来。而阿里健康“Doctor You”医疗AI在医学影像方面的应用,或成为这里理念新的注脚。

(编辑:肖顺兰)

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