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將病理與影像相結(jié)合,深圳智影AI系統(tǒng)直擊醫(yī)療圖像最核心的價值

作者: 時間:2018-06-20 來源:動脈網(wǎng) 收藏

  6月9-10日,由互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療系統(tǒng)與應(yīng)用國家工程實驗室、浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬邵逸夫醫(yī)院、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、動脈網(wǎng)聯(lián)合主辦的“新構(gòu)造——2018基層醫(yī)療創(chuàng)新實踐峰會”在杭州市盛大召開,六大專業(yè)論壇、匯聚國內(nèi)1000多位醫(yī)療行業(yè)頂級專家、學(xué)者和產(chǎn)業(yè)界優(yōu)秀人才及投資人,并且獲得了30多家產(chǎn)業(yè)媒體的關(guān)注。

本文引用地址:http://2s4d.com/article/201806/381875.htm

  國家“千人計劃”特聘專家、深圳智影總經(jīng)理兼CTO劉遠(yuǎn)明博士應(yīng)邀出席了峰會,并在智能影像發(fā)展分論壇上發(fā)表了“基層醫(yī)療智能醫(yī)學(xué)影像的疾病預(yù)防,診斷及管理”的專題演講。動脈網(wǎng)在會后對劉遠(yuǎn)明博士進(jìn)行了專訪。

  醫(yī)療老兵領(lǐng)銜資深團(tuán)隊

  “我們會成為基層醫(yī)生的第二雙眼睛,并不是把醫(yī)生取代掉?!?/p>

  深圳智影CTO劉遠(yuǎn)明博士在動脈網(wǎng)主辦的2018年基層醫(yī)療論壇上激情洋溢地談?wù)摿酸t(yī)學(xué)影像發(fā)展對基層醫(yī)療的改變與創(chuàng)新。

  在本次基層醫(yī)療實踐大會上,劉遠(yuǎn)明博士對精準(zhǔn)影像分析提出了自己的觀點,并結(jié)合深圳智影的產(chǎn)品對未來基層醫(yī)療影像分析問題提出了一系列的解決方案。

  深圳智影是一家專注于智能精準(zhǔn)影像醫(yī)學(xué)的企業(yè),成立至今已是第四個年頭。在這期間,深圳智影研發(fā)出了一系列基于放射學(xué)影像的智能診斷解決方案及基于病理病原學(xué)影像的智能診斷解決方案。

  深圳智影總經(jīng)理兼首席技術(shù)官劉遠(yuǎn)明博士畢業(yè)于賓夕法尼亞大學(xué)獲得機(jī)電博士學(xué)位,先后擔(dān)任25項美國政府重大科研項目負(fù)責(zé)人(PI/PM),是深圳市海外高層人才創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)“孔雀團(tuán)隊”帶頭人,也是世界第一臺獲美國FDA批準(zhǔn)的胸片肺癌計算機(jī)輔助診斷產(chǎn)品和世界第一臺顯微鏡肺結(jié)核計算機(jī)輔助診斷產(chǎn)品的發(fā)明人。現(xiàn)在劉遠(yuǎn)明博士擁有23項美國發(fā)明專利,發(fā)表86篇論文。

  團(tuán)隊的其他成員也是來自于各行各業(yè)的頂尖高手。亞利桑那州立大學(xué)終身正教授武彤負(fù)責(zé)醫(yī)療大數(shù)據(jù)的相關(guān)工作;亞利桑那州立大學(xué)終身副教授李靜負(fù)責(zé)人工智能算法模塊;韓國首爾國立大學(xué)醫(yī)學(xué)影像博士李牡蘭負(fù)責(zé)相關(guān)臨床設(shè)計。

  目前,深圳智影在醫(yī)療圖像診斷與分析方向獲得了8項中美發(fā)明專利,取得了14項軟件著作權(quán)。

  AI輔助醫(yī)生閱片,基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)也能精準(zhǔn)閱片

  中國的肺結(jié)核發(fā)病率位列世界第二,80%的肺結(jié)核發(fā)病人群來源于農(nóng)民和工人群體,超過半數(shù)以上的患者人群在二級及以上水平的醫(yī)院進(jìn)行檢查,這實際上存在嚴(yán)重的資源誤配。

  一方面,DR在基層醫(yī)療的普及率已經(jīng)接近100%,但基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)缺乏能對胸片進(jìn)行分析精確的放射科醫(yī)生,這導(dǎo)致醫(yī)療資源的極大浪費。

  另一方面,胸片包含的信息很多,一張胸片可能存在幾十種異常的可能,有經(jīng)驗的醫(yī)生也可能因為疲憊等原因出現(xiàn)誤判、漏判的情況。

  在此圖景下,深圳智影推出了“肺管家”,這是一套基于胸片的智能疾病風(fēng)險評估、診斷及管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)可幫助患者建立心肺健康檔案,疾病自動檢測分析、疾病追蹤分析,進(jìn)一步預(yù)測疾病的短期發(fā)生風(fēng)險。

  為應(yīng)對部分三甲醫(yī)院不愿上云的情況,肺管家推出了離線系統(tǒng),以保證三甲醫(yī)院在院內(nèi)網(wǎng)絡(luò)安全使用肺管家產(chǎn)品,保證數(shù)據(jù)安全。同時,肺管家可以直接對接醫(yī)院PACS系統(tǒng),將圖片AI分析結(jié)果直接發(fā)送至相關(guān)醫(yī)生處。

  在體檢方面,處理一張胸片可在30秒內(nèi)生成長達(dá)15頁的報告,報告除了基礎(chǔ)的分析信息外,還會為患者提出日常生活建議。若患者已經(jīng)擁有健康檔案,并持續(xù)在系統(tǒng)內(nèi)上傳胸片,系統(tǒng)可以分析出患者病情的變化趨勢,每年變化的情況和治療情況。報告會自動生成一個心肺健康指數(shù),用以描述健康患者的肺部狀況。

  多種AI產(chǎn)品輻射各個醫(yī)療領(lǐng)域

  深圳智影的其他產(chǎn)品包括胸片專家系統(tǒng)、肺結(jié)核篩查解決方案(影像+病理),用于為醫(yī)生提供輔助診斷服務(wù)。

  胸片專家系統(tǒng)由深圳智影與霍普金斯大學(xué)醫(yī)學(xué)院共同開發(fā),在美國有超過700家基層醫(yī)院使用這一系統(tǒng)。

  這一專家系統(tǒng)支持手機(jī)和電腦系統(tǒng)操作,便于醫(yī)生在多種場景下使用,隨時準(zhǔn)確識別圖片上的病灶區(qū)。此外,系統(tǒng)包含了詳細(xì)的診斷樹,附帶圖像與病歷,可以為醫(yī)生提供充足的資料以幫助醫(yī)生在診斷過程中不斷學(xué)習(xí)。

  劉遠(yuǎn)明博士在基層醫(yī)療大會上介紹了肺結(jié)核(TB)篩查解決方案:“這是我們將影像和病理相結(jié)合成果。通過這一系統(tǒng),我們可以快速地把早期的TB篩選出來。該系統(tǒng)將自動聚焦并提取幾百個不同的視野,通過人工智能的分析,自動給出一個診斷報告,標(biāo)定結(jié)核桿菌數(shù)量,根據(jù)分型給出相關(guān)治療對策。根據(jù)我們的臨床結(jié)果顯示,其準(zhǔn)確率可以達(dá)到90%?!?/p>

  深圳智影關(guān)注的領(lǐng)域還包括早期乳腺癌診斷及早期老年癡呆癥診斷,對此,劉遠(yuǎn)明博士做了簡單介紹:“我們研發(fā)的早期乳腺癌篩查跟很多人工智能的產(chǎn)品有類似特點,不一樣的是我們能在一個正常的影像里,可以判斷乳腺癌近期發(fā)生的風(fēng)險大小。我們過去在臨床上做過許多實驗,以證明這確實是可以預(yù)測的,且預(yù)測結(jié)果是可靠的。在早期老年癡呆癥診斷方面,老年癡呆癥是不可逆的,越能早找到可以越早做一些應(yīng)對措施,所以我們研究通過醫(yī)學(xué)影像去對其進(jìn)行近期患病風(fēng)險預(yù)測。我們用多模態(tài)影像來進(jìn)行分析預(yù)測,同時發(fā)表了多篇SCI核心論文,這些研究將支持我們對早期老年癡呆癥的診斷和預(yù)測結(jié)果。最后一個是CT肺癌篩查,除了通過低劑量CT發(fā)現(xiàn)早期結(jié)節(jié),還用常規(guī)劑量CT做配準(zhǔn)對比,綜合判斷結(jié)節(jié)的良惡性。我們通過一些三維配準(zhǔn)可以產(chǎn)生判斷癌癥的位置及相應(yīng)的風(fēng)險值?!?/p>

  永無止境

  目前,深圳智影已經(jīng)與政府、基層醫(yī)院、第三方影像中心、體驗機(jī)構(gòu)等合作,幫助機(jī)構(gòu)對患者進(jìn)行初篩、分診,把疑難病癥送到三甲醫(yī)院,將常規(guī)病患者留在基層醫(yī)院,增加基層醫(yī)院醫(yī)生的收入,提高就診精度,減少漏診誤診。

  深圳智影的未來方向除了繼續(xù)在精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)影像分析領(lǐng)域的探索外,還瞄準(zhǔn)了遠(yuǎn)程醫(yī)療。至今為止,深圳智影已經(jīng)與廣東、河南、貴州等的十多家家基層醫(yī)院達(dá)成合作協(xié)議,另與20多家三甲醫(yī)院進(jìn)行了臨床合作。

  無論是臨床實驗結(jié)果、產(chǎn)品研發(fā)狀況,還是優(yōu)秀的團(tuán)隊成員、華麗的科研成績都彰顯著深圳智影的價值,在未來,深圳智影仍會以產(chǎn)品落地為目的,探索AI+醫(yī)療的落地途徑,深化精準(zhǔn)影像研究,以生成更準(zhǔn)確的診斷結(jié)果,為解決基層醫(yī)療痛點、為醫(yī)生賦能貢獻(xiàn)更多價值。



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