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《麻省理工科技评论》专访PereDoc:AI破局医疗之困

2018-06-04

近期,MIT《麻省理工科技评论》发表了一篇题为《人工智能将缓解中国医生短缺问题》的文章,从国家的人工智能战略推及医疗行业发展,阐释了智能医疗对解决医疗资源短缺,缓解医生从业压力,减少误诊、漏诊率起到的重要作用。文中,301医院影像科吴重重主任医师用智能影像辅助诊断系统进行影像分析和诊断,而这一平台的研发团队——PereDoc也作为智能医疗的行业先驱被文章多次提及。 

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(图注:301医院影像科吴重重主任医师用智能影像辅助诊断系统进行影像分析和诊断)


《麻省理工科技评论》是世界上历史最悠久,影响力最大的技术商业类杂志之一,重点关注新兴科技及其对商业和社会的巨大影响,为超过300万科技领域的专业人士及商业领袖提供前瞻性的资讯和独到深入的行业趋势研究分析。此次专访PereDoc充分体现了其在医疗领域的领先地位。


PereDoc到底是何方神圣?

PereDoc的智能医疗影像诊断辅助平台安装在一个特制的硬件PereBox里,该平台基于领先国际的云计算、大数据和人工智能技术,专注于研发医疗影像识别与检测,为医生的临床诊断起到提示、辅助诊断、制定诊疗方案的作用,从而提高诊断质量、提升医生效率。目前,PereBox已经在数十家三甲医院进行部署并得到使用,大大提升了医生的阅片效率和准确度。今年4月,北京世纪坛医院将成立人工智能肺结节门诊,PereDoc作为核心的技术支持也入驻其中,通过对肺部120种疾病全方位的筛查,成为医生的得力助手。


PereDoc以行业发展为船 技术创新为桨

值得一提的是,PereDoc并不止于产品的研发和迭代,更注重整个医疗行业的资源共享和可持续发展。2017年,PereDoc和180多家重点医院共同成立了“智能医疗影像联合研究院”,这是迄今为止全球最大、专注于智能医疗影像创新与发展的联合研究院,合作范围之广、科研能力之高均处于行业前列。未来,PereDoc将加快推进同美、日、德等十余家顶尖医疗机构合作进程,以技术为本合力造福世界。

《麻省理工科技评论》在文章中提到:“中国正在飞速发展,目前共计131家企业正致力于将人工智能应用于医疗行业”。毫无疑问,人工智能的大航海时代已经到来,而智慧医疗对于解决最基本的民生问题起到了关键性的推动作用。PereDoc将联合优质伙伴,深度挖掘医疗大数据的价值,以卓越的技术品质助力传统医疗转型升级,以开放、务实的态度推动智慧医疗行业快速发展。



 《麻省理工科技评论》报道原文        

人工智能将缓解中国医生短缺问题

中国的医生和科技公司正在开发先进的工具使医生的日常工作更加自动化。

Sun Yiting 2018年3月21日

近日在北京西部的一家医院里,一位名叫吴重重的放射科医生将一份疑似肺癌的扫描影像输入了一个类似Photoshop的电脑程序中。一个由数千个样本训练出来的神经网络系统用红色方框高亮出可疑的肺部结节后,吴重重医生认真对结果进行了检查。她纠正了两处错误的阳性结果,即系统把血管错判为结节。但她也发现了一个她先前忽视的结节,这个结节有可能是疾病的早期征兆。


中国正在启动一项重大举措,将类似于上述人工智能的工具添加到医保系统中。这种趋势美国和欧洲也正在向这种趋势发展。然而,在中国对数据和新技术使用的限制更加宽松,对自动化的需求更加突出。在中国,每1000人仅有1.5名医生,而美国每1000人拥有2.5名医生。


中国的发展非常迅速。根据总部位于北京的咨询公司亿欧智库的数据显示,目前有131家公司正致力于将人工智能应用到中国的医疗保健行业。从下个月开始,北京的一家医院会将其所有的肺部扫描都通过人工智能算法进行一遍处理,以加速筛查过程。


中国政府已经呼吁将这类技术用于电脑化的自动医疗诊断,这是其在2020年前拥抱人工智能的宏伟计划的第一阶段(参见“中国的人工智能觉醒”)。在今年2月IDC发布的一份报告中,其预测中国的人工智能医疗服务市场将在2022年达到59亿元(合9.3亿美元)。中国的大型科技公司也瞄准了这个市场。阿里巴巴和腾讯都有专门研究开发人工智能诊断工具的部门。


在中国人们对人工智能的看法可能会让科技在医学上更容易发展。在西方,人工智能的进步引发了关于失业的争论,但大多数中国医生似乎热衷于将他们最重复的工作自动化。


然而在医学上使用人工智能同样带来挑战。这些诊断工具使用复杂的数学过程得出结论,却并不给出解释。当医疗诊断被外包到这些算法中时,谁应对出现的错误进行负责,到目前为止,在中国还几乎没有此方面的争论。


去年,中国食品药品监督管理局(China Food and Drug Administration,简称CFDA)将人工智能诊断工具纳入其允许的医疗设备清单,但企业在确定价格之前,需要申请每一种产品的资质认证。


吴医生所使用的人工智能软件,是由北京一家名为PereDoc的初创公司开发的,已在中国20多家医院安装。PereDoc已经建立了超过180家医院的网络,作为其研究的合作者。


研发能够处理医学图像的产品,如针对CT扫描和X射线的人工智能产品,对中国的初创公司来说是一个特别热门的领域。原因之一是最新深度学习的强项就是对图像进行分类。


人工智能也被应用于其他领域。北京的一名口腔修复专家吕培军(音译)正在与清华大学合作开发一种能够设计假牙的人工智能程序。利用从教科书中提取的义齿设计规则,以及由医生标记的3万个真实案例,他们训练出了一种原型算法。“它可以复制有经验的医生的专业知识,”吕医生说。他计划在今年晚些时候进行该算法的临床试验。


北京的淋巴瘤医生刘鹏(音)正在与清华的研究人员合作开发一种机器学习算法,该算法可以利用超声波数据检测由淋巴瘤治疗引起的血块。如果及早发现,通常通过对患者静脉的超声波扫描,就可以很容易地治疗血栓。但是医院通常没有足够的资源来筛选每一个病人,除非有特定的症状。


中国也有其他研究人员正在针对一般的医学知识进行研发。在去年的中国医师执照考试中,科大讯飞和清华大学联合创建了一个人工智能系统,该系统的得分超过了96%的人类选手。创建这样一个系统的难点并不是把所有的医学知识纳入其中,而是要让机器理解不同事实之间错综复杂的联系,并将这些发现运用到推理和决策中去。


究其核心,这是一个自然语言处理系统,而且特别擅长处理医学问题。它在多项选择题中得出结论的方式与人类选择最佳答案的方式完全不同。该算法计算每个词语统计学上的相似性,再通过比较得分高低来作为依据,决定如何回答某一特定问题。


对考试结果的详细分析表明,机器无法与人类竞争的领域在于:常识和道德。在对压力情况下进行判断的能力测试中,比如对家庭纠纷情况下的判断,该算法得分低于全国平均水平。


清华大学副教授吴纪(音译)领导的一个项目在探索将该算法应用于临床的方法。但他承认,这不会像在每个医生的电脑上安装软件那么简单。


不过,使用这些新工具的医生发现这些工具对他们有很大的帮助。例如,在吴重重医生所在的北京这家医院,门诊部每天都能接待大约1万人,所以她没有所希望的足够的时间仔细阅读每一张图片。她说,这个处理程序“可以减轻我的负担”。



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