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      人工智能助力抗疫 AI影像系統有望在多家醫院上線

      原作者: 李弗 |原發: 財聯社

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      據澎湃新聞報道,首款智能評估新冠肺炎的AI影像系統陸續在上海市公共衛生臨床中心、上海市第七人民醫院投用,還將在武漢等疫情核心區多家醫院上線。該系統由上海市公共衛生臨床中心指導依圖醫療研發,能夠實現新冠肺炎CT影像的智能化診斷與定量評價,對局部性病灶、彌漫性病變、全肺受累的各類肺炎疾病嚴重程度進行分級,精確測算疾病累計的肺炎負荷,有助于臨床治療。


      經過初步測試,這套系統對新冠肺炎的檢測準確率與專家診斷基本吻合。同時,它的優勢還在于速度快。病灶定量評價的方法涉及到病變累計的肺體積范圍、密度等多因素,以往采用傳統手工勾畫ROI的方法進行量化的評估,需要5-6小時。目前,利用這套AI系統2-3秒之內就能完成定量分析,極大提升了分析效率。


      此前,,將“疑似病例具有肺炎影像學特征者”作為湖北省臨床診斷病例標準,這提示湖北地區新型冠狀病毒診斷不再依賴核酸檢測結果。


      武漢大學中南醫院醫學影像科副主任張笑春表示,“CT檢查方便、快捷、直觀,在基層醫院易于普及。雖然CT只是輔助診斷手段,但在防控形勢嚴峻的今天,武漢等地區的防控必須采取‘不放過一個’的非常規手段,減少交叉感染。”


      智能影像診斷是“AI 醫療”較快落地的應用領域


      從技術角度講,圖像識別技術是相對成熟的AI應用,同時醫療圖像數據結構化程度高、處理難度小,醫療影像有望成為“AI 醫療”最快落地的子領域。從需求的角度講,醫療大數據有 80%來自于醫療影像數據,我國放射科醫生資源稀缺,放射科醫生數量增長遠遠不及影像數據的增長,同時,AI讀片有高效率低成本的優勢,彌補人工讀片主觀性高、重復性低等缺點。


      智能影像識別市場空間大,行業發展初期格局分散。醫療影像智能識別按照應用領域,可以分為放射類、放療類、手術類以及病理類。其中,放射類主要通過X光、CT等影像標注病灶位置,放療類實現靶區自動勾畫,手術類實現器官的三維重建,而病理類實現確診環節的切片識別。


      行業內公司目前多涉足于放射類和病理類,原因在于標注數據相對容易獲得。機構認為,醫療影像服務市場每年規模在千億級別,假設AI讀片在價值鏈的分配中占到10%,則市場規模在百億級別。行業發展初期格局分散,核心原因在于有價值的標注數據分散在不同醫院,且不同病種需要訓練不同的模型。隨著行業的發展,市場參與者的數量將首先不斷提升,最后由分散走向集中。


      “AI 醫療”相關上市公司


      萬東醫療:下屬控股公司萬里云已成長為業內領先的醫學影像診斷服務公司,業務規模不斷擴大,構建了醫學影像大數據云平臺,提供遠程醫學影像服務以及影像云技術服務。去年,萬里云線上業務持續快速增長,日均閱片量穩定在5萬張以上;肺部CT、健康肺、骨關節等人工AI閱片持續開展規模化試用。


      東軟集團:東軟智能醫療研究院持續推進合作創新,截至去年上半年末,與宣武醫院合作推出的eStroke國家溶栓取栓影像云平臺已連接45家醫院,覆蓋全國17個省市,累計生成1665個云端智能報告。


      思創醫惠:運用自主研發的以人工智能認知引擎ThinkGo為核心的醫學智能大腦,廣泛深入開展單病種臨床智能輔助診斷機器人的開發工作,為醫生提供輔助決策的同時也解決質控、醫保控費等醫療管理問題。


      (編輯:于思洋


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