人工智能在医疗影像的应用和思考

11月13日,视见医疗创始人&首席科学家、香港中文大学博士陈浩分享了关于人工智能在医疗影像的应用和思考。

 

视见医疗科技是一家高科技驱动的创新型公司,由香港中文大学医学影像计算分析实验室孵化,创始团队为香港中文大学教授和博士团队及全球500强高管人员。其核心是依据计算机医学影像分析和人工智能技术,对医疗影像大数据进行自动化分析识别,旨在开发高质量的医学影像分析软件和大规模影像分析平台,为公/私立医院,第三方独立影像检验中心,医学成像设备提供商等用户群体,提供高性能低成本的计算机辅助诊断产品,服务和解决方案。   

 

演讲中,陈浩首先介绍了医学影像领域需要完善的方向。他认为,目前我们需要做好四件事情,其一,医学影像AI辅助诊断系统。而该诊断系统又分三个方向,放射辅助诊断系统、放疗辅助诊断系统、AI病理辅助诊断系统。其中,放疗归属于放射方向,所以主要有两大方向,视见医疗科技也有两个专门的负责团队,放射辅助诊断和病理辅助诊断系统。通过对病理影像的处理,比如说病灶的标注、定性判断、定量测量、三维建模等等来辅助医生。

 

其二,远程诊断平台构建。把我们模块化的工具通过这个平台,将医生专家紧密地结合起来,并且为全国各级医院患者提供服务。

 

其三,与PACS厂商、影像设备厂商以及第三方平台的合作。我们在香港已经建设完成相关平台,在深圳正在建的医学影像运算中心和大数据中心。我们最近拿到的数据都是上百TB的数据,之前处理1000个人的数据,年初的时候需要使用三台服务器耗费一个月才能得出结果。而通过目前的技术,我们半天就能出结果,所以构建医疗影像计算中心的必要性是确实存在的。

 

其四,解决目前的医疗困境,即医疗资源匮缺的问题。举一个例子,放射科数据的年增长量是30%,而医生的增长率只有1%,数据的增长速度远超医生的增长速度。第二个是关于病理科的情况,目前我国持照的病理科医生9000名,缺口达到5万以上。医生+人工智能这种工作场景是能够为解决这种困境提供帮助。

 

对于人工智能+医疗影像未来发展,陈浩表示:“人工智能的前身就是计算机辅助分析,它的两项核心就是病灶检测和定量分析,能够减轻医生的负担,提高工作效率,减少错误发生,辅助影响诊断,实现患者最终获益。目前,人工智能医疗影像面临的挑战包括数据质量;临床嵌入、要贴近临床的使用;泛化能力,对算法或者公司的研发人员来说,不同的医院、不同的厂商、不同的设备扫描出的图象它的泛化能力是什么样的,这是我们目前做得最多的;还有一个是可维护性,维护要简单;功能易用性方面,要满足医生的需求,符合医生的使用习惯。”   

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发布日期:2019年03月03日  所属分类:医疗电子