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智能影像診斷深入現(xiàn)實還有多遠？

更新時間：2017-08-02 17:04:02?點擊：681630 ? 行業(yè)觀點

動輒可以聽到“AI取代醫(yī)生”“AI的準確率超過醫(yī)生”的言論，同時“理想很美好，現(xiàn)實很骨感”的感慨頻頻傳來，理想的豪言壯語隨處可見，那現(xiàn)實是什么呢？

有人說，21世紀是數(shù)據(jù)為王的時代；有人將算法比作發(fā)動機，數(shù)據(jù)比作石油；有人則強調(diào)行業(yè)數(shù)據(jù)、專家資源和核心技術(shù)是打造智能影像缺一不可的三要素。無論怎樣強調(diào)數(shù)據(jù)的重要性都不為過，我們且以影像數(shù)據(jù)為徑，智能影像公司的運營為緯，一窺智能影像公司的真實日常。

智能影像診斷深入現(xiàn)實還有多遠？

數(shù)據(jù)端：保證質(zhì)量，數(shù)量多多益善
盡管我國存在第三方影像中心，但絕大多數(shù)的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)來源于醫(yī)院。據(jù)悉，大的三甲醫(yī)院一年產(chǎn)生的影像數(shù)據(jù)在10T以上。宜遠智能CEO吳博稱，“單個醫(yī)院的影像數(shù)據(jù)存量就很大，每天數(shù)百例新增也很常見。”
在醫(yī)療信息系統(tǒng)中，PACS系統(tǒng)負責醫(yī)療影像采集、數(shù)據(jù)傳輸存儲以及影像分析、處理，并且不同的PACS系統(tǒng)之間，能以以DICOM國際標準方式對接。
總體來說，醫(yī)院影像數(shù)據(jù)多且大都標準化，便于機器閱讀，為此，智能醫(yī)療影像被業(yè)內(nèi)人認為將率先實現(xiàn)商業(yè)化落地。
上海市兒童醫(yī)院影像科主任楊秀軍曾表示，“很多醫(yī)學影像領(lǐng)域特別適合人工智能／圖像識別技術(shù)，國內(nèi)外有很多廠商從事這方面，也做出一些成果。”
對于一個AI系統(tǒng)而言，數(shù)據(jù)多多益善是有前置條件的，在保證喂養(yǎng)數(shù)據(jù)質(zhì)量的情況下，增加數(shù)量才有意義。而判斷影像數(shù)據(jù)質(zhì)量，主要取決于AI公司所打造智能診斷產(chǎn)品的臨床目的。除此之外，對于智能影像診斷而言，影像數(shù)據(jù)需要關(guān)聯(lián)更準確的診斷和后期結(jié)果關(guān)聯(lián)，否則垃圾進，垃圾出。
南方醫(yī)科大學副教授劉再毅曾表示，“我們數(shù)據(jù)多得不得了，我們影像科每天產(chǎn)生很多數(shù)據(jù)，但是有多少數(shù)據(jù)可以用？1%都不到，其中有大量錯誤信息。”他補充道，“數(shù)據(jù)規(guī)范的問題沒有辦法管控，臨床信息經(jīng)常有誤。”
數(shù)據(jù)獲取：“合作”共贏
影像數(shù)據(jù)是醫(yī)院的，智能影像公司如何獲取呢？
醫(yī)療數(shù)據(jù)是一種資源，意味著它有價值，想獲取有價值的東西最簡單的邏輯就是“買買買”，這正是財大氣粗的IBM的戰(zhàn)略。在2014年相繼收購了大數(shù)據(jù)醫(yī)療保健分析提供商Phytel與Explorys后，2015年，以10億美元收購了醫(yī)學成像及臨床系統(tǒng)供應(yīng)商Merge Healthcare，后者坐擁有8500家客戶，其中包括美國聯(lián)邦政府和州政府機構(gòu)、雇主、醫(yī)保、醫(yī)院等，以及3億病人數(shù)據(jù)。
在我國，三甲醫(yī)院擁有絕大多數(shù)影像數(shù)據(jù)，但影像數(shù)據(jù)不出院是必須守住的紅線。為此，AI公司與醫(yī)院尋求“合作”就成了一種可能的路徑。一般來說，AI公司會選擇與醫(yī)院合作開發(fā)，一方面得到脫敏的數(shù)據(jù)和行業(yè)專家，一方面收獲了產(chǎn)品打磨的場景，至于合作模式，則各有特色。
數(shù)據(jù)處理：“只有人工，沒有智能”
一如機器學習AI建模的流水線，醫(yī)療影像數(shù)據(jù)處理過程也要經(jīng)歷數(shù)據(jù)標注、清洗、切割，隨后是建模、調(diào)參等。
在處理影像數(shù)據(jù)的技術(shù)問題上，據(jù)吳博介紹，醫(yī)療影像數(shù)據(jù)刻畫的是體內(nèi)臟器，與肉眼容易識別花鳥蟲魚人臉等常規(guī)圖片，成像原理與視覺特征都不相同，深度學習模型尤其需要深度改造。

但醫(yī)療影像數(shù)據(jù)處理的特殊之處在于數(shù)據(jù)標注耗費時間更長、門檻更高，在醫(yī)生的診斷中，影像僅是一個參考信息，最終還要參考病理診斷等信息進行確診，所以對于打造一個智能診斷系統(tǒng)來說，很多數(shù)據(jù)的集合才是有效的數(shù)據(jù)。AI公司需要盡可能多地打通不同的系統(tǒng)，把病人的所有相關(guān)信息整合在一起，這其實是比較難的。（來源：雷鋒網(wǎng)）


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