汇医慧影AI医疗诊断

在现代医疗中,影像科医生利用CT、核磁共振、X光、超声波等各种医学影像技术,对片子进行判读、解释与诊断,方便临床医生进行下一步的决策。

AI浪潮还未起来的时候,已经有一些人在思考:机器可以识别人脸、猫脸甚至猪脸,那么它能否准确识别医学影像中的病灶?能在医学诊断决策中做到什么程度?

2015年初,柴象飞离开斯坦福大学医学院附属医院,结束了长达12年的医学影像学术生涯,创立汇医慧影,想对这个问题一探究竟。

服务,医疗真正的缺口

走访县医院、职工医院等基层医院,汇医慧影创始人兼CEO柴象飞发现,基层医院存在拥有设备但缺乏优秀影像医生的问题,误诊、漏诊较多,准确率普遍在70%左右,剩余30%都是有争议或者漏诊。

他认为,图像识别技术已经成熟,利用AI辅助临床诊断,改善误诊、漏诊问题是可行的。

2015年6月,北京大学第三医院做移动查房系统整体解决方案,汇医慧影提供了其中影像部分的解决方案,通过影像云软件,可进行数据调阅、分析。 随后,又落地河南、新疆、山东等区域。

经过3年发展,汇医慧影现有的产品架构是:底层提供影像云平台、数字胶片,中间层提供临床AI诊断云平台和用于科研的放射组学、深度学习云平台,上层才是AI辅助诊断、远程会诊、量化报告等服务。底层的云平台搭载AI能力、算法能力,实时更新。

汇医慧影联合创始人兼COO郭娜介绍,2016年4月,汇医慧影AI辅助诊断落地。

目前有700多家医院在使用汇医慧影的AI产品,其中280-300家是三甲医院,另外有500家基层医院,二甲医院居多。

采用这样一个产品体系,而非单一的辅助诊断产品模式,也是现实倒逼的。柴象飞向新经济100人提到,他最多的时间和最痛苦的事都花在思考战略上,“经常到半夜就惊醒过来”。

从长期目标来说,汇医慧影希望通过AI来帮助医生做影像诊断、决策。但在系统未完善前,汇医慧影看到基层医院信息化水平普遍较弱,为医院搭建云平台,帮助实现远程诊断。

美国的医学影像诊断依靠独立的第三方影像中心运作已是主流。中国政策也在提倡这种做法。柴象飞希望参考美国模式,建立独立第三方影像中心。

在一段时间实践后,他发现这种重资产模式并不适合一家初创公司,其次,还有一些现实方面的问题,比如国家并没有把诊断费作为单独收费项目列出来,一次核磁共振检查费480元,是包含了医生的诊断费用。而在美国,靠服务收费,医生的知识和时间最值钱,国内看病、诊断花钱少,检查、卖药费用高。

“这种模式在现有的医疗体系里,变现是有难度的。因为中国医疗对人力的节约没有那么敏感。这导致了医院没有太大动力购买优质服务。任何B2B生意,最大的逻辑就是你能不能帮他赚钱或者省钱。”柴象飞说。

发现方向不对,2016年初柴象飞开始向一二线城市大医院推进项目:北京大学肿瘤医院、深圳市人民医院、浙江第一医院、山西省第二人民医院等。

给医院安装了服务系统,不等于医生就有动力使用。只是简单提升效率,价值不大。柴象飞又转头寻找医生真正的问题是什么,结果发现: 第一,诊断能否给到临床决策;第二,通过影像数据的挖掘能否变成研究课题,继而应用于临床。

许多疾病需要影像医生做出决策,体现出自身专业水平:例如要不要放支架、如果放支架有什么副作用、如果选择保守治疗,哪里可能会破裂等。

三甲医院和基层医院在同样疾病上,愈后差别也很大。301医院血管外科做主动脉夹层手术,一半是在为从其他医院过来的患者做二次修复。

汇医慧影将云平台的影像诊断环节放入单病种决策流程中。例如在和301医院血管外科主任郭伟的主动脉人工智能精准诊断和辅助决策的合作项目中,机器可自动提取血管做直径、长度的测量,标注破口,再根据过去十几年的几千例数据和愈后随访,让机器预测疗效,对治疗选择给出更准确的判断依据。

“中国医疗设备增长非常快,但医疗服务跟不上。服务有赖于人力,而这方面人才缺口很大。无论用什么技术,AI也好,大数据也好,最终都是要变成服务,这是中国真正稀缺、真正有价值的东西。”柴象飞说。

数据,AI的战争

AI的战争,不如说是数据的战争。

柴象飞还在斯坦福时,数据非常易得—基于研究目的,内部医院是敞开的。当他尝试在美国创业时,数据就成为壁垒,想要获取代价非常高。

“最大的问题就是所有公司都没有数据,没有数据,有再多的AI专家也没有用。”

他认为,中国医院对新技术的开放程度超过了美国,数据体量也更大,为AI公司在医疗领域创业提供了温床。

单从医院获得数据还远远不够。“持续获得高质量的精标注数据,是公司在这个领域长期制胜的核心竞争力。”柴象飞说。

就像人脸识别需要大量人工标注,告诉计算机这是鼻子、那是眼睛。医学影像也是一样,不把病灶标出来,计算机也训练不了。但是,人脸识别请一群普通人就能操作,医学影像必须让经过专业培训的医生标注。

雇佣医生有偿标注,也未必准确。因为医学影像是持续验证的过程,两个月后病理活检情况、一年以后病愈情况都需要跟踪标注,而这些数据又极度分散、私有化。

汇医慧影首先从肺结节的影像诊断切入,市面上大多数医疗影像AI诊断都是从肺结节切入。这是因为:第一,肺癌在中国发病率、死亡率排名第一;第二,肺结节的数据比较容易通过公开网络找到,例如LIDC数据库提供胸部医学图像文件(如CT、X光片)和对应的诊断结果病变标注。

经过三年积累,除了肺结节以外,汇医慧影在心血管、脑梗、骨折等七八个病种上提供AI辅助诊断。其数据来源主要有两种途径:一种是患者个体每次检查产生的数据。汇医慧影与200多家医院合作,打通数据共享,已经超过100万例,并且以每天几千例数据的速度增加;另一种是精标注数据,即柴象飞所说的“核心竞争力”,约有5万例。它主要产生于汇医慧影为医生提供的科研平台。

这是一个影像大数据的科研平台。平台提供了大量工具,包括算法、计算能力以及支持团队。医生只要把数据传上来,做标注,提供信息,就能协助医生更方便地进行科研课题管理。现在已经有200家三甲医院在使用。

这5万例数据包括病理数据、临床数据、影像数据、随访数据等全流程的数据,甚至包括基因数据、免疫组数据。医生通过科研平台勾画标识,进行建模、计算。

  

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