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騰訊:AI醫療走“科技向善”之路

2017年騰訊覓影入選首批國家人工智能開放創新平臺時,這個AI醫學解決方案剛發布不久,那時騰訊覓影從早期食管癌篩查起步。

兩年后騰訊正式確認“科技向善”為愿景,不久前騰訊CEO馬化騰又提出要讓AI“可知、可控、可用、可靠”。騰訊覓影是此理念的落地,也正在解決“四可”課題。目前騰訊覓影提供AI影像、AI輔診服務,旨在輔助醫生進行疾病篩查與診斷,提高臨床醫生的診斷準確率和效率。

企業供圖

跨界融合研發

推出騰訊覓影后,馬化騰曾在2018年世界人工智能大會上重點介紹這個AI醫療產品,在騰訊對未來的展望中,AI醫療也一直都是重要戰略方向。

其實在醫療領域,騰訊早有布局,包括在2013年就提出的智慧醫院概念、2015年推出的智能硬件產品“糖大夫”等,涉及支付模式創新、慢病管理、AI等領域。

騰訊覓影之所以受重視,是因為它進入到了醫療更核心的領域,相比其他產品的專業性更強。

2017年科技部公布了首批國家人工智能開放創新平臺名單,明確依靠騰訊建設醫療影像國家人工智能開放創新平臺。

騰訊覓影是將計算機視覺、機器學習、自然語言處理、深度學習等AI技術與醫學跨界融合研發而成,能夠輔助醫生進行疾病篩查和診斷,提高臨床醫生的診斷準確率和效率。目前主攻肺部疾病、消化道腫瘤、宮頸癌、乳腺癌、眼底疾病等學科,以及AI病理分析,各實驗室按照自身技術特點支持不同的學科應用。

騰訊醫療技術委員會主任錢天翼以青光眼篩查系統為例,向北京商報記者介紹,在騰訊優圖實驗室的支持下,該功能采用了無監督域自適應技術,增加深度學習模型在多中心圖像上的泛化能力,有效地解決了臨床測試中模型性能下降的問題。騰訊優圖實驗室設計了基于多模型級聯的空間注意力機制,將臨床青光眼專家關注的重點區域相關權重進行增強,提高模型輸出的可解釋性,最終提高青光眼識別的敏感度和特異度。

從錢天翼本身的職業經歷也能看出AI醫療跨界融合的特點。信息工程、生物工程雙學士學位的他,是清華大學醫學院-哈佛大學醫學院聯合培養生物醫學工程博士,在神經影像、腫瘤影像的成像技術、重建及后處理算法的開發,以及影像技術在臨床的應用與轉化有著豐富的經驗。

北京商報

尚有爭議的邊界

不管從AI方向還是醫療趨勢看,AI醫療都是公認的發展路徑,但AI企業和醫療從業者對AI醫療產品的邊界,持不同的觀點。

目前覓影已可提供食道癌早期篩查、肺癌及肺炎篩查、眼底疾病篩查、乳腺癌早期篩查、結直腸癌早期篩查、宮頸癌早期篩查功能。

六項篩查中,早期食管癌胃癌篩查AI系統是騰訊覓影最早落地的;新冠肺炎輔助篩查AI系統是最新推出的;乳腺腫瘤篩查AI系統是國內首個進行乳腺腫瘤良惡性判別的人工智能系統。

以馳援湖北抗疫前線的新冠肺炎AI輔助篩查項目為例,“這個項目始于今年2月1日,騰訊從開始研發到投入應用花了21天。當時CT是篩查新冠肺炎的重要手段,但以一次胸部CT產生300張影像計算,醫生肉眼閱片將耗費5-15分鐘,隨著新冠肺炎病人疑似患者和確診數量的增加,醫生和醫院都面臨著巨大壓力。為幫助緩解抗疫一線的醫療壓力,騰訊天衍實驗室醫療影像組緊急啟動開發新冠肺炎影像識別模型”,錢天翼向北京商報記者透露。

復旦大學附屬華山醫院感染科主任張文宏,以及中國工程院院士陳杰結合此次疫情,將關注點放在了數據融合對AI醫療的重要性上。

張文宏的觀點是,“疫情后,我們需要反思將來AI如何改善城市管理:一是疾控公共衛生的數據,能否加快真實世界的數據收集?醫療機構的數據如何第一時間匯聚到大數據平臺?我很不愿意大數據把醫生替代掉,所以非常期待如何把線上數據和線下數據融合預警,構成一個完整的體系。這一點AI能發揮很大作用,醫生也不會失業”。

站在技術處理的角度看,陳杰表示數據融合并不容易,“在防疫和醫療衛生方面的很多數據,AI還沒有完全用上。我們所獲取的不同時空的數據,如何進行有效的融合、處理,以及怎樣面對數據的涌現現象,是我們面臨的問題。大量的數據真假難辨,怎么整合也是一個巨大的問題”。

北京商報

普惠已成共識

事實上,“上述觀點并不矛盾,是完全可以同步推進的,也是正在同步推進的”,文淵智庫創始人王超向北京商報記者直言。

具體到騰訊覓影,在癌癥篩查之外,還提供智能導診技術、病案智能管理、診療風險監控服務,這就是數據融合的實際落地功能。

在診前,騰訊覓影利用AI輔診引擎實現精準的智能導診,通過與患者進行對話和語義理解,為患者提供“依癥尋醫”的智能導診服務,引導患者順利就醫,緩解醫院導診咨詢的壓力。在診中,診療風險監控技術可以通過AI來輔助醫生進行鑒別排除,給出精準的建議,降低高危疾病漏診帶來的巨大風險。在診后,病案智能化管理助力醫院的數據標準化和醫療大數據管理,同時為醫院的科研提速。

針對病案智能管理,錢天翼詳細介紹,“目前國內醫院的病案,依賴病案室人力或數據公司進行整理;科室的醫學科研,提取病案特征信息也是通過人工完成,需要投入大量的人力與資金,準確率也不能得到保障。病案智能化管理能夠自動提取病案特征信息,其特征識別準確率98%以上,可對醫院的數據做標準化處理;還可以根據需求,針對數據做定制化改造優化,輸出符合要求的標準化數據,助力醫院完成工作量巨大而且推行困難的數據治理工作,為科研提速”。

從側面看,這也是普惠醫療的具體表現,具體到區域落地上,利用AI、大數據融合能力能幫助優化醫療資源的不均衡。

以騰訊覓影AI電子陰道鏡輔助診斷系統為例,目前,騰訊覓影AI電子陰道鏡輔助診斷系統已在江西省婦幼保健院、遼寧省腫瘤醫院、重慶市腫瘤醫院等多家醫院進行產品定型前的測試,并已在深圳市婦幼保健院和遼寧省婦幼保健院上線。未來,通過醫聯體、遠程診斷等方式,該系統有望進一步下沉到基層醫療系統。

錢天翼表示:“騰訊覓影正重點驗證AI技術在基層的效果,在浙江德清、溫州,以及廣東增城,廣西南寧等地,針對早期肺癌、消化道腫瘤、眼底疾病等進行試點。推動癌癥的早篩早診早治,助力‘健康中國’,是覓影的長期目標,讓醫療AI技術為基層癌癥早篩和預防提供有力抓手?!?/p>

北京商報記者 魏蔚


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