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智能影像診斷深入現(xiàn)實(shí)還有多遠(yuǎn)？

更新時(shí)間：2017-08-02 17:04:02?點(diǎn)擊：681631 ? 行業(yè)觀點(diǎn)

動(dòng)輒可以聽(tīng)到“AI取代醫(yī)生”“AI的準(zhǔn)確率超過(guò)醫(yī)生”的言論，同時(shí)“理想很美好，現(xiàn)實(shí)很骨感”的感慨頻頻傳來(lái)，理想的豪言壯語(yǔ)隨處可見(jiàn)，那現(xiàn)實(shí)是什么呢？

有人說(shuō)，21世紀(jì)是數(shù)據(jù)為王的時(shí)代；有人將算法比作發(fā)動(dòng)機(jī)，數(shù)據(jù)比作石油；有人則強(qiáng)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(wú)論怎樣強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的重要性都不為過(guò)，我們且以影像數(shù)據(jù)為徑，智能影像公司的運(yùn)營(yíng)為緯，一窺智能影像公司的真實(shí)日常。

智能影像診斷深入現(xiàn)實(shí)還有多遠(yuǎn)？

數(shù)據(jù)端：保證質(zhì)量，數(shù)量多多益善
盡管我國(guó)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(lái)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(yuǎn)智能CEO吳博稱，“單個(gè)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(jiàn)。”
在醫(yī)療信息系統(tǒng)中，PACS系統(tǒng)負(fù)責(zé)醫(yī)療影像采集、數(shù)據(jù)傳輸存儲(chǔ)以及影像分析、處理，并且不同的PACS系統(tǒng)之間，能以以DICOM國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)方式對(duì)接。
總體來(lái)說(shuō)，醫(yī)院影像數(shù)據(jù)多且大都標(biāo)準(zhǔn)化，便于機(jī)器閱讀，為此，智能醫(yī)療影像被業(yè)內(nèi)人認(rèn)為將率先實(shí)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(xué)影像領(lǐng)域特別適合人工智能／圖像識(shí)別技術(shù)，國(guó)內(nèi)外有很多廠商從事這方面，也做出一些成果。”
對(duì)于一個(gè)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(duì)于智能影像診斷而言，影像數(shù)據(jù)需要關(guān)聯(lián)更準(zhǔn)確的診斷和后期結(jié)果關(guān)聯(lián)，否則垃圾進(jìn)，垃圾出。
南方醫(yī)科大學(xué)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(cuò)誤信息。”他補(bǔ)充道，“數(shù)據(jù)規(guī)范的問(wèn)題沒(méi)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(jià)值，想獲取有價(jià)值的東西最簡(jiǎn)單的邏輯就是“買(mǎi)買(mǎi)買(mǎi)”，這正是財(cái)大氣粗的IBM的戰(zhàn)略。在2014年相繼收購(gòu)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(gòu)了醫(yī)學(xué)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(guó)聯(lián)邦政府和州政府機(jī)構(gòu)、雇主、醫(yī)保、醫(yī)院等，以及3億病人數(shù)據(jù)。
在我國(guó)，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(lái)說(shuō)，AI公司會(huì)選擇與醫(yī)院合作開(kāi)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(chǎng)景，至于合作模式，則各有特色。
數(shù)據(jù)處理：“只有人工，沒(méi)有智能”
一如機(jī)器學(xué)習(xí)AI建模的流水線，醫(yī)療影像數(shù)據(jù)處理過(guò)程也要經(jīng)歷數(shù)據(jù)標(biāo)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(wèn)題上，據(jù)吳博介紹，醫(yī)療影像數(shù)據(jù)刻畫(huà)的是體內(nèi)臟器，與肉眼容易識(shí)別花鳥(niǎo)蟲(chóng)魚(yú)人臉等常規(guī)圖片，成像原理與視覺(jué)特征都不相同，深度學(xué)習(xí)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(biāo)注耗費(fèi)時(shí)間更長(zhǎng)、門(mén)檻更高，在醫(yī)生的診斷中，影像僅是一個(gè)參考信息，最終還要參考病理診斷等信息進(jìn)行確診，所以對(duì)于打造一個(gè)智能診斷系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，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(shí)是比較難的。（來(lái)源：雷鋒網(wǎng)）


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