醫(yī)學(xué)的復(fù)雜性決定了醫(yī)療大數(shù)據(jù)的多樣化和專業(yè)化，當(dāng)技術(shù)型公司試圖將 AI 技術(shù)落地到醫(yī)療領(lǐng)域時(shí)，勢(shì)必面臨著比分析單一維度數(shù)據(jù)更高的門檻和挑戰(zhàn)。

當(dāng)下，肺癌仍是我國(guó)發(fā)病率和死亡率最高的惡性腫瘤。我國(guó)每年肺癌發(fā)病人數(shù)達(dá)到 83 萬，超過全國(guó)癌癥發(fā)病人數(shù)的 1/5；對(duì)應(yīng)的死亡人數(shù)達(dá)到 62 萬。可以看到，針對(duì)肺癌疾病的研究和探索意義深遠(yuǎn)，而業(yè)界也普遍相信人工智能技術(shù)在肺癌診療方向的前景巨大。

我國(guó)首個(gè)肺癌臨床科研智能病種庫(kù)發(fā)布

15日，“華西醫(yī)院&依圖醫(yī)療”肺癌人工智能成果發(fā)布會(huì)暨互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療人工智能高端峰會(huì)在成都舉行，雙方合作研發(fā)的國(guó)內(nèi)首個(gè)肺癌臨床科研智能病種庫(kù)和全球首個(gè)肺癌多學(xué)科智能診斷系統(tǒng)正式發(fā)布。

該數(shù)據(jù)庫(kù)以患者為中心，收錄了四川大學(xué)華西醫(yī)院2009年至今收治的大量肺癌患者的影像、病理、基因檢測(cè)、病歷文本等多維數(shù)據(jù)，通過人工智能技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，打造醫(yī)療大數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫(kù)的建立將對(duì)臨床研究、醫(yī)療決策、醫(yī)療資源下沉起到積極作用。

據(jù)悉，華西醫(yī)院在肺癌的早篩早診早治、腫瘤MDT、靶向治療等多個(gè)領(lǐng)域位列國(guó)內(nèi)領(lǐng)先水平。依圖是全球領(lǐng)先的人工智能創(chuàng)業(yè)公司，近期剛完成來自工銀國(guó)際、浦銀國(guó)際、高成基金的2億美元C＋輪融資，并已布局人工智能+醫(yī)療、安防、芯片、制藥等領(lǐng)域，產(chǎn)業(yè)估值近20億美金。

依托這個(gè)全球頂級(jí)的病種庫(kù)，華西-依圖聯(lián)合團(tuán)隊(duì)，共同研發(fā)了全球首個(gè)肺癌多學(xué)科智能診斷系統(tǒng)。系統(tǒng)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)結(jié)節(jié)篩查等初級(jí)功能，更能夠?qū)崿F(xiàn)肺癌全類型病灶的診斷覆蓋，并結(jié)合多學(xué)科臨床信息進(jìn)行綜合診斷。該系統(tǒng)有望今年底正式進(jìn)入臨床運(yùn)用。

百度發(fā)布全新腫瘤識(shí)別AI算法 準(zhǔn)確率超專業(yè)病理醫(yī)生

百度研究院發(fā)表論文提出一種名為“神經(jīng)條件隨機(jī)場(chǎng)”的全新病理切片分析算法，將腫瘤識(shí)別定位準(zhǔn)確率大幅提高。在公開數(shù)據(jù)集Camelyon16大賽測(cè)試集上，該算法的腫瘤定位FROC分?jǐn)?shù)達(dá)到0.8096，超過專業(yè)病理醫(yī)生水平，以及由哈佛和麻省理工學(xué)院聯(lián)合團(tuán)隊(duì)所保持的最好成績(jī)。

據(jù)介紹，除了病理學(xué)切片分析方面的研究，百度還在積極探索AI在眼底影像、放射影像、以及智能問診等其他一些醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用。

一直以來，病理切片分析都是癌癥診斷中的黃金標(biāo)準(zhǔn)。但是即便對(duì)于經(jīng)驗(yàn)豐富的病理醫(yī)生來說，病理切片的閱片流程也十分困難復(fù)雜。詳盡的閱讀病理切片，且不漏掉任何一處具有臨床價(jià)值的病灶，如同大海撈針，是一項(xiàng)十分復(fù)雜和耗時(shí)的任務(wù)。

百度研究院提出一種全新的深度學(xué)習(xí)算法，一次性輸入一組3x3的圖塊，并聯(lián)合預(yù)測(cè)每一張圖塊是否有腫瘤區(qū)域。圖塊之間的空間關(guān)系可以通過一種名為“條件隨機(jī)場(chǎng)”的概率圖模型來模擬。整套算法框架可以在GPU上進(jìn)行端到端的訓(xùn)練，而不需任何后處理的步驟。

同時(shí)，百度研究院也在Github上開源了整套算法代碼，以便其他研究人員在此基礎(chǔ)上進(jìn)行更深入的研究，促進(jìn)人工智能在醫(yī)學(xué)圖像分析領(lǐng)域取得更加長(zhǎng)足的發(fā)展。

AI助力將優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉到基層

當(dāng)前，我國(guó)頂級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)診療能力集中化趨勢(shì)明顯，但醫(yī)療資源分布不均的問題也日益突出。大醫(yī)院人滿為患，而基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)診療能力提升困難，以人工智能技術(shù)為工具，打破信息屏障，將頂級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的診療能力賦能基層，將是解決我國(guó)醫(yī)療資源短缺的重要手段。

從影像數(shù)據(jù)向病歷、檢驗(yàn)檢查、語(yǔ)音數(shù)據(jù)等全維度臨床數(shù)據(jù)的打通和融合，是 AI 公司對(duì)于醫(yī)療大數(shù)據(jù)理解和探索的一次重要突破，而包含診斷數(shù)據(jù)、國(guó)內(nèi)外診療標(biāo)準(zhǔn)指南、實(shí)時(shí)更新的多維度診斷庫(kù)則有望讓 AI 醫(yī)療系統(tǒng)在智能化和專業(yè)化領(lǐng)域更進(jìn)一步。有專家評(píng)價(jià)，此次發(fā)布的數(shù)據(jù)庫(kù)和診斷系統(tǒng)是國(guó)際肺癌診斷領(lǐng)域的領(lǐng)先成果。

更為重要的是，將優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療資源與技術(shù)產(chǎn)品化和系統(tǒng)化將有望造福更多普通患者和醫(yī)療機(jī)構(gòu)。