赵泓维作者

发布「肺癌全周期智慧解决方案」,推想科技尝试建立自己的生态系统

2019年7月5日,国务院印发《关于实施健康中国行动的意见》。《意见》中明确提出:将倡导积极预防癌症,推进早筛查、早诊断、早治疗……要求到2022年和2030年,总体癌症5年生存率分别不低于43.3%和46.6%。如果要把这个计划拆解,肺癌、乳腺癌、胃癌将成为当之无愧的攻坚重点,肺癌更是重中之重。

统计显示,仅中国2018年,肺癌的发病人数就达到80万人,而总患病人口达近1300万人。一位资深的影像科医生告诉动脉网记者:“在40岁以上的人群中,30%的人都有肺结节,其中的29%是良性结节,1%是肺癌。而在确诊的80万肺癌患者中,仅20%的患者是早期。”

良性结节不能让患者恐慌,肺癌则不能漏掉,这不仅需要患者及时进行早筛,还需要医生作出精准的决策。

解决的方案其实很多。举个例子,有医生提出:呼吸科有病源,但没有后处理工具;影像科有数据,后处理工具强大,但接触病人机会少,临床知识欠缺。那么,在呼吸内科门诊旁开设肺结节影像专科门诊或许可以解决筛查准确率的问题。

无论哪种方法,所面临的都是资金问题与人才问题,而科技正在不断予以帮助。例如,以人工智能技术缩短报告撰写速度、缩短影片阅读速度……人工智能技术,还能帮助我们做些什么呢?

“防、诊、治、管”,AI正不断拓宽价值边界

在对待影像AI这件事上,推想科技比任何企业都要执着。

从2015年推想团队在国内率先尝试利用AI技术进行肺结节影像的自动识别,到如今在业界率先发布“肺癌全周期智慧解决方案”,已经过去了4年时光。回忆起最开始,推想科技创始人兼CEO陈宽苦笑道:“AI刚开始拿出来的时候我们自己都不敢看”。而如今,在圈内提到影像AI,少有人不知道推想的名字。

截至2019年6月,推想的执行点已经覆盖全国30个省市自治区,同时完成了北美、亚太以及欧洲的战略布局,覆盖全球8个国家。截止2019年6月,推想科技每日辅助医生完成超40000例临床诊断工作,推想AI服务器总病例数已经突破700万。

但推想仍在努力完善其AI产品的功能与定位。长期以来,我们一直将影像AI视为辅助医生阅片的工具,所有影像AI企业也都聚焦于此,却忽略了AI在教育、管理、决策上的优势。此外,医院潜在的需求仍然有待挖掘。

因此,这次推想AI强调的是肺癌管理的全周期,即从早筛到治疗,再到随访到全链条赋能。“防、诊、治、管”四个环节,一个也不能少。

从辅助诊断到全周期管理

肺癌全周期智慧解决方案的价值在于将过去单点式的AI服务结合起来,辅以平台支持,从而涌现疾病管理的价值。

陈宽表示:“医疗有很多的环节,但我们要把握治疗环节中的每一个角度,把各个环节串起来,对患者才有价值。患者不会因为纯粹的筛查就收获价值,也不会因为纯粹的诊断收获价值,也不会无缘无故做一个手术。一定是筛查到诊断,以及后续的随访、观察、手术、愈后,全部加到一起,患者才能感受到AI带来的价值。这是我们这个解决方案设计的核心方向。”

具体而言,推想将构建人工智能“防、诊、治、管”全生命周期的人工智能辅助诊断及决策系统。该方案将通过科研质控平台来助力医生AI科研创新和临床落地应用,推进人工智能在肺癌筛查、诊断、治疗决策、预后等全周期领域应用的快速发展;通过为医疗机构建设”影像数据库”和“临床数据库”数据中心,来实现数据统一化、标准化管理,提高数据的可用性和安全性;最终通过AI医疗应用平台提供AI预防、诊断、治疗的全周期、规范化的肺癌解决方案。

事实上,推想已经与辽宁锦州医科大学附属第三医院等合作伙伴共同验证了“肺癌全周期智慧解决方案”的可行性。医院在推想AI医疗产品的助力下,为区域内的广大居民及医疗机构提供了肺癌精准早筛服务,使先进技术真正落实到肺癌的防控之中,提升区域内整体肺癌筛查能力,为百姓谋福祉。

医院、患者均将因AI受益

那么,医生又是如何因人工智能而受益呢?一位医生向动脉网记者展示了这样一张表格。

2019年应用推想AI后,结节和磨玻璃结节检出率均有大幅提升这是山东某医院使用推想科技肺结节AI产品后的数据统计结果。我们可以看出几个大的趋势:

1. 2019年相比于2018年,该医院前五个月肺部CT总例数从11525例增至16751例,环比增长45.3%。

2. 阳性结节检出数量大幅提升,结节检出率(平均值)提升约17%,磨玻璃结节检出率(平均值)提升约4.6%。

更多早期阳性结节的检出,意味着以前容易被忽略的早期结节被发现,肺癌可以被更早地发现;同时也意味着更多的肺癌患者能够通过“一次性付费”早期治疗,治疗、用药支出相比晚期患者大幅下降,医保支出也大幅下降。

对于AI在变革之中所起到的作用,该医生表示:“患者的数量在不断上升,但放射科的医生并没有同比增加,超负荷的工作量,准确率自然会下降。而推想的AI则很好的减少了我们在阅片阶段花掉的时间,并且保证了准确率,我想这是推想点击率不断上升的原因。同时,这也为科室的发展提供了间接的支持。”

行稳致远,迎接一个充满想象力的人工智能医疗时代

总的来说,推想所贡献的价值可以分为三个方面。

对于医生及医院来说,医疗AI的价值比较被大家熟知,医疗AI产品可以成为医生的超级助手,减轻临床医生的负担,并为医生提供更好的医疗工具,减少重复性人工劳动,最大程度地释放医生的效能,弥补我国医疗服务中劳动力短缺的情况,提升医疗诊断效率,让医生的价值回归。

对于患者来说,AI技术为癌症早筛、早诊、早治提供了新的可行性,不仅能够挽救患者生命,降低治疗成本,还可以提高患者及家人的生活质量。

对于我们的整个社会来说,AI技术使得优质医疗资源下沉变为现实,进而促进我国分级诊疗制度的执行和完善,同时降低医保支出。

如果说在影像AI企业的努力下,大家对AI辅助诊断的想象走进了现实。现在,推想科技发布肺癌全周期智慧解决方案,再次点燃了大家用AI“防、诊、治、管”的想象力。下一步在哪里?陈宽也给出了一个有想象空间的答案:“商业模式开拓与内部创新是我们核心的两个方向,两个方向都将以推动提升医疗服务为核心。


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推想科技机构

北京推想科技有限公司,致力于采用人工智能深度学习的方法分析医学影像数据,期待为影像科医生提供精确、高效的辅助工具,从而让医生从繁重的重复性工作中得以解放。当前,推想科技已经获得来自中国、美国、日本和德国的数十家医院青睐。截至2017年9月,推想科技产品已辅助医生完成近20万例临床诊断工作。目前,推想科技已完成B轮融资,投资人包括红杉中国、启明创投、元生资本等。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

数据库技术

数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。

准确率技术

分类模型的正确预测所占的比例。在多类别分类中,准确率的定义为:正确的预测数/样本总数。 在二元分类中,准确率的定义为:(真正例数+真负例数)/样本总数

规范化技术

规范化:将属性数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间,如-1.0 到1.0 或0.0 到1.0。 通过将属性数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间,如0.0到1.0,对属性规范化。对于距离度量分类算法,如涉及神经网络或诸如最临近分类和聚类的分类算法,规范化特别有用。如果使用神经网络后向传播算法进行分类挖掘,对于训练样本属性输入值规范化将有助于加快学习阶段的速度。对于基于距离的方法,规范化可以帮助防止具有较大初始值域的属性与具有较小初始值域的属相相比,权重过大。有许多数据规范化的方法,包括最小-最大规范化、z-score规范化和按小数定标规范化。

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