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医疗影像AI的未来突围战| 中国医学影像AI大会

来源 : 雷锋网 2020-10-12 14:26    阅读量:0   

2020年9月18-20日,由中国医学影像AI产学研用创新联盟(CAIERA)主办的「第二届中国医学影像AI大会」,在上海国际会议中心隆重召开。本次大会以“AI助力健康中国”为主题,围绕2030年健康中国行动纲要,深入探讨了人工智能在“健康中国”行动中的实践、问题与对策。

作为本次大会的战略合作媒体,雷锋网进行了全程报道。

过去两年,医学影像AI行业经历了一段艰难的自我变革期,然而,从今年开始,行业不断释放出破局的信号,多个AI产品通过NMPA、FDA审批,正式进入商用环节。除此之外,医学影像AI产品在抗疫中大放异彩,刷新了社会各界对AI产品的既有印象。

新的社会环境下,如何紧跟技术变迁和行业发展大趋势,医学影像AI的学术研究与产业落地如何进一步突围,都已经成为行业的新挑战。

在人民卫生出版社总编辑杜贤的主持下,第二届中国医学影像AI大会组织了一场以“医疗新模式是否AI落地的机遇”为主题的圆桌访谈,中国医科大学原副校长徐克、复旦大学副校长张志勇、安德医智大中华区CEO李晶珏、深睿医疗CEO乔昕参与了访谈。

以下为圆桌访谈的完整内容,雷锋网做了不改变原意的编辑

杜贤:第二届中国医学影像AI大会主题一步步走向深入。最近几年人工智能技术推动医疗发展新模式不断探索和创新。徐克教授,您认为互联网+医疗大背景下,医疗AI未来的新场景和新模式有哪些?

徐克:最近几年,5G、大数据、人工智能这样的新科技在设备、器械以及行业中掀起了应用的新浪潮。以医学影像诊断行业为例,已经出现众多创新公司。这在第一次医学影像AI大会以及这次大会上均可以看到。

越来越多实力雄厚的资本和创业者也在这方面投入,产品的临床效用也变得越来越好。

从2017年起,国家就开始重点关注这种新模式。现在几家公司的AI产品已经陆续获得三类证,但总体角度来看数量还比较少,而且都是影像辅助诊断类产品。

但除了影像诊断,影像科还有一部分工作内容就是介入治疗。中华医学会放射学分会介入学组从创立到现在已经经历三十年,介入治疗的方式、方法也在不断创新。

从2017年开始,国内外都出现可以替代介入医生完成手术的智能化介入手术机器人,给广大从事介入治疗的放射科医生、临床其他学科医生都提供了新的方向。

以往介入手术过程,需要医生和患者共同在扫描室的情况。手术机器人可以让介入手术的医生少接触核辐射,而且不用穿厚重的铅衣防护服就可以完成手术,提高手术的精准度和效率。我觉得,这是未来医学影像AI的新场景之一。

杜贤:下面有请张志勇校长,作为复旦大学校长,您担当培养国家医疗人才的职责。在人工智能这样的新趋势下,对于复旦大学管理的华山、中山等医院的医学生培养、住院医师培训,您有哪些新想法和创新模式探索。

张志勇:我来自复旦大学,我的本职是医生,每天礼拜五还要出门诊。

作为一所综合型大学,复旦大学一直在紧跟信息化时代的发展方向。过去,复旦大学的微电子、计算机、人工智能,以及大数据学院、数学学院已经取得一些成绩。

医学人才的培养,在今天大数据、5G等新基建的背景以及新冠疫情的形式下,对于创新模式有着迫切的需求。

从前年开始,复旦大学就开始调整医学人才的培养模式。我们在原来上海医科大学校址上建立了一个全新的医院,专注于医学人工智能人才的培养。

目前,医疗人工智能的发展总是以单点的形式出现在各个领域,一个综合性的智慧医院可以在医疗教学中融入各个学科、各个领域的人工智能知识,这一点非常符合复旦大学的教学方式。

复旦大学本科生采用2+X的模式教学,所有本科生两年时间内都集中上课、交叉学习,到了第三年才开始分专业、分学院学习。研究生培养则是把原来分科体系进行细化,按照综合学科标准培养,例如生命科学学院老师带的学生里面很多都不是医学方向,而材料方向的院士则可能带了很多医学类研究生。

杜贤:接下来请李总和乔总谈谈人工智能和医学影像结合后的市场前景。李总的安德医智团队已经获得三类证,在影像人工智能产业落地上取得重要突破。你们对于影像人工智能产品的商业化创新模式、创新思想、创新方向有怎样的想法?

李晶珏:人工智能三类证,是对我们前一段工作的总结,更是产品未来商业化应用的新起点。除了获得认证的产品,我们在医疗影像AI上还有很多努力的方向。

关于未来医学影像AI前景,我认为主要在于四个方面:辅助,提升,赋能,以及培训。

辅助方面。影像科医生面临工作强度大、长时间疲劳工作等问题,越大的医院这方面问题越严重。影像AI的优势之一,正是在一定程度上提升效率。

此外,像心脏血管后处理、头颈血管后处理等方向也可以利用AI,把医生从复杂的、重复性劳动中解放出来,这是现在大部分医学影像AI产品的研究和落地方向,未来也可能向其他方向拓展。

提升方面。现在的提升都是辅助类提升,这和国内固有的医疗环境有很大关系。国内中西部和东部医疗资源分配不平衡,城市和农村分布也不平衡,中国排名前100名的医院集合了90%医疗资源。

未来,我们可以通过人工智能帮助基层医生提升能力和效率,服务基层医疗,其中包括复杂疑难病、肿瘤的鉴别诊断,在基层进行乳腺核磁、心脑核磁、PET-CT等复杂影像检查。过去,这部分专业技师和诊断医生在基层非常稀缺,在基层做心脏核磁、乳腺核磁检查是一个难题,我们也在研发这方面的产品。

赋能方面。除了影像分析,AI在影像诊断中扮演的角色也越来越重要,甚至正在参与和影响现在的临床诊断。例如我们现在做的脑出血、脑血肿扩张预测。除了完成第一步的脑出血影像判读,AI还可以进一步辅助临床指导病情进展,分析患者全周期数据,对病人未来的疾病风险进行预测。

例如,动脉瘤这种致死率非常高的疾病,如果通过影像就可以得出发病概率,那么将赋能影像科医生深入诊断,进行临床决策。

培训方面。医疗影像本身就是大数据的应用。AI不仅可以辅助医生诊断,也可以帮助医学院学习和基层医生培训,找到医学影像的普遍规律。

杜贤:下面有请深睿医疗联合创始人CEO乔昕,分享未来影像AI的发展预测

乔昕:医疗人工智能只是一个小的发展趋势。在社会大背景下,各行各业都在经历历史性的技术变革。医疗人工智能虽然在肺结节、糖网等领域做了几个简单的尝试,但距离真正临床落地还很远。

产品持续到临床落地主要分为三个阶段:

第一个阶段,技术准备。这个阶段只是完成简单的基础工作,许多知识都需要向先行者学习;

第二阶段,打磨产品,让产品更加符合临床的需求;

第三阶段,落地。在技术实现、产品打磨好后就需要进行实践。现在医学影像AI行业都在强调实践,未来人工智能关注的方向不止于科研,科研成果下一步也需要落地、产品转化。

我觉得,落地是现在各个人工智能应用行业正在面临的首要问题。

例如医疗AI,一方面医生有很强的需求和痛点;但另一方面,技术开发者能不能找到这些点进而解决,是落地的关键。

现在卫健委倡议的智慧医院、互联网医院建设为医疗人工智能下一步的发展,提供了大量可以发挥作用的场景,但关键在于能不能做好医工、医信结合,抓准痛点、实现技术优势的转化,我觉得刘士远主任发布的《中国医学影像AI发展报告2020》是一个特别好的指引。

从今年开始,医疗人工智能行业已经有一些产品拿到认证,开始逐步实现落地。但我认为智慧医院、智慧医疗、赋能基层等目标的实现还需要付出很多努力,这正是我们这个行业努力的方向。

杜贤:谢谢以上四位嘉宾为我们提供跨界合作、协同创新、融合发展,深度融合的医疗AI新方向。接下来每人用一句话总结医学影像AI的新未来。

徐克:从行业角度,我希望AI未来能够为医学影像行业提供高效、精准、安全的新作用。

张志勇:未来的医学影像AI,充满了更多新挑战和新希望,复旦大学将为这个行业输出更多综合型人才。

李晶珏:从企业角度,不忘初心,脚踏实地,用最尖端的人类智慧来服务人们的健康。

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