智能影像診斷深入現實(shí)還有多遠？
更新時(shí)間：2017-08-02 17:04:02?點(diǎn)擊：904816 ? 行業(yè)觀(guān)點(diǎn)
動(dòng)輒可以聽(tīng)到“AI取代醫生”“AI的準確率超過(guò)醫生”的言論，同時(shí)“理想很美好，現實(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)，那現實(shí)是什么呢？
盡管我國存在第三方影像中心，但絕大多數的醫療影像數據來(lái)源于醫院。據悉，大的三甲醫院一年產(chǎn)生的影像數據在10T以上。宜遠智能CEO吳博稱(chēng)，“單個(gè)醫院的影像數據存量就很大，每天數百例新增也很常見(jiàn)?！?/span>
在醫療信息系統中，PACS系統負責醫療影像采集、數據傳輸存儲以及影像分析、處理，并且不同的PACS系統之間，能以以DICOM國際標準方式對接。
總體來(lái)說(shuō)，醫院影像數據多且大都標準化，便于機器閱讀，為此，智能醫療影像被業(yè)內人認為將率先實(shí)現商業(yè)化落地。
上海市兒童醫院影像科主任楊秀軍曾表示，“很多醫學(xué)影像領(lǐng)域特別適合人工智能／圖像識別技術(shù)，國內外有很多廠(chǎng)商從事這方面，也做出一些成果?！?/span>
對于一個(gè)AI系統而言，數據多多益善是有前置條件的，在保證喂養數據質(zhì)量的情況下，增加數量才有意義。而判斷影像數據質(zhì)量，主要取決于A(yíng)I公司所打造智能診斷產(chǎn)品的臨床目的。除此之外，對于智能影像診斷而言，影像數據需要關(guān)聯(lián)更準確的診斷和后期結果關(guān)聯(lián)，否則垃圾進(jìn)，垃圾出。
南方醫科大學(xué)副教授劉再毅曾表示，“我們數據多得不得了，我們影像科每天產(chǎn)生很多數據，但是有多少數據可以用？1%都不到，其中有大量錯誤信息?！彼a充道，“數據規范的問(wèn)題沒(méi)有辦法管控，臨床信息經(jīng)常有誤?！?/span>
數據獲?。骸昂献鳌惫糙A(yíng)
影像數據是醫院的，智能影像公司如何獲取呢？
醫療數據是一種資源，意味著(zhù)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)”，這正是財大氣粗的IBM的戰略。在2014年相繼收購了大數據醫療保健分析提供商Phytel與Explorys后，2015年，以10億美元收購了醫學(xué)成像及臨床系統供應商Merge Healthcare，后者坐擁有8500家客戶(hù)，其中包括美國聯(lián)邦政府和州政府機構、雇主、醫保、醫院等，以及3億病人數據。
在我國，三甲醫院擁有絕大多數影像數據，但影像數據不出院是必須守住的紅線(xiàn)。為此，AI公司與醫院尋求“合作”就成了一種可能的路徑。一般來(lái)說(shuō)，AI公司會(huì )選擇與醫院合作開(kāi)發(fā)，一方面得到脫敏的數據和行業(yè)專(zhuān)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。
數據處理：“只有人工，沒(méi)有智能”
一如機器學(xué)習AI建模的流水線(xiàn)，醫療影像數據處理過(guò)程也要經(jīng)歷數據標注、清洗、切割，隨后是建模、調參等。
在處理影像數據的技術(shù)問(wèn)題上，據吳博介紹，醫療影像數據刻畫(huà)的是體內臟器，與肉眼容易識別花鳥(niǎo)蟲(chóng)魚(yú)人臉等常規圖片，成像原理與視覺(jué)特征都不相同，深度學(xué)習模型尤其需要深度改造。
有人說(shuō)，21世紀是數據為王的時(shí)代；有人將算法比作發(fā)動(dòng)機，數據比作石油；有人則強調行業(yè)數據、專(zhuān)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)論怎樣強調數據的重要性都不為過(guò)，我們且以影像數據為徑，智能影像公司的運營(yíng)為緯，一窺智能影像公司的真實(shí)日常。
盡管我國存在第三方影像中心，但絕大多數的醫療影像數據來(lái)源于醫院。據悉，大的三甲醫院一年產(chǎn)生的影像數據在10T以上。宜遠智能CEO吳博稱(chēng)，“單個(gè)醫院的影像數據存量就很大，每天數百例新增也很常見(jiàn)?！?/span>
在醫療信息系統中，PACS系統負責醫療影像采集、數據傳輸存儲以及影像分析、處理，并且不同的PACS系統之間，能以以DICOM國際標準方式對接。
總體來(lái)說(shuō)，醫院影像數據多且大都標準化，便于機器閱讀，為此，智能醫療影像被業(yè)內人認為將率先實(shí)現商業(yè)化落地。
上海市兒童醫院影像科主任楊秀軍曾表示，“很多醫學(xué)影像領(lǐng)域特別適合人工智能／圖像識別技術(shù)，國內外有很多廠(chǎng)商從事這方面，也做出一些成果?！?/span>
對于一個(gè)AI系統而言，數據多多益善是有前置條件的，在保證喂養數據質(zhì)量的情況下，增加數量才有意義。而判斷影像數據質(zhì)量，主要取決于A(yíng)I公司所打造智能診斷產(chǎn)品的臨床目的。除此之外，對于智能影像診斷而言，影像數據需要關(guān)聯(lián)更準確的診斷和后期結果關(guān)聯(lián)，否則垃圾進(jìn)，垃圾出。
南方醫科大學(xué)副教授劉再毅曾表示，“我們數據多得不得了，我們影像科每天產(chǎn)生很多數據，但是有多少數據可以用？1%都不到，其中有大量錯誤信息?！彼a充道，“數據規范的問(wèn)題沒(méi)有辦法管控，臨床信息經(jīng)常有誤?！?/span>
數據獲?。骸昂献鳌惫糙A(yíng)
影像數據是醫院的，智能影像公司如何獲取呢？
醫療數據是一種資源，意味著(zhù)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)”，這正是財大氣粗的IBM的戰略。在2014年相繼收購了大數據醫療保健分析提供商Phytel與Explorys后，2015年，以10億美元收購了醫學(xué)成像及臨床系統供應商Merge Healthcare，后者坐擁有8500家客戶(hù)，其中包括美國聯(lián)邦政府和州政府機構、雇主、醫保、醫院等，以及3億病人數據。
在我國，三甲醫院擁有絕大多數影像數據，但影像數據不出院是必須守住的紅線(xiàn)。為此，AI公司與醫院尋求“合作”就成了一種可能的路徑。一般來(lái)說(shuō)，AI公司會(huì )選擇與醫院合作開(kāi)發(fā)，一方面得到脫敏的數據和行業(yè)專(zhuān)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。
數據處理：“只有人工，沒(méi)有智能”
一如機器學(xué)習AI建模的流水線(xiàn)，醫療影像數據處理過(guò)程也要經(jīng)歷數據標注、清洗、切割，隨后是建模、調參等。
在處理影像數據的技術(shù)問(wèn)題上，據吳博介紹，醫療影像數據刻畫(huà)的是體內臟器，與肉眼容易識別花鳥(niǎo)蟲(chóng)魚(yú)人臉等常規圖片，成像原理與視覺(jué)特征都不相同，深度學(xué)習模型尤其需要深度改造。
但醫療影像數據處理的特殊之處在于數據標注耗費時(shí)間更長(cháng)、門(mén)檻更高，在醫生的診斷中，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，所以對于打造一個(gè)智能診斷系統來(lái)說(shuō)，很多數據的集合才是有效的數據。AI公司需要盡可能多地打通不同的系統，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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