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圖瑪深維創始人鐘昕:讓深度學習進入智能醫療

2018-06-23
關鍵詞: 深度學習 智能醫療

  2018年6月15日,由上海市經濟和信息化委員會、上海市商務委員會、上海市長寧區人民政府指導,上海市長寧區青年聯合會、億歐公司聯合承辦的“2018全球智能+新商業峰會——智能+大健康峰會”在上海長寧世貿展館成功舉辦。

  本次峰會以AI和醫療為切入點,圍繞數字生命、智慧醫療、基因檢測、AI影像、健康管理、醫院管理等幾大主題,對AI賦能醫療展開充分、深入的探討。出席本次峰會的嘉賓包括上海同仁醫院院長馬駿、微軟大中華區副總裁康容、飛利浦中國副總裁兼首席技術官王熙、圖瑪深維創始人兼CEO鐘昕、體素科技創始人兼CEO丁曉偉、推想科技營銷副總裁張春棠、深睿醫療市場副總裁李朝陽、水母基因聯合創始人兼CSO趙南、健康有益創始人李宇欣、道彤投資創始管理合伙人孫琦、億歐公司副總裁高昂、億歐公司副總裁兼億歐智庫研究院院長由天宇等。

  大會上,圖瑪深維創始人兼CEO鐘昕發表了《讓深度學習進入智能醫療》的主題演講。

  以下為現場演講速記:

  大家好,我是圖瑪深維的鐘昕,也是公司的創始人,今天能來到這里跟在座的大家分享我們公司對于人工智能醫療影像的一些體會,我非常榮幸。我今天的演講主題是讓深度學習進入智能醫療。

  Al和醫療的結合

  說一下智能醫療,智能醫療在哪幾個應用比較多,我們說疾病的預防,這是一個非常重要的領域,輔助診療這也是非常大的方向。我們做的醫療影像的處理,這是一個非常熱的,也是非常大的應用方向,包括我們的健康管理,包括我們的飲食,日常生活習慣,這些應該放在智能醫療大的方向來。

  AI跟這些方向結合在一起可以應用在多個場景中,比如說輔助醫療研究平臺,這里面含有剛才說的語音處理,語義處理,自然語言處理,可以應用在醫院的EM2系統里,這個管理可以做便利的結構化報告。再比如說健康管理,營養學,每一個食品它的熱能,它的營養的含量可以通過人工智能的方式自動得到分析,以及給我們每天的攝入帶來提醒。藥物挖掘這是嶄新的,還有藥物預測。輔助診療,像我們公司就是做輔助醫學診斷以及治療方案的一家公司,醫學影像虛擬的醫生助理,包括家里面的護士可以實時監控我們每天生理的指標。

  說一下國際Al醫療行業的發展。全球AI醫療公司大概有一百零幾家的公司,其中全球有90多家比較知名的創業公司,其中二三十家公司主要集中的還是在醫學影像、分析與檢測這個方向。比如:醫療保險公司他們要針對他們的病人做一些分析,來確定他們的病人適合買什么樣的保險,這些風險非常有必要的。再說病理學,我們知道很多家企業,尤其在美國,他們病理的數字化在推廣或者完善中,病理分析也是非常大和迫切的工作。

  國內,我們知道國內AI醫療行業從2016年到現在,創業公司已經不下100家了。這100多家企業有70多個企業最主要的方向還是醫學影像的分析以及醫學數據的標注,這個方向我認為是一個非常有直接醫學應用的方向;還有放療方向,主要是放射科醫學影像,也有很多公司做這方面AI的研究,主要針對在放療過程中做的靶心的自動規劃以及自適應的診斷監控,這是非常重要的方向;還有三維重建,想到更多是醫學影像的分析,深度學習和AI怎么對醫學影像怎么做分析,在成像上面也可以做幫助,比如說成像質量的管控以及算法的選擇,都可以用深度學習的方式來實現的,這樣的公司我們知道也有幾家,包括做超聲圖像以及CT圖像等很多方向。

  我們把這三個方向做一個統計,我們發現在國內AI創新的企業里面,大概70%-75%的企業是做醫學影像分析的,這是一個非常集中的區域,跟國外來說相對分散的情況是有差別的。另外20%,30%在剛才說的兩個方向。

  深度學習在醫學領域的價值

  首先醫生,醫生是最大的使用者,也是我們的客戶。給醫生帶來的幫助最大在哪里呢?第一,通過深度學習可以幫助低年資醫生或者偏遠地區的醫生快速提升到他們的年資水平。第二是工作效率的提升,中國的醫生作為一個群體,醫院作為一個行業,它的生產力是不夠的,我們AI可以在這方面給醫生的生產力帶來大幅度的提升。

  再說一下患者, AI通過自動檢查的方式,可以把病人所有的疾病都可以提前報給醫生,提醒醫生和病人要注意,所以它提交給患者是一個精準的、高效的和個人化的診療方案。這是在沒有AI之前是很難實現的。

  再說一下醫院,給醫院帶來最大的幫助兩條:一、增加效率;二、降低成本。

  藥企,大家知道用人工智能技術做藥物研發,可以縮短它的研發周期。很多腫瘤藥物大家最近了解,中國有很多新興的企業,在美國也比較多,這些企業在用人工智能的方式,機器學習的方式做藥品的開發。

  基因測序大概經過10年左右的發展,最近六七年里面,這個技術已經非常成熟了,這個技術里面用到很多機器學習人工智能的方法,尤其是機器學習的辦法,通過做統計的方法分析我們某一類人群容易得某一類病的原因,這是做大統計的方式來實現。

  對于醫療保險公司來說,每一個放療病人每年需要10-12萬,如果通過人工智能的方式找到早期的病人,通過做外科手術加上放療四萬美金一年,兩年時間就可以把疾病完全治愈,這是對于醫療保險的幫助,同時可以通過大數據的方式對他們所有入保的病人做分析,通過不同病人的基因以及他的生活方式可以做分析,他適不適合受理保險,以及適合哪一類保險。


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