眼爆科技

影像数据成“入口”,巨头启动AI医学加速落地医院

时间:2018-07-31 15:14  编辑:眼爆科技

一位在广州一家三甲医院影像科从业8年的医生,用先进门瞧瞧来形容他的工作,我们需要经过历史影像对比、定量分析等步骤,才能对患者拍完的片子做一个基础的诊疗判断,然后,决定患者需要什么样的治疗方案。

在医疗诊断依据中,影像的价值是无法取代的。90%的医疗数据是影像,它们来自CT、X线、磁共振、超声、PET等。如为一个癌症患者实施手术前,要拍片,以肿瘤的状况、血管狭窄程度等信息为依据,判断手术方案,用药方案及后续风险。

人工智能(AI)技术和图像识别技术的进步,让这项工作有了一个得力助手——人工智能医学影像分析系统。

同一张二维医学图像,医生需要花费十几分钟来观察和推理,而人工智能经过深度学习训练能在几十秒就可读出来。在充足的大数据支持下,人工智能有望将诊断速度提升10倍,且由此大幅压缩诊疗成本。

对于医生而言,高效的分析,能帮助他们节省读片时间、降低误诊率、提供更丰富的历史图像比对。医院也乐于看到人工智能对医学影像处理的数字化成果,便于医疗数据库的构筑,借此降低诊疗方案的成本。

资本、技术和医疗数据三者的汇集,是当下人工智能医学影像起飞的三股东风,这位还处于实习期的读片助手能否最终独当一面?

抢栏快马,胜在数据

与2016年相比,2017年的人工智能医疗行业热度更加高涨,同时渴求能落地的成果。

大家都谈腻了。毕竟没人可以靠‘鸡血’过日子。亿欧智库医疗产业分析师尚鞅告诉《财经》记者,有没有在应用层面可以称得上‘拿得出手’的呢?我认为就是人工智能医学影像分析。

和人工智能医疗的其它领域相比,人工智能医学影像的优势部分在数据。影像学的数据不像一份病历一样,包含病史、病人信息、症状、治疗手段、愈后恢复等多方面的零散信息,它本身的信息集成度高——一张医学病理片子就包含大量高价值信息。因此,和其他的医疗数据相比,影像数据处理难度更小,处理价值却更高。

医学影像原始图片是很高维、很复杂的,而人工智能把高维的数据,变换成一个低维度的、更容易处理的问题。零氪科技有限公司首席架构师王晓哲对《财经》记者说,医学影像数据本身很好地契合了人工智能表征模型算法。

  • 共5页:
  • 上一页
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 下一页




  • 上一篇:O’Reilly和Intel人工智能大会(AI Conference北京站)即将拉开大幕! 下一篇:酒店B2B人工智能平台Trilyo融资25万美元,将扩大东南亚市场业务