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原标题:临床印象 AI 拜别野蛮期【四川快乐12在线计划】

浏览次数:138 时间:2019-10-13

郑博士说:「我也很想做,但受限于现在的 AI 技术却做不成,因为很难找到足够的数据。一般来说,很少有病人愿意观察血管瘤直到破裂。而已经破裂的血管瘤,又拿不到未破裂前的数据。缺乏这些连续跟踪的数据,就不能训练出好的算法。」

2017年年底,郑众喜在华西医院参加了一场人工智能研讨会,很多科室都谈到了医疗影像AI,医生们认为AI需要在大量精准专业标识的影片基础上才能做到智能。

帮助基层医疗系统提升诊断水平,让基层医生获得如大医院资深专家一致的能力,是医学界对AI技术应用的其中一个期望,也是本次活动的主题。在合作现场,天坛医院特别邀请了两位来自来自基层医院的医生,在腾讯优图实验室高级研究员胡一凡博士的帮助下,结合人工智能技术,单纯依靠20例脑出血平扫CT影像判断病因,而作出“专家推荐”的则是由中国科学院院士、国家神经系统疾病临床医学研究中心主任赵继宗牵头的十位教授、专家。

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附:2017年获得融资的医疗影像AI公司,图/付梦雯

基层医生 AI“媲美”资深专家

医疗人工智能是个跨界领域,要开发一个好的医疗产品,必须在医学专家的指导下做。

“2017年可以命名为肺结节年。”阿里健康人工智能实验室主任范绎告诉钛媒体,“肺结节是一个野蛮人入场的过程,很多人都在做肺结节,可以获取很多资料、快速进场。”

四川快乐12在线计划 1首都医科大学附属北京天坛医院、腾讯觅影、贝朗医疗三方共同启动“AI辅助脑出血病因早期判别联合科研“

正如药品和器械的研发,每项技术从实验室到真正走向临床,都是一条漫漫长路。

为何AI医疗影像行业需要平台?在郑众喜看来,“开放平台的意义就是要整合信息。影像诊断不仅仅是针对这个图的某一个特征就下一个结论,尤其是到细胞学、组织学之后,需要整合的信息非常多。”

中新网9月12日电 近日,中华医学会神经外科学分会第十七次学术会议在山西召开。作为中国脑科学计划的重要组成部分,AI在神经外科领域的发展日益受到关注。在分会AI专场上,腾讯觅影与首都医科大学附属北京天坛医院、贝朗医疗达成战略合作,共同启动AI辅助脑出血病因早期判别联合科研启动仪式,联合开展医疗大数据及人工智能在方向的研发。

比如脑血管瘤,不动手术有破裂的风险,但动手术又有患者死在手术台上的风险,这两个风险如何权衡?

闫维新认为人工智能还只是个“六七岁的小孩”,只能帮助临床医生勾勒出简单的粗暴的活,没办法承担起临床科医生要干的活。

自发性脑出血是神经外科常见急症,具有高发病率、高致残率、高死亡率的特点,早期有效的病因诊断,是对脑出血进一步治疗的关键。头颅CT则是初步诊断脑出血快捷的方法。

迎接 AI 先要弄明白哪些问题?要用什么「姿势」迎接 AI ?怎样才能练就一双「火眼金睛」不被技术骗子忽悠?

“准确率超过90%”、“速度击败医生”,一个个关键词仿佛让AI成为了医疗矿藏的密钥,AI医疗影像、AI辅助诊疗、AI药物研发、AI健康管理,正待来往的人们挥起“铁锹”。

贝朗医疗作为神经外科整体解决方案的提供者及市场领导者,始终以全面的产品研发能力、优质的产品质量、专业的学术支持、创新的发展思维服务于中国神经外科。

医生希望 AI 能够预测病人的血管瘤在一年之内破裂风险有多高,如果一年之内破裂的概率不高,就观察一年之后再看是否动手术。

巨头做平台,创业者垂直细分

腾讯觅影致力于成为医生的“第二双眼睛”, 旨在通过AI技术与医生的相互配合,大大提高医生的“看片”效率,减少“漏诊”的发生,通过技术助力优质资源下沉,提升基层医生的诊断效率和准确率, 助力解决中国医疗资源紧缺和分布不均衡的问题。

郑冶枫博士认为,医疗 AI 产品,必须经过严谨的验证。

按照中华医学会放射学分会刘士远教授的计算,医疗影像AI火起来应该是在两年左右,“现在热度非常高,已经进入了关键阶段,AI的发展也进入了深水区,医学影像AI到底能够解决什么样的问题?产品聚焦到什么领域?上下游产业怎么紧密结合?产品怎么解决临床实际问题?其实还有一系列的问题。”

据悉,此次合作将基于北京天坛医院脑血管疾病临床数据和科研数据,利用腾讯的大数据挖掘处理技术,借助贝朗医疗的器械研发实力,共同开展医疗大数据及人工智能在脑血管疾病辅助诊疗方向的联合研究,最终输出如医生教学工具、图像识别工具、辅助诊断工具等产品,共同推进脑血管疾病AI辅助诊疗技术的发展。

9 月 6 日,在腾讯优图和 Science 联合举办的计算机视觉峰会上,中国医学院肿瘤医院流行病学教研室的乔友林教授,作为宫颈癌早期筛查 AI (人工智能)系统研究的合作者,讲解了这项技术可能给人类带来的改变。

数据需要大量资金与资源投入、商业模式尚不清晰,这段目前看不到终点的路却将成为巨头们构筑起来的壁垒。“17年喧嚣完了之后,18年肯定是分化的过程,野蛮人也开始变成正规军了,各家公司会慢慢走向不同的方向。”范绎如是说。

脑血管疾病AI辅助诊疗联合科研

岑令平教授在参与项目的过程中,自己买了计算机的书,还报了相关的课程。

经历过“野蛮人入场”后,证明存在价值已经不再是医疗影像AI的头等要事。更重要的问题是,创业公司、互联网巨头、医疗器械厂商三者最终会形成怎样的行业生态?以何种方式探寻商业化?哪些医疗影像AI创企能跑出来?这些疑问仍待时间验证。

测试结果显示,在AI辅助下,基层医生的诊断速度明显提升,判断结果与十位神经外科大咖的诊断结果的一致率超过80%。对此,北京天坛医院神经外科中心主任王硕教授介绍:脑出血病例在基层医院非常常见,测试结果显示在人工智能的辅助下,基层医生和专家的诊断一致率能达到80%,这说明人工智能的辅助可以提高基层医院医生的诊断准确率,缩小基层医院和大医院的差距。“我们开发人工智能的目的就是为了基层医院服务,提高基层医院的诊断水平,经过继续的学习,AI的诊断准确率可能更高,人工智能就是为了服务人类,我们要把它利用好。”

丁香园连线了这一领域的专家。

但对于目前的AI医疗影像产品,进入医院的最大问题是“不好用”。

在脑研究特别是神经外科领域,人工智能仍有着巨大的想象空间,中国科学院院士、研究中心主任赵继宗教授在会上表示,在国家脑科学研究计划与人工智能产业发展战略下,神经外科智能的创新和深入发展必须提上日程,AI辅助医生读片,这只是开始,还需要继续提升,才能完成他们的使命。而腾讯也在不断探索,寻求AI医疗领域的新突破,全面推动AI医疗领域的智能化发展。

原标题:「观望」还是「热恋」?医生与 AI 之间不得不说的事

飞利浦大中华区CEO何国伟有着同样的看法,“不同设备在不同临床节点上采用的数据不同。把人类重复性的行为简化,问题就是数据流,配合临床要有完整的数据流。没有经过临床应用、结构化的时候便进入深度学习的数据都是垃圾。”

在此次合作中,腾讯觅影将结合北京天坛医院优质影像大数据以及学科专家资源,运用图像识别、大数据处理、深度学习等AI领先技术,通过最新计算机视觉方向研究成果进行大量反复实验,模拟人脑信息的传递,对数据进行一系列的观测和解释,最终搭建了一套角能深刻反映脑出血数分布的模型用于预测脑出血原因,辅助临床进行脑出血病因早期判别,提高诊断准确率和效率。

应该用医生的语言来介绍

在5月11日的苏州人工智能大会中,刘士远提到,目前已经有九家企业在申请CFDA认证,但用什么样的标准和规范仍在讨论当中。钟昕告诉钛媒体,“拿到CFDA对每个做医疗AI的来讲都是一个很重要的节点。”

本次AI专场作为高科技与神经外科融合的首次尝试,受到了多方面的关注,多位学会及公司领导、神经外科专家亲临现场。会上,贝朗医疗首席执行官兼董事总经理苏劲先生强调,贝朗医疗作为神经外科整体解决方案的提供者,将全力支持该合作项目,以帮助更多的基层医生,不断推动中国神经外科领域的发展。

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虽然目前行业内大多数公司都有肺结节产品,但也出现了研究视网膜病变、心血管疾病等细分领域的创业公司,钟昕告诉钛媒体,“久了之后会发现大家的产品还是有很大差异的,有的产品始终停留在检测、二维检测上,大家都有各种各样的差别。”

自发性脑出血病因具有多样性和复杂性,在临床上,患者做完CT检查,临床医生根据CT提供的信息迅速判别引发脑出血的可能病因,医生阅片、分析脑出血病因的工作量繁重。有数据统计显示,目前我国医学影像数据的年增长率为30%,而放射科医师数量的年增长率仅为4%,医师数量的增长远不及影像数量的增长,人工处理影像数据的负荷将会越来越大。

AI 不会让医生失业

而在钛媒体采访的过程中,不同类型参与者都会提到一个关键问题,针对AI医疗影像服务,到底由医院买单还是由患者买单?由于“人工智能读片费”不在诊疗收费项目名录内,也考虑到安全性等综合因素,许多医院仍然没有动力购置使用人工智能。

AI成医生的“第二双眼睛”

「我们应该用更贴近临床的表达,向医生介绍技术。」郑冶枫博士强调。

2017年11月,科技部召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会,公布了四个首批国家人工智能开放创新平台,其中一个是,依托腾讯公司建设医疗影像国家人工智能开放创新平台。

脑出血病因准确判断对患者的下一步治疗至关重要,对于临床经验不足的基层医生来说,判断失误以及决策偏差,会带来不可预料的后果。腾讯觅影通过人工智能技术的传递,能帮助基层医生快速吸收资深专家的经验,辅助临床医生提高诊断能力。目前,腾讯觅影已具备判别动脉瘤、高血压、动静脉畸形、烟雾病等脑出血病因的能力,未来在多方合作探索之下,将具备更全面的脑出血病因判断能力。

AI 的研发,依赖于大量医生的知识输出和训练数据,「在跟医生的交流的时候,必须让医生非常清楚,AI 的技术边界,哪些是 AI 能解决的,哪些不能解决。」

目前飞利浦正在AI医疗上发力,60%的研发费用都投入到了软件和人工智能方面。何国伟告诉钛媒体,飞利浦想要构建的是生态系统,“我们有软件开放平台,不论是肺结节或者是其他病种,初创公司可以利用我们平台。最后我们根据每家企业来探讨未来每家的发展方向有什么不同。”

北京天坛医院以神经外科为先导,神经科学为特色,集医、教、研、防为一体的三级甲等综合性医院,也是世界三大神经外科研究中心之一,赵继宗院士团队在脑血管疾病领域有着丰富的临床数据资源和深厚的专业能力。

我们发现,人们在比较 AI 与医生能力的时候,会听到「有些 AI 在判断某个疾病的准确度上,超过了医生」。对此,郑冶枫博士表示,这种说法是不准确的。

2017年8月31日,国家食品药品监督管理总局发布了新版《医疗器械分类目录》,新增了与AI辅助诊断相对应的类别,在目录中具体体现在对医学影像与病理图像的分析与处理。

作为国家新一代人工智能开放创新平台的承建方,腾讯始终坚持以开放合作的姿态促进医疗服务的不断升级。此次合作中,腾讯将提供基础技术能力,发挥连接优势,整合资源,力求为脑血管疾病辅助诊疗提供快捷准确的AI解决方案,有效利用各类医疗数据创造具有临床价值的产品。

其实,怎么看片子,比如这个病灶是不是肺结节,都是医生「教」机器的,如果医生的准确率只有 80%,那剩下的 20% 机器是从哪儿学的?

在觅影落地的100多家三甲医院中,常佳发现抗噪要求非常高,不同设备、不同医生的操作习惯不同,有的医院做的很好的结果,到其他医院根本不适用,“我们现在正通过广泛性的测试解决,但这是很大的困难,需要数据丰富度。”

面对医疗资源短缺及分布不均的难题,人工智能技术成为一个重要的解决方案。自2017年8月发布以来,“AI医学解决方案专家”腾讯觅影已构筑了AI医学影像分析和AI辅诊两项核心能力,利用AI医学影像分析辅助医生筛查食管癌、肺结节、糖尿病视网膜病变、结直肠肿瘤、乳腺癌、宫颈癌等疾病,以及利用AI辅诊引擎辅助医生对700多种疾病风险进行识别和预测。

几年前,还有很多人认为,很可能在不久的将来,会取代医生。马云爸爸甚至公开宣称:30 年后应该是医生找不到工作了。

对于同样宣称90%准确率的产品,常佳提到,“现在很多人宣称自己的准确率,测试级和数据级是同源的准确率会高,但是不同源状况才是更关键的。”

同时,在 AI 研发的过程中,与医生的交流特别重要,郑博士举了个例子:相对于单纯的图像识别,医生们更感兴趣的是预见疾病发展情况。

东软集团董事长刘积仁认为,“今天单一AI技术的公司在技术被充分的普及和共享,还有一些商业模式存在免费机会的时候,这就是投入AI技术的风险。”万里云CEO黄家祥曾在接受媒体采访时表示,“对于AI公司,我们有一个观点,就是应用场景的价值大于数据价值,数据价值大于算法本身的价值。如果是AI的创业公司,手上核心的东西只有算法,那这个事情会非常危险。”

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彼时,阿里健康与万里云联合推出医疗AI产品“Doctor You”,宣布正确识别肺结节达到90%以上;一个月后,腾讯推出医疗影像AI产品“觅影”,对早期食管癌筛查准确率高达90%。

我们还无法判断医疗 AI 什么时候会真正走到临床,但必然势不可挡。

据钛媒体观察,虽然以飞利浦、腾讯为代表的两类巨头侧重各有不同,但都正朝着平台方向布局,而创企则向细分领域深耕。面对AI医疗影像这个庞大的市场,巨头的涌现并非体现为对创企的直接碾压,对于巨头而言,制定行业游戏规则可能更为关键,但在巨头想要打造的平台生态中,创企的成长空间必然面临着更多挑战。

临床中,太多的患者会在就医中会隐瞒这样那样的信息。甚至我们作为患者去就医时,也会有意 / 无意地隐瞒一些信息,甚至在与个人利益相关时,有意无意地撒谎。

虽然进医院成了决胜的关键,但是乔友林告诉钛媒体,对于医疗影像AI产品,最为迫切的场景是在基层,“我希望疑难杂症的病人上来,其他的小伤小病不要跑过来了,你也劳民伤财。问题是基层的医生不知道哪些病该往上转,病人也不知道。”

「正确的做法,应该是先找医院试点,在一家医院成熟以后,再推广到 5~10 家医院实验,不断把失败案例拿回来再重新训练 AI ,在慢慢从 10 家「滚动」到 50 家、100 家,真正成熟了再投向市场。」

相比于进入中期阶段的创业公司,腾讯与阿里的入局并不算早,腾讯互联网 医疗业务负责人常佳认为,不光是BAT,整个医学影像在产品、病理上高度融合,这主要是产业起步的问题。

和 AI 「恋爱」的正确姿势

“未来两年,医疗AI会死一批。至少在我看来,这会是个大概率事件。”在看了三十多家医疗AI项目后,元璟资本田敏在接受媒体采访时如是说。今年3月份,《财经》杂志也曾发文,认为中国医疗AI公司遇“C轮死”魔咒,如何实现商业化,成为医疗影像AI产品在2018年需要解答的一个疑问。

此外,AI 只能告诉医生某种结果的可能性,是否诊断某一疾病或是否给与什么治疗,还是医生说了算。

关于这一点,吴文韬举了个例子,“国内绝大多数产品是肺结节,但是做完肺结节筛查以后怎么办,系统是不是可以得出来一个诊断,看是不是恶性的早期肺癌 ,如果是早期肺癌,手术计划治疗以后,随访需不需要去做,后续的所有东西,对目前所有的AI公司来讲是空白的。”吴文韬把医疗影像AI产品决胜的关键总结为两点,“第一,有很大的数据量;第二,能调动足够多的人,来去做这些数据标准化、结构化,又和临床医生、影像医生捆绑的足够好。”

汕头大学香港中文大学联合汕头国际眼科中心的岑令平教授,也深度参与了一款辅助诊断视网膜病变的 AI 开发及应用。

“现在很多公司这个也人工智能、那个也人工智能,其实真正需要人工智能的是两个地方,一个是连人都很难诊断的,比如病理;另一个是工作多得人已经做不过来了。”华西医院教授郑众喜告诉钛媒体,“在癌症诊断、病理界,我们非常期待拥抱人工智能。”

但随着越来越多的医疗 AI 应用涌现,人们对医疗 AI 的认知越来越清晰。

作为一名肿瘤医院医生,乔友林提出了更为具体的需求,“应用人工智能的时候一定要金标准材料,而且研发出一套产品。就像在非常困难的‘灰色地带’,似是而非的地方。我们把宫颈癌分为五个级别,正常、癌症,中间有三级,这三个是关键。识别到底是不是癌症是简单的,但到底是哪个级很困难。”

谈及这场「恋爱」,岑令平教授说,「将来对于大多数医生,只需要会用 AI 就行了,就像应用软件一样的,但如果要参与研发就不一样了。」

这意味着,如果医疗影像AI产品想要走医院采购这条路,必须要通过相应认证。但目前,国内尚无一例医疗AI产品拿到认证,动脉网将这个现象总结为6个核心问题,其中提到“用于审批的标准数据库正在逐步建立。”

「对于高度依赖医生判断的领域,比如,是否肺结节的判读,AI 终极发展也只能是无限逼近人类医生的最高水平;但对于有金标准的领域,比如病灶是良性还是恶性,可以依据病理结果来判断,AI 是有可能超过人类医生的。」郑冶枫博士这样认为。

“目前是在战国时代,不久的未来可能会实现统一。”何国伟如是说。

而如何能够让医生像对「好药」一样,对 AI 充满期待,很多 AI 公司的做法还有待改善。

“我倒觉得大家在某一个细分领域上都是一个起跑线。”钟昕认为,大公司的优势是面铺得开,小公司会在某几件事情上做的比较精,“最后他们是面,我们是尖。面有时候是不会把锥子掩藏起来的,我们是一个点,然后形成点的扩散,然后再形成点的组集,但有的一上来就是多点的组集。最后大家都会做到多条产品线,这是所有公司的目标。”

图片来源:Pixabay.com

但更为关键的问题在于,很多平台在做医疗AI,但拼的是什么?北京协和医学院肿瘤医院教授乔友林告诉钛媒体,“拼的是能否得到医学高质量、金标准的素材,就算拿了成千上万的片子,并不会得到正确答案。”

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GE医疗大中华区首席市场营销官王飚向钛媒体介绍,传统肝脏部位的肿瘤介入栓塞手术,要把肿瘤供氧血管栓塞住,让肿瘤坏死,但是很多时候有多条供氧血管,有经验的医生比较容易判断,但对于经验不够的基层医生而言,借用人工智能,可以帮助他们把所有的供氧血管一次性体现出来。

这并不是医学专家第一次为 AI 「站台」,不少医生和 AI 已经走到了「热恋」阶段,但更多医生仍持观望态度。

华西医院于2017年7月宣布成立医学人工智能研发中心,当天一场消化内镜人工智能演示中,通过云端上传了12张检查图像,不到10秒筛选出息肉、新生物和静脉曲张三种消化内镜检查常见结果,准确率分别为92.7%、93.9%和96.8%。

「 AI 不会取代医生,但会成为医生的助手。」腾讯优图医疗 AI 负责人、科学家郑冶枫博士说,「现在 AI 在极少数任务上能达到医生的水平。比如胸部 CT 的阅片,有些 AI 在看肺结节的水平上已经很不错了,但影像科医生实际阅片并不是只看肺结节,还要记录所有图像当中看到的疾病。AI 光会看肺结节远远不够,还有肺炎,肺动脉栓塞等等很多疾病要学习。」

在这场抱团探寻商业化的试验中,范绎认为政府扮演着重要角色,“商业模式一定是政府层面、医院层面和公司层面共同去推动协调的,医疗效率提升是一个国家命题,只不过在具体的策略上没办法一蹴而就,需要不断迭代。”

直面人性的弱点,甄别信息的真伪,有选择地利用信息做判断,也是人工智能最难于逾越的障碍。

相比于准确率,医生更关注的是到底好不好用。

「让我做一个程序可能有点难度,但是里面的原理我是懂的。」岑令平教授说,「我跟计算机人员能沟通,我知道怎么表达能让他们理解我的想法、达到我的目的,作为医学背景的人,能做到这一点,其实也就足够了。」

这些抛给创业公司的质疑围绕着一点,医疗影像AI技术是否可以实现商业价值?

好的 AI,是和医生一起完成的

相比于觅影打造的“医疗AI超市”,飞利浦这类医疗器械厂商更关注针对专科疾病的整体解决方案。在今年的CMEF展上,飞利浦发布了神飞云影像平台,AI是作为其中一个模块出现。

比如,很多 AI 公司喜欢用「识别率」、「准确率」,「误识率」之类的指标来评价技术。郑博士说,「这些概念跟医生们常用的灵敏度和特异性大同小异,但是用 IT 语言来表达的,医生就很难理解。」

一面是要和拥有数据的三甲医院高度捆绑,打磨产品;另一面要深入有着迫切需求的基层,得到最先应用。看起来,具备两方优势的是原本处于医疗影像上游的器械厂商。三甲医院高端设备饱和的市场环境下,飞利浦、GE、东软医疗近几年采取走基层的策略,也因此建立影像云平台、更新设备软件以便实现远程诊疗。

一个产品在一家医院拿到好的结果,很可能在其他医院就不行。因为很可能每家医院的数据标准、诊疗流程都不同。

但在常佳看来,器械厂商的好处是数据获得有优势,但劣势在于太局限了,“现在医生操作的时候,很多医院的科室设备不会纯粹只用一家。所以我们认为在效果和质量上需要一个长线的发展,其实大家可以共同探讨如何提升质量,而不是共同探讨大家怎么做分工。”

在探讨中,丁香园和郑博士都留意到一个问题,中科院分子影像重点实验室的田捷研究员曾多次宣传「影像组学」的概念,这个概念其实跟影像 AI 辅助诊疗有共通之处,但更容易被医生理解。

开放的数据集,是肺结节产品扎推涌现的直接原因,也为后来者提供了“弯道超车”的机会。但肺结节是AI切入医疗“万里长征”的第一步。

同时,正如美剧豪斯医生中的那句台词:「Every patient lies」。

医生判断好用的标准是什么?纵横医疗吴文韬向钛媒体表示,从医生角度来讲,AI产品是否符合医疗行业需求,主要看是不是解决临床问题,如果一个AI产品最终按照医生的需求去设计,按照医生规划达到一定效果,产品肯定会是医生觉得很好的产品,和医生研发上的紧密结合才是AI公司未来最终的发展方式。

正确与 AI 「恋爱」的姿势,你掌握了吗?

从公开数据集、数据丰富度到金标准数据,难度逐渐递增。相比于三甲医院对医疗影像AI产品的需求,医疗影像AI产品捆绑医院的需求更为强烈,如何拿到医院数据对AI进行训练成为各家产品实现差异化竞争的关键。何国伟坦言,“AI在医疗体系落地有很多必要条件”。

「好比手术机器人,真的是机器人在做手术吗?实际上是医生在操作啊。」乔友林教授这样解释,「AI 也是如此,并不是让 AI 独立下诊断,而是作为辅助诊疗的工具,是医生的助手。」

在各家产品各异,尚未出现统一衡量指标时,图玛深维CEO钟昕认为,“衡量标准有两大块,一个是连接的方便不方便,医生用起来是否顺手,另一个就是功能完不完整,性能是不是最好的。”

2017年4月,图玛深维获得数百万美元A轮融资,七个月后,又获得由软银中国领投的2亿元B轮融资。钟昕告诉钛媒体,在A轮与B轮融资阶段,资本的关注点差别非常大,“不再是一个产品初级形态或者只是一个潜在的销售模式了,B轮融资要看到我们是不是有一些落实,推进医院的速度,产品在医院的一些反馈,商务发展有没有落实下来,这可能是B轮阶段一个比较重要的点。”

“医疗AI范围非常大,可以进行筛查、诊断建议,还有机器人导航,这不是某家公司就能够做完,我们希望全行业共同努力,把腾讯在双创的资源开发出来。”常佳告诉钛媒体,觅影的思路是搭建平台,在平台基础之上,腾讯投资了AI药物研发公司晶泰科技、Atomwise,领投了AI医疗公司体素科技,AI健康管理碳云智能等。

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医疗影像AI呈现出中国互联网商业环境的一个切面:热钱涌入、创业者蜂拥而至、产品同质化严重、泡沫浮现、商业模式受到质疑,直到腾讯与阿里入局,AI医疗影像被彻底“点燃”。但行业的独特性在于,医疗影像AI还有飞利浦、GE、东软医疗这一类原本处于医疗影像产业上游、潜藏在互联网之下的参与者。

何国伟向钛媒体透露,“对于初创公司而言,融资可能更重要,但我们更重要的是如何提供更有效的肿瘤方案、患者体验、临床价值方面;过去几十年,我们已经积累了不少的数据和经验,我们觉得自己的临床经验是比别人强的。”

若诊断软件通过算法提供诊断建议,仅有辅助诊断功能,不直接给出诊断结论,则申报二类医疗器械,如果对病变部位进行自动识别,并提供明确诊断提示,则按照第三类医疗器械管理。

对于医疗器械厂商而言,AI作为附加值,不用考虑其作为单独的产品寻求商业化,刘积仁告诉钛媒体,“AI技术在解决医疗问题的时候,单独获得价值的可能性并不高,而是要通过别的载体来获得价值。东软做AI技术,我们不需要通过单一AI技术挣钱,比如我们所有的CT里面一扫描就告诉他有什么病,我们只需要卖设备挣钱就行了。”

“医学、互联网 AI是两个不同的世界,简单地说是两种不同的语言,你的语言和我的语言在平常是没有太多的交集。”郑众喜告诉钛媒体,“医生更多是‘用’,但从人工智能来讲就要有融合,你说的我能懂、我说的你也能懂。”

作为AI在医疗领域应用最快的领域,医疗影像AI在2017年涌入资金超过40亿元,据钛媒体潜在投资统计,融资额最高的是联影33.33亿元人民币A轮融资;推想科技、图玛深维、深睿医疗、视见医疗等均在2017年获得两轮融资;2018年上半年,深睿医疗、Airdoc获得B轮融资,汇医慧影、推想科技相继进入C轮阶段。

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上海交通大学教授闫维新曾向钛媒体透露,“仁济医院放射科约有180人,一天的门诊量将近3000人,我算了一下,人工智能一天能帮他节省30%的人力,一年是千万级的,但为什么没有用呢?是不好用,好用早用了。”

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