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《大數(shù)據(jù)時(shí)代下，肺結(jié)節(jié)AI醫(yī)療該何去何從？.doc》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、大數(shù)據(jù)時(shí)代下，肺結(jié)節(jié)AI醫(yī)療該何去何從？ “中國人的肺結(jié)節(jié)不夠用了”?！ 〉弥髂系貐^(qū)某著名三甲醫(yī)院的PACS（PictureArchivingandCommunication大數(shù)據(jù)時(shí)代下，肺結(jié)節(jié)AI醫(yī)療該何去何從？ “中國人的肺結(jié)節(jié)不夠用了”?！ 〉弥髂系貐^(qū)某著名三甲醫(yī)院的PACS（PictureArchivingandCommunication大數(shù)據(jù)時(shí)代下，肺結(jié)節(jié)AI醫(yī)療該何去何從？ “中國人的肺結(jié)節(jié)不夠用了”。 得知西南地區(qū)某著名三甲醫(yī)院的PACS（PictureArchivingandCommunication大數(shù)據(jù)時(shí)代下
2、，肺結(jié)節(jié)AI醫(yī)療該何去何從？ “中國人的肺結(jié)節(jié)不夠用了”?！ 〉弥髂系貐^(qū)某著名三甲醫(yī)院的PACS（PictureArchivingandCommunicationSystems）接入了7家人工智能企業(yè)的肺結(jié)節(jié)智能影像診斷系統(tǒng)時(shí)，一位影像醫(yī)師戲謔地談到現(xiàn)在的情況?！ ◆斞冈f，世上本沒有路，走的人多了，自然就有了路。但在肺結(jié)節(jié)的人工智能檢出上，中國的初創(chuàng)企業(yè)們已經(jīng)踩出了一條京滬高速。諸多AI廠家競爭激烈的核心醫(yī)院，一個(gè)放射科室擺上4－5家AI廠商的服務(wù)器已稀松平常?！ 〗刂?018年7月的不完全統(tǒng)計(jì)，僅在肺結(jié)節(jié)篩查領(lǐng)域，拿出具體產(chǎn)品的人工
3、智能企業(yè)就有20余家，大部分拿到風(fēng)險(xiǎn)投資，而更多海歸博士、科研院所、醫(yī)院專家團(tuán)隊(duì)正在摩拳擦掌，躍躍欲試?！ 〈蠹叶急枷蛄送粋€(gè)目標(biāo)。誰帶火了肺結(jié)節(jié)？ 從需求端來說，中國年新增肺癌患者數(shù)量全球第一，年肺癌因素死亡人數(shù)全球第一，早篩需求旺盛，低劑量螺旋CT正被廣泛推廣；而從圖像質(zhì)量上來說，胸部CT圖像分層薄、視野清晰、干擾因素少、病灶特征規(guī)律可循，是智能影像判讀的理想用武之地，加之中國影像醫(yī)師的稀缺及國家政策的大力推動(dòng)，這一領(lǐng)域的應(yīng)用基礎(chǔ)堪稱完美?！ 〉袊魏我粋€(gè)疾病領(lǐng)域的需求量都會(huì)由于龐大的人口基礎(chǔ)而顯得無比巨大，真正讓肺結(jié)節(jié)智能檢出
4、火起來的，是大數(shù)據(jù)時(shí)代?！ ?017年7月，SQuAD的負(fù)責(zé)人PranavRajpurkar公開了其胸部x射線檢測肺炎的算法，并公布了當(dāng)時(shí)世界上最大的公開可用的胸透x光數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包含了14種疾病的10萬余張x射線主視圖?！ ?017年10月，NIH（美國國立衛(wèi)生研究院）臨床中心發(fā)布了一個(gè)包含3萬余患者、11萬2千余張正面視線的x射線圖像，以及利用NLP技術(shù)從放射學(xué)報(bào)告挖掘出來的14類疾病的圖像標(biāo)簽，供全球研究人員免費(fèi)使用?！ ?018年7月，NIH（美國國立衛(wèi)生研究院）臨床中心再次分享了一個(gè)大型CT圖像數(shù)據(jù)庫，包括3．2萬份CT圖像和
5、展示的疾病影像學(xué)資料，以幫助科學(xué)家和臨床醫(yī)生增強(qiáng)對疾病影像學(xué)診斷的技能，AI開發(fā)人員亦可自由利用上述數(shù)據(jù)用于AI系統(tǒng)的訓(xùn)練?！ τ谥袊t(yī)療人工智能企業(yè)的創(chuàng)業(yè)者們而言，這些美國的公開數(shù)據(jù)集無異于最舒適的搖籃，為創(chuàng)業(yè)者們提供了豐富的數(shù)據(jù)“糧食”；通過公開數(shù)據(jù)集將AI模型的精度訓(xùn)練到一定水平后，投入臨床，以中國海量的胸部CT圖像“喂養(yǎng)”模型，使之性能進(jìn)一步飛躍，成為當(dāng)前中國醫(yī)療AI企業(yè)的普遍路徑。 “對于創(chuàng)業(yè)者而言，最難獲取的就是臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)，不管擁有多么雄厚的技術(shù)基礎(chǔ)，市面上有多少可供借鑒的算法模型，沒有臨床數(shù)據(jù)拿來訓(xùn)練AI，一切都是無源之
6、水。而中國國內(nèi)更為龐大的CT數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，使得中國人工智能技術(shù)的進(jìn)步絲毫不遜于其發(fā)源地——美國?！币患矣跋裨频倪\(yùn)營者如此表示。紐約時(shí)報(bào)（NYT）在2018年的一篇文章中，提到中國的阿里和依圖，已經(jīng)先于亞馬遜，把AI引入醫(yī)療行業(yè)?！ 〉c此同時(shí)，他也提醒，雖然國內(nèi)AI企業(yè)創(chuàng)業(yè)者的起始賽道相似，但并不意味會(huì)在同一個(gè)維度長期競爭?！ 罢绱髮W(xué)生畢業(yè)后10年所取得的成就有著天壤之別，同樣選擇肺結(jié)節(jié)智能檢出作為突破口后，研發(fā)能力的強(qiáng)弱、醫(yī)療行業(yè)理解的深淺、戰(zhàn)略眼光的預(yù)見、產(chǎn)業(yè)格局的大小，都會(huì)影響AI企業(yè)的發(fā)展前景?！边@位管理者認(rèn)為。肺結(jié)節(jié)AI的進(jìn)化之路
7、 2017年，主攻肺結(jié)節(jié)檢出的各大AI企業(yè)都交出了輝煌的答卷，敏感性一路飆升，95％、96．5％、98．8％……人類肉眼難以察覺的像素差別，在AI強(qiáng)大的算力面前無所遁形。 然而醫(yī)學(xué)畢竟不是只懂得基礎(chǔ)函數(shù)就可以解決問題?！ ∧壳芭R床上為了確保影像判讀的準(zhǔn)確性，通常由一名執(zhí)業(yè)醫(yī)師與副主任醫(yī)師共同閱讀同一個(gè)患者的胸片，影像醫(yī)師在讀片完畢之后，還需要上級(jí)醫(yī)生復(fù)查一遍，簽字確認(rèn)。AI的目的正是替代這個(gè)步驟中的第一環(huán)節(jié)，因?yàn)锳I醫(yī)生不僅“視力”極好，幾乎可以看出每一個(gè)微小結(jié)節(jié)，同時(shí)，AI醫(yī)生不知疲倦，不會(huì)出現(xiàn)視覺疲勞，看成千上萬張胸部CT也不過毫秒
8、之間?！ I的靈敏度不斷提升，理論上AI可以發(fā)現(xiàn)肺部的每一個(gè)結(jié)節(jié)，但是隨之而來的誤報(bào)率卻令人頭痛，是迅速將敏感性提升到極致，暫時(shí)忽略誤報(bào)率？還是花費(fèi)更大的力氣，將敏感性與誤報(bào)
