- · 《影像研究与医学应用》[05/29]
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影像分析、视网膜筛查、AI语音助手…谁能成为医(2)
作者:网站采编关键词:
摘要：除肺部AI之外，视网膜AI也是目前在医疗影像AI领域中走在最领先阵列的项目之一。 很多人或许不了解，视网膜是我们人体唯一能够无创、直接观测到血管
除肺部AI之外，视网膜AI也是目前在医疗影像AI领域中走在最领先阵列的项目之一。
很多人或许不了解，视网膜是我们人体唯一能够无创、直接观测到血管和神经的组织，蕴含着丰富的生物学特性和健康信息，我们可以通过视网膜来检测到诸多慢病情况。医学研究表明，视网膜能观察到上千种病变，常见的有200余种。
2020年8月，鹰瞳Airdoc获得了国内AI眼底领域的第一张三类证。自2015年创立以来，鹰瞳科技在6年时间完成了7轮融资，融资总额超过8亿元人民币，其主营业务是AI视网膜影像识别早期检测、辅助诊断及健康风险评估方案。
事实证明，AI视网膜影像识别这个方向是正确的。2020年11月，糖网AI三类证产品被写进了国家糖尿病防控指南。
这既是国家对医疗AI产品安全性、有效性的专业认定，也是推动国内医疗AI临床应用和深入发展的重大里程碑。
（图?/?鹰瞳提供）
据「探客Tanker」了解，目前鹰瞳Airdoc能对糖尿病、心梗等55种疾病或病变进行相应的检测或风险评估。鹰瞳Airdoc创始人、CEO张大磊表示，去年鹰瞳Airdoc的视网膜AI产品供检测了200多万人次，这其中临床科室和体检等医疗机构的贡献最大。
他预计，今年检测量会达到1000-2000万人次，随着检测量的增加，单次检测的成本会逐渐降低，这些技术也将普惠到更多人。
“视网膜是全身唯一可以无创直接观察血管和神经的部位，包含着丰富的健康信息，但往往只有资深的专科医生才能对这些疾病作出精准判断。如今，视网膜影像AI产品可以通过算法快速学习医生数十年的经验，做到快速、准确判断。”张大磊对「探客Tanker」表示。
除了影像，语音技术也是深度学习在医疗AI领域的重要探索之一。
截至2020年年底，科大讯飞已在全国设立了200多个智慧医疗项目，累计进行了1.3亿次辅助诊断。NLP算法为医患沟通提供了智能交互能力，提高医生的诊疗效率的同时，也为患者提供了更便利的就诊形式。
不止如此，科大讯飞研发的“智医助理”利用语音识别、自然语言处理技术，实现了智能问诊、智能交互功能。据「探客Tanker」了解，截至2020年年底，科大讯飞的智医助理已在北京、安徽、西藏、内蒙古、青海、新疆等地的3万余家基层医疗机构上线。
此外，作为通用智能语音语言技术的提供商，思必驰也发现了AI医疗是一个“宝藏赛道”。疫情期间，思必驰研发的智能外呼机器人通过信息采集、健康教育、患者随访为医护人员极大提高了工作效率，每天处理百万级电话外呼，为疫情排查、病例分析提供了基础支持。
据「探客Tanker」了解，思必驰推出的“1+2”软硬一体化智慧医疗解决方案，目前在医疗服务的各个阶段都有应用，医生可以基于智能语音语言技术和智能人机交互技术，在门诊预问诊、门诊电子病历、手术室智能助理、医技报告语音录入等环节提高工作效率。
（图?/?思必驰提供）
“针对医疗中人与人、人与机器沟通的场景，智能语音语言技术能够通过对知识的重构处理让沟通更便捷，这是传统信息化系统不能解决的问题。”思必驰智慧城市应用事业部副总经理邹平对「探客Tanker」表示。
2、迈过高技术的门槛
众所周知，无论是医疗还是AI，都是门槛很高的行业，医疗AI产品要进入市场就必须面临层层考验。当前，医疗AI产品拿到了医疗器械三类证，只能证明这些技术和服务过关，而它能否和临床紧密结合才是接下来的重点，也是医疗AI企业必须迈过的难关。
AI进行医学影像分析的步骤，大致可以分为：检查病灶、分析病情、制定治疗方案。在这三个步骤中，任何一个环节都离不开与医生的紧密配合：
首先，医生上传病人的影像资料后，AI可以自动筛查出病灶，结合医生的判断最大程度的减少漏诊；
其次，AI与医生一样，都是通过大量的经验分析病人病情，经过大量数据对比后，AI可以结合以往病例帮助医生分析病情；
最后，掌握病人基本情况和病情程度后，AI可以给出相应的治疗方案，但只能为医生提供参考。
（图?/?推想提供）
无论何种AI模型，想要提高准确率都需要大量的数据和案例学习，而医疗AI面临的最大问题就是如何获取海量数据，并在保证数据安全的情况下训练AI。
2020年3月，国家药监局对医疗影像AI产品的审核提出了具体要求，包括训练数据不得少于2000例、来源超过3家医疗机构、人群分布平均等。
文章来源：《影像研究与医学应用》 网址: http://www.yxyjyyxyy.cn/zonghexinwen/2021/0708/1636.html
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