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医学神经影像人工智能“人机大战” AI机器人以高正确率完胜人类医生
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关键字：医学神经影像人工智能人机大战,AI机器人以高正确率完胜人类医生
导读：AI机器人打败人类顶尖围棋手后，昨天又在医学神经系统领域的“人机大战”中，以高出20个百分点的正确率完胜人类医生。中国天坛医院与人工智能公司安德医智昨天在北京联合举办全球首场神经影像人工智能“人机大赛
AI机器人打败人类顶尖围棋手后，昨天又在医学神经系统领域的“人机大战”中，以高出20个百分点的正确率完胜人类医生。中国天坛医院与人工智能公司安德医智昨天在北京联合举办全球首场神经影像人工智能“人机大赛”。天坛医院是世界规模最大的神经系统疾病诊疗中心之一。由中国国家神经系统疾病临床医学研究中心、首都医科大学人脑保护高精尖创新中心以及人工智能安德医智共同研发的医疗AI机器“BioMind天医智”，战胜了来自全球25名神经系统领域的“最强大脑”。
昨天的“人机大战”分为脑肿瘤与脑出血血肿预判两场比赛。AI机器人不到15分钟完成225个脑肿瘤病例诊断在脑肿瘤的比赛中，AI机器人不到15分钟就完成225个脑肿瘤病例的诊断，正确率达87％，同样数量的病例，来自全球神经系统领域、工作经验不少于十年的15名医生，则在30分钟内完成，正确率为66％。在第二场脑出血血肿预判比赛中，AI机器人同样在正确率和速度上完胜人类医生。北京天坛医院神经影像学中心主任高培毅教授，也是“BioMind天医智”的“老师”，认为AI机器人比赛结果并未达到预期，“成绩一般般，因为只松散地学习了三个月”。他说，按照AI机器人的工作效率，目前天坛医院神经影像医生一天的“阅片”工作量，它只需不到十分钟。
神经内科专家、北京天坛医院常务副院长王拥军受访时表示，AI机器人最大的意义是帮助年轻医生成长，缓解医生工作压力以及弥补优质医疗资源普遍不足的现状。他说，AI机器人阅片的正确率，是不少基层医院的神经科医生难以企及的，“即便工作20年，正确率也未必能达到30%至50%”。他解释说，如果学会肿瘤诊断，一位医生至少要看1000个病例，50多种肿瘤病例就要看到5万个病例，“这对人类医生来说，是一辈子都不太可能做到的”。他说：“‘BioMind天医智’目前已经提交中国国家药监局审批，如果明年可以投入到临床应用，将缓解患者看病难、看病贵，也让医生可以腾出时间做研究。”新加坡国立脑神经医学院扫描放射科高级顾问医生林千石昨天前往北京参赛，对于AI机器人的胜出，他认为，AI机器人对数据的把握，一方面能帮医生减少工作压力，而另一方面，也意味着人类医生要承担更多的责任。他说，从科研的角度来说，AI机器人是向人类学习，就有可能像人类一样出错，如果在现实生活中出错，就要找出机器出错的原因。betway必威——必威体育提现【客服在线】_betway必威登陆平台互联网医疗
聊城市东昌府人民医院（聊城大学第二附属医院）副书记、理事，爱爱医论坛联合创始人
田光建的文章
雷军：AI会取代50%的人 | 人工智能+医学影像应用案例分析
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基于影像的医学诊断是目前人工智能关注较多的领域，“AI+医学影像”被多位业内人士认为最有可能率先实现商业化。
机器比人可靠，机器比人类更精准，机器不会疲劳，随着算法的不断进步和数据的不断积累，人工智能的水平会越来越高，会从现在的帮助人类做判断演变到代替人类做判断。这个趋势是不可逆的，是不可抵挡的，FDA也挡不住。将来会有一个Breaking Point引爆点，过了这个引爆点以后，会出现医生常规工作量的断崖式下跌，在很大程序上代替医生的基本工作，成为医生的良好助手。基于影像的医学诊断是目前人工智能关注较多的领域，“AI+医学影像”被多位业内人士认为最有可能率先实现商业化。医学影像大数据与人工智能结合的原因医疗数据中有90%来自于医学影像，并且我国医学影像的数据正以30%的年增长率逐年增长，相比之下，影像科医生的增长速度和工作效率是不足以应对这样的增长趋势，这将给医生带来巨大的压力。另一方面，目前医学影像数据大部分仍然需要人工分析，最明显的缺陷就是不精准，依靠经验所做的判断容易造成误诊。人工智能提高诊疗效率和准确率人工智能依靠强大的图像识别和深度学习技术，在对图像的检测效率和精度两个方面，都可以做得比专业医生更快，还可以减少人为操作的误判率。目前基于深度学习的医学影像识别准确率能达到90%及以上，辅助诊断效果显著。从公司的发展路径看，医疗影像智能诊断的公司大致可以分为两类。第一类公司主要是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像这类非机构化数据进行分析，获取一些有意义的信息；第二类是深度学习，应用于学习和分析环节，是AI应用的最核心环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握“诊断”的能力。从提供的产品与服务上看，医疗影像智能诊断公司又可分为两类。第一类专注于医疗影像服务，比如影像云平台及影像智能分析。第二类是搭建医疗大数据平台，其中包涵了医疗影像数据的分析处理。具体的应用案例：科大讯飞研发了人工智能医学影像辅助诊断系统2016年6月以来，该系统通过学习68万张肺部CT影像资料，已在省立医院CT室辅助医生诊断了约11000人次的CT影像资料，诊断准确率达94%。腾讯觅影在食管癌早筛方面落地利用腾讯觅影的图像识别、深度学习等领先的人工智能技术，辅助医生对食管癌进行早期筛查，发现准确率高达90%，帮助患者更早发现病灶。腾讯觅影利用腾讯优图在大数据运算、图像识别与深度学习方面的先进技术，提高对于肺结节的检测敏感性与准确度：根据测算，其对早期肺癌的敏感度（识别正确率）达到85%以上，对良性肺结节的特异性（识别正确率）超过84%，对于直径大于3mm小于10mm的微小结节检出率超过95%，可帮助放射医生大幅提升肺部CT的早癌筛查能力。DA首次批准了心脏核磁共振影像AI分析软件日，据FDA官网显示，其首次批准了一款心脏核磁共振影像AI分析的软件Cardio DL，这款软件将深入学习用于医学图像分析，并为传统的心脏MRI扫描影像数据提供自动心室分割的分析，这一步骤与传统上放射科医生需要手动完成的结果一样精准。据悉，这款人工智能心脏MRI医学影像分析系统不但得到了FDA510（k）的批准，还得到了欧洲的CE认证和批准，这标志着该软件将被允许用于临床。AI机器人学完2186张肺癌图谱，完胜病理学家2016年8月《自然通讯》发表了一份斯坦福大学医学院研究人员的研究：计算机可被培训得在评估肺癌组织切片时比病理学家更加精确。研究人员使用了从腺癌、鳞状细胞癌患者获得肺癌基因图谱2186张图像。数据库还包含了每例肿瘤的级别、期别和每例患者在诊断后的存活时间信息。然后研究人员使用这些图像来训练计算机软件程序，以确定更多肉眼所不能观察到的癌症特异性特征—近10000种个性特质vs几百种病理学家通常使用的评估特征。这些特征不仅包括了肿瘤细胞的大小及形状，也包括了细胞核的形状与质地以及与相邻肿瘤细胞的空间关系。港中大人工智能识别系统，30 秒发现九成肺癌香港中文大学计算器科学与工程学系针对检测医学影像，开发人工智能影像识别系统，只需三十秒至十分钟，便可分析病变影像，准确率超过九成，减少人为错误。香港中大计算器科学与工程学系教授王平安称，团队将联同北京三所医院合作开发，优化识别肺结节病变的技术。他又称，智能影像识别技术理论上可广泛应用于不同癌症，但个别罕有病，病人数据不多，影响系统准确性。浙大DE 超声机器人，服务数千患者浙江大学数理学院和浙江德尚韵兴图像科技有限公司成功开发的智能医疗影像诊断系统-DE 超声机器人的准确率则能稳定在 85% 以上，在实验室则达到 90% 以上，而国内比较顶级的三甲医院 10 年资质的放射科医生判断准确性平均在 75% 左右。在包括浙江大学第一附属医院的医疗机构已经实际应用，服务了几千名患甲状腺结节的病人。汇医慧影公司，智能医学影像平台于2015年4月在北京市成立，是一家智能医学影像平台公司。近年来打造了智能化的医学影像平台和肿瘤放疗平台，构建了影像智能筛查系统、防漏诊系统，在肿瘤、心血管等单病种领域开发人工智能辅助诊疗系统。汇医慧影公司收集了数百万级别的医学影像，通过建立人体器官模型以及深度神经网络技术，实现了病灶的高识别度。根据公司介绍，目前对于胸部X光的气胸、肺结核、肿块的自动诊断准确率已经达到90%。脑核磁肿瘤的自动识别率超过85%。胸部CT中肺结节的识别率超过85%。乳腺钼靶中钙化斑点以及肿块的识别率均超过90%。目前累计服务患者超过10万例。其区域云PACS系统目前已经接入400多家医院，覆盖范围包括河南、山西、内蒙、辽宁等地，并且与医疗器械厂商合作，将系统融入其影像设备中。国内还有健培科技、医渡云、智影医疗、睿佳医影RayPlus、迪英加等公司也致力于将人工智能与医学影像结合来服务于医疗。1.健培科技杭州健培科技有限公司的影像智能诊断机器人Healthview1.0是利用机器深度学习技术及大量放射科病例训练出的人工智能诊断助手，在2016年中美医药·医疗项目大赛上斩获了第二名，它在疾病的定量和定位中具备着先天性的优势，能帮助医生更加客观准确地诊断肺结节等临床上很难诊断的疾病。2.锐达影像锐达影像是一家面向医疗机构和专业使用者并提供影像以及视频会诊产品等服务的互联网医疗影像平台公司。2016年7月，锐达影像宣布获1000万pre-A轮投资，此次融资后，锐达影像创始人荣辉表示锐达影像将在医疗影像平台的人工智能化方面深耕和突破。3.DeepCare它是一家将人工智能用于医疗影像的识别和筛查的科技公司，专注于研发医疗影像检测、识别、筛查和分析技术，致力于通过融合机器视觉、深度学习和大数据挖掘技术，将医疗影像识别技术提供给便携式医疗器械厂商和广大基层诊疗中心。或许正是其在人工智能应用于医学影像领域的专注，使得其成立仅5个月就获得投资人的青睐，成功融到了600万的天使投资。国外公司举例相比于国内大部分都是近两三年才成立的初创公司，国外涉及人工智能结合医学影像的公司相对起步较早，尤其是IBM Waston、AlphaGo的缔造者DeepMind，还有Butterfly Network等。1.IBM Waston要说到人工智能，就不得不说已经在这个领域深耕多年的IBM Waston。先后于2015年10月和2016年2月收购医疗影像分析公司Merge Healthcare和医疗数据公司 Truven Health Analytics，使得IBM获得了丰富的资源，加上其原本就有的数量惊人的专利，使得IBM Waston在人工智能+医学影像这一块业务上获得了巨大的优势。2.EnliticEnlitic是国际知名的医学影像公司，虽然成立不到3年，但已经被麻省理工科技评论评为了“全球50家最聪明的公司”。公司开发的恶性肿瘤检测系统在一项临床试验中的准确度比专业的放射科医师高出了50%多，并且所用的时间只有医生的1/50000。3.ArterysArterys 是一家提供 SaaS 服务的创业公司，主营业务是为医疗机构提供更精准的3D心血管影像，并提供量化分析。专注于心血管影像的这家公司不但与2016年获得了1200万美元的A轮融资，还获得了GE医疗的青睐。两家公司的合作催生了颠覆现有心脏MRI的4D Flow，它不仅能够从任意角度呈现心脏的3D结构，还加入了时间这第四个维度，使得血液流动随着时间变化的情况也可以完全呈现。这款软件于2016年11月正式获得了FDA的审批，将用于心血管疾病患者核磁图像的数据分析。国内人工智能+医疗影像公司一览雅森科技成立时间2006年，最近融资A轮3000万元，投资人未知，北京技术及产品：基于PET/SPECT/fMRI/US等医疗影像定量分析，用数学模型和人工智能技术，提高诊断精确性。健培科技成立时间2012年，最近融资5000万元，轮次未知，投资人未知，杭州技术及产品：拥有医疗影像云平台，医疗影像输出、智慧医疗和智能诊断为主，其他大数据支撑设备及平台建设为辅的医疗系统；提供病例检索和医疗影像智能诊断服务，帮助医生进行定位病症、分析病情和指导手术；另外还开发有激光热敏医用胶片。锐达影像成立时间2012年，最近融资Pre-A轮 1000万元，投资人中路资本、快创营，上海技术及产品：开发有影像平台，同时探索不同领域的智能化，目前已有的乳腺辅助检测、虚拟结肠镜等，都是初步的专业领域技术。医渡云成立时间2013年，最近融资A轮2亿元，投资人未知，北京技术及产品：拥有医疗大数据平台，对医疗数据进行集成、挖掘、利用，辅助开展新型临床、科研、医院管理等服务，涉及的临床数据包括影像数据和病例等文本数据。智影医疗成立时间2014年，最近融资A轮，投资人未知，深圳技术及产品：拥有基于数字影像医学的健康分析管理平台，提供早期癌症筛查、疾病辅助诊断，及健康指数分析。汇医慧影成立时间2015年，最近融资A轮数千万元，投资人蓝驰创投、水木易德投资，北京技术及产品：提供医疗影像云平台和阅片外包服务，并通过建立人体器官模型和神经网络技术，识别病灶，涉及胸部X光，脑核磁肿瘤，胸部CT。医众影像成立时间2015年，最近融资未知，投资人未知，北京技术及产品：拥有医疗影像数据云平台，同时建立影像诊断数据结构化知识库。目前可对大量历史影像诊断报告进行智能的结构化、标准化处理，可辅助医生诊断。睿佳医影RayPlus成立时间2015年，最近融资未知，投资人未知，武汉技术及产品：结合图像处理和云计算，为医生提供基于影像的计算机辅助诊疗工具RayPlus，特点是满足专科医生的特异性辅助诊断需求。DeepCare成立时间2016年，最近融资天使轮600万，投资人峰瑞资本，北京技术及产品：将深度学习用于医疗影像，削减读片时间，降低误诊的概率，目前主攻的方向是胸肺部CT的智能影像诊断。推想科技成立时间2016年，最近融资天使轮1100万，投资人英诺天使基金、金臻云创投，北京技术及产品：用深度学习技术分析和识别医疗影像上的病变，推荐治疗方案，协助医生诊断，目前主要用于胸肺疾病的诊断。连心医疗成立时间2016年，最近融资天使轮300万，投资人未知，北京技术及产品：主要提供肿瘤数据平台搭建和医疗数据分析，其中涉及医疗影像处理、分割、配准等，并引导放疗优化。图玛深维成立时间2016年，最近融资天使轮150万美元，投资人真格基金、经纬中国，北京技术及产品：将深度学习引入到计算机辅助诊断系统中，可应用于各类医学图像分析诊断、显微镜下的病理图像分析、以及发现DNA结合的蛋白质的序列特异性并协助基因组诊断等。迪英加成立时间2016年，最近融资未知，投资人未知，成都技术及产品：提供基于人工智能，用于精准医疗的医疗影像大数据分析解决方案，例如基于病理图片分析的癌症诊断和分级等。以上根据公开资料整理，如有遗漏，欢迎补充感谢雷锋网、HSMAP、健康界相关数据！
本文来自众说号，仅代表健康界众说自媒体观点。
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杭州同济医学影像智能诊断机器人：造福更多甲状腺患者
文章来源：杭州同济甲状腺病医院
点击数：2435
&无人超市&、&无人飞机&、&无人汽车&，这些在以往看起来不可能实现的事情，随着科技的不断进步，现在已经慢慢从理想变为现实，在我们医学领域，也出现了日新月异的变革，医学影像智能诊断机器人横空出世，患者可以直接让机器人帮您判断病情，减少了很多人为可观原因，而杭州同济甲状腺医院更是第一时间引进这样的技术，帮助患者更好的诊断病情。
据统计，目前我国基层医院误诊率较高，医学影像领域误诊次数达到每年5700万次；医院总体而言，肿瘤误诊率达到60%。更不用说早年，近些年，甲状腺癌发病率呈现逐渐升高趋势，逐步占据癌症疾病前三位！
日，医学影像智能诊断机器人临床应用启动仪式在杭州同济医院正式启动，甲状腺医学影像智能诊断机器人正式落户杭州同济医院！
浙江省数理医学学会精准超声介入与智能诊断专业委员会主任徐栋教授进到：目前临床甲状腺检查诊断检查存在超声医生培育周期长p缺口大、人工分析速度慢、基层医生缺乏经验p准确性偏低、医生漏诊误诊的缺陷，医学影像智能诊断机器人临床应用大大改善了这一难题和局势。医学影像智能诊断机器人通过对大量病例的学习，准确率高。
此外目前超声医生/传统的机器学习是根据甲状腺结节的钙化、形态、方位、回声等超声特征，自定义特征组合来判断结节的良恶性。但是超声特征具有主观性。另外，人类判断甲状腺结节的几个特征维度有限，而结节的特征变化是无限的，还有很多特征是人类无法用语言来描述、归纳和传承的，医学影像智能诊断机器人通过对医生标注的大量样本进行训练，可以自动逐像素地提取超声图像中的大量特征，形成复杂的特征组合来识别结节并判断其良恶性。
杭州同济甲状腺病医院是一所专业治疗甲亢、甲减、甲状腺结节、甲状腺囊肿、甲状腺瘤等甲状腺疾病的类医院，位于杭州市西湖区黄姑山路，交通便利、地段繁华。
杭州同济甲状腺医院，是由卫生部特别批准设立的，专门从事甲状腺疾病的科研与诊疗任务。发展至今，医院学科设置齐全，并设有高级医生会诊中心，常年邀请省内外甲状腺学科医生、莅临医院会诊，凭借务实的作风连续八年蝉联由杭州市卫生局、浙江省卫生办公厅评定的&浙江省医疗先进单位&称号，并被指定为浙江省&白求恩基金医疗援助单位&、&爱心工程医疗慈善机构&。
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杭州同济甲状腺病医院
杭州同济甲状腺病医院始建于1997年，坐落于杭州繁华区域――杭州市西湖区黄姑山路24号，交通便捷。是杭州市医保定点单位、上海同济大学医学技术指导医院...
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