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人工智能辅助诊断肺结节在2018 世界肺癌大会上引人关注

时间:2018-10-10 13:39来源:医师报 作者:胡洁教授
在刚落下帷幕的第19届世界肺癌大会的“中国日”上,由来自上海市呼吸病研究所、复旦大学附属中山医院呼吸科白春学教授团队的胡洁教授带来的一项来自中国关于人工智能辅助诊断肺结节的报告得到了整个专场的聚焦。

在刚落下帷幕的第19届世界肺癌大会的“中国日”上,由来自上海市呼吸病研究所、复旦大学附属中山医院呼吸科白春学教授团队的胡洁教授带来的一项来自中国关于人工智能辅助诊断肺结节的报告得到了整个专场的聚焦,整个会场济济一堂,互动活跃,氛围热烈。 


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人工智能技术其实由来已久,但受限于技术研究难度及有限的训练数据,神经网络在很长时间内处于发展瓶颈期。得益于因特网带来的大量训练数据的出现,以及可以训练深度神经网络的计算资源,人工智能在学界和工业界现在迎来了史无前例的快速增长时期。2013年以来,全球和中国人工智能行业规模呈上涨趋势。2017年中国融资金额达到277.1亿美金,融资事件369笔,中国AI企业融资总额占全球的70%。2018年中国AI市场有望达到300亿。

人工智能在医疗领域应用广泛,包括就医虚拟助理、医院管理、辅助诊疗、药物研发、医学研究、疾病风险预测和健康管理等。目前我国处于医疗人工智能的风口浪尖。 

肺癌是目前世界第一大癌,尽管低剂量螺旋CT(LDCT)筛查可以降低肺癌死亡率,但LDCT的高假阳性率和肺癌的异质性,以及中国的庞大人群让中国肺癌筛查一直很难有大的突破。 

借助人工智能开展肺癌早期诊断不仅可以在一定程度上把医生从繁琐重复低效度的工作中解放出来,更重要的是可以提高诊断率,规范诊疗流程、同质化医疗资源、预测疾病风险。 

上海市呼吸病研究所自2008年即开始人工智能诊断肺结节的工作。搭载物联网平台,整合基于深度学习的人工智能技术和AR技术,建立了自主的肺结节诊断系统(BaiDX),在多个医疗场景中可以实现多种功能,包括肺结节诊断(肺结节的检出、对结节的定量定性分析、随访中结节的自动配对比较、结节的检索、疾病诊断和风险预测),各医疗中心的诊断质控和数据共享、患者教育体系等 。而近年来对深度学习技术中不同算法的优化和组合,如GAN生成对抗网络无监督学习、进行多域训练并建立通用模型使该诊断系统即便在不同数据队列中依然可以表现出优秀的诊断正确率。

当然,目前AI在医疗领域的主要瓶颈之一在于用于训练深度学习的中国医疗整体大数据的量和质。

如今医疗领域如何整合AI技术,已是时不我待。


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