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对话依图医疗方骢:全栈式AI技术是医疗产业升级

发布时间:2019-11-03 06:44编辑:互联网资讯浏览(91)

    总结来说,依图的特点是注重AI核心技术的积累,一共布局了视觉识别、NLP、语音三项技术。这些技术会如何在医疗场景中落地?能够解决哪些需求?这是整个行业都在探索的问题。

    一个月后的3月26号,依图医疗在北京举行了发布会,这次的主角仍然是围绕儿科——专门为儿科打造的智能医疗解决方案。

    近日,依图科技与广妇儿的科研成果发布于影响因子约33的国际医学期刊Nature Medicine。科研成果是关于电子病历NLP技术的,具体是用AI智能诊断病历,将临床数据转变为诊断结果。这是全球顶级医学杂志首次发表通过自然语言处理中文文本型电子病历进行临床智能诊断相关技术的论文。

    www.85058.com,诊前,采用多模态信息与家长交互、实现智能导诊

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    在健康诊疗AI阶段,依图医疗和广妇儿、厦门大学中山医院和温州市妇女儿童中心等多家医院开始了贯穿整个儿科诊疗流程的合作。

    背靠视觉识别的技术优势,依图在医疗领域的强项在于医学影像分析,能够用AI读取医学影像报告,智能甄别诊断影像情况,并给出相应的治疗意见。目前,依图的AI医疗影像系统已经应用于全国200家三甲医院,覆盖肺癌、乳腺癌、宫颈癌、胃肠疾病等众多病种。

    这是医疗AI行业从业者的直观感受,因为直到现在,大家都没有找到一条比较好的出路。方骢笑着对我们说,“很多记者朋友问我们,你们为什么不做To C?为什么先做To B,To B很累。”

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    至于具体应用,就是针对儿童在健康检查和临床诊疗的诊前、诊中、诊后全部流程的全栈式应用。

    针对36氪的提问,依图医疗总裁倪浩表示,依图医疗的优势是针对病种构建了延伸产品,如从肺癌诊断拓展到各种肺部疾病的诊断,以及从医学影像诊断拓展到临床教学和科研。

    从战略层面来看,中国0到14岁的儿童有2.6亿,中国的儿科医生只有13.5万,而且这个数字不断变小,大概2600个孩子中国孩子能够分配到一个儿科医生。

    计算机视觉是AI领域的一大吸金赛道,也由此产生了商汤、云从、依图、旷视这样的“图像四小龙”。对依图科技的视觉识别技术,36氪此前做过深入的报道。

    而且,依图医疗早期合作的几家医院,例如广妇儿、浙儿保等医院的级别和信息化评程度比较高。在原有的信息化基础上进行AI应用的部署,难度就要小很多。

    图片来自依图官网

    今年2月,依图和广州市妇女儿童医疗中心及其他几家机构研发的中文AI辅诊系统在医学科研期刊《Nature Medicine》上亮相。这项技术具有行业性意义,有了这项技术,计算机能够通过NLP技术“读懂”中文病历,并进行初步诊断。

    图片来自依图官网

    以广妇儿为例,广妇儿的互联网医院已经上线,支持在线导诊、挂号、AI问诊等一整套线上医疗服务。到2018年12月,依图医疗面向C端的产品“小依预问诊”上线七个月,为超过7.7万名用户提供服务,系统的在线服务时长超过21万分钟;小依辅诊产品在2019年第一季度的调用量也超过了3万次。

    其实,AI医疗赛道发展到现在,业内已经形成共识,即优势资源向头部企业聚集、行业加速洗牌——从原来的一百多家公司,发展到现在只剩数十家仍在活跃。市面上的AI医疗影像产品极度重合,覆盖病种的相似多颇高。那么这种业态中,依图的独特性是什么?

    “如果要做儿科的全科,我们要覆盖几十种儿科常见病,大概要做6000个疾病的Schema,这是一件很难的事情。而且每个点上都要进行临床验证。每一个点都被认可了,才能做一个全科的诊断系统,解决全场景闭环的问题。”

    除了医学影像分析,依图在医学NLP领域也做了较深的布局。目前市场对医学NLP技术的探索仍较少,还在摸索临床科室究竟需要什么样的辅助诊断产品、技术能做到什么样。

    具体来说,儿科解决方案的思路是“3+1”:通过依图自己的AI文本技术、图像技术和语音技术,以及构建的医学知识图谱,实现儿童医疗全场景的覆盖。

    基于电子病历NLP技术,依图推出了儿科智能就诊流程,建立病历结构化、疾病问诊、疾病预测、危重病鉴别等场景模型,推出AI导诊、AI预问诊、AI随诊等一系列辅助工具,形成覆盖诊前、诊中和诊后全链路的AI解决方案,优化门诊就医的质量和速度。

    所以,“做儿科全病种看似很偶然,但背后有很多必然的因素。”

    依图表示,这套智能诊断技术将于2019年内拓展到成人科室。至于产品是否会下沉,公司表示基层医院、年青医生对智能诊断的需求更多,未来不会只针对三甲医院。

    方骢相信,在未来的1到2年里,服务更多场景的智能诊断方案会越来越多的涌现出来。因为点状任务成熟以后,融合、赋能、共享必定是大趋势。“AI能力的一个体现,是基于多中心、大区域、大样本的数据,给出越来越精准的解决方案。”

    那么依图的这三项技术未来会有怎样的联动呢?针对36氪的提问,依图医疗总裁倪浩分享了该公司对行业趋势的判断。

    方骢认为,所有的研发都是为了最后能把点状的应用融合起来,从单任务到单疾病、单部位的进阶,最后到以病人为中心的场景化的解决方案。它的底层技术架构一定要有上面说到的三项技术。“因为只有全栈式的多元异构的数据处理能力,才能够切中医疗机构临床诊疗的核心问题。”

    依图认为医疗AI分为三个阶段,第一阶段以单科室的单任务为中心,例如医疗影像诊断等等。第二阶段以疾病为中心,每个疾病是跨科室、多学科的,需要实现多学科综合诊断,也正是视觉识别、NLP、语音三项技术配合运用的阶段。依图认为现在已进入了第二阶段,行业技术门槛很高,不会是红海,预计会持续3-5年时间。第三阶段以患者为中心,数据会结合院内与院外,给出个性化诊疗方案。

    2018年6月,依图与华西医院发布了两项双方合作研发的肺癌人工智能成果:肺癌临床科研智能病种库,及肺癌多学科智能诊断系统。

    上海长征医院影像科的刘士远教授曾在演讲中提到,医学影像AI模型的发展需要满足临床需求,多任务多病种研发是AI产品的目标。

    儿科一直是依图医疗发力的重点。

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    在核心技术能力之外,该解决方案中还有一个数据资源池。这个数据资源池如果按照病种分,就是各个病种的单病种数据库。如果按照使用用途来分,就是科研、临床和运营数据库。

    值得一提的是上文提到的AI文本技术。方骢说到,2016年成立后依图医疗就开始打磨NLP、计算机视觉等各项技术。“发在《Nature Medicine》上的成果只是最后’薄发’的那一刹那,其实为了这个瞬间,我们‘厚积’了两年的时间。”

    从战术层面来看,成人全科很难实现闭环,但儿科比较容易实现数据的集中和临床的多中心。方骢认为,找出一个省里最有代表性的医院,可以最大程度代表区域内所有儿童就诊的环境,比如说依图医疗的骨龄产品,从与浙儿保的合作开始以后,依图医疗先后和北京、上海、陕西等地的头部儿童医院建立合作关系,目的就是为了让数据丰富起来、更具有统计学上的意义。

    “肺癌临床科研智能病种库”纳入了华西医院2009年至今收治的确诊为肺癌患者的全周期脱敏临床数据,利用AI技术,对影像数据、基因数据、病理数据、文本数据等非标化、非结构化的临床数据进行清洗、处理。

    另一方面,没有急着做To C,方骢认为是有原因的。“走C端的前提是什么?是B端能够解决众多的场景问题,病种的垂直应用都已经非常成熟,才能做到全科。To C的产品没有太强的壁垒。作为一个创业公司,如果你的用户量还小,又赢得了一些流量的话,很容易被大的公司吞并掉或者收购掉。”

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