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[导读] 2018年6月15日,由上海市经济和信息化委员会、上海市商务委员会、上海市长宁区人民政府指导,上海市长宁区青年联合会、亿欧公司联合承办的“2018全球智能+新商业峰会—&

2018年6月15日,由上海市经济和信息化委员会、上海市商务委员会、上海市长宁区人民政府指导,上海市长宁区青年联合会、亿欧公司联合承办的“2018全球智能+新商业峰会——智能+大健康峰会”在上海长宁世贸展馆成功举办。

本次峰会以AI和医疗为切入点,围绕数字生命、智慧医疗、基因检测、AI影像、健康管理、医院管理等几大主题,对AI赋能医疗展开充分、深入的探讨。出席本次峰会的嘉宾包括上海同仁医院院长马骏、微软大中华区副总裁康容、飞利浦中国副总裁兼首席技术官王熙、图玛深维创始人兼CEO钟昕、体素科技创始人兼CEO丁晓伟、推想科技营销副总裁张春棠、深睿医疗市场副总裁李朝阳、水母基因联合创始人兼CSO赵南、健康有益创始人李宇欣、道彤投资创始管理合伙人孙琦、亿欧公司副总裁高昂、亿欧公司副总裁兼亿欧智库研究院院长由天宇等。

大会上,图玛深维创始人兼CEO钟昕发表了《让深度学习进入智能医疗》的主题演讲。

以下为现场演讲速记:

大家好,我是图玛深维的钟昕,也是公司的创始人,今天能来到这里跟在座的大家分享我们公司对于人工智能医疗影像的一些体会,我非常荣幸。我今天的演讲主题是让深度学习进入智能医疗。

Al和医疗的结合

说一下智能医疗,智能医疗在哪几个应用比较多,我们说疾病的预防,这是一个非常重要的领域,辅助诊疗这也是非常大的方向。我们做的医疗影像的处理,这是一个非常热的,也是非常大的应用方向,包括我们的健康管理,包括我们的饮食,日常生活习惯,这些应该放在智能医疗大的方向来。

AI跟这些方向结合在一起可以应用在多个场景中,比如说辅助医疗研究平台,这里面含有刚才说的语音处理,语义处理,自然语言处理,可以应用在医院的EM2系统里,这个管理可以做便利的结构化报告。再比如说健康管理,营养学,每一个食品它的热能,它的营养的含量可以通过人工智能的方式自动得到分析,以及给我们每天的摄入带来提醒。药物挖掘这是崭新的,还有药物预测。辅助诊疗,像我们公司就是做辅助医学诊断以及治疗方案的一家公司,医学影像虚拟的医生助理,包括家里面的护士可以实时监控我们每天生理的指标。

说一下国际Al医疗行业的发展。全球AI医疗公司大概有一百零几家的公司,其中全球有90多家比较知名的创业公司,其中二三十家公司主要集中的还是在医学影像、分析与检测这个方向。比如:医疗保险公司他们要针对他们的病人做一些分析,来确定他们的病人适合买什么样的保险,这些风险非常有必要的。再说病理学,我们知道很多家企业,尤其在美国,他们病理的数字化在推广或者完善中,病理分析也是非常大和迫切的工作。

国内,我们知道国内AI医疗行业从2016年到现在,创业公司已经不下100家了。这100多家企业有70多个企业最主要的方向还是医学影像的分析以及医学数据的标注,这个方向我认为是一个非常有直接医学应用的方向;还有放疗方向,主要是放射科医学影像,也有很多公司做这方面AI的研究,主要针对在放疗过程中做的靶心的自动规划以及自适应的诊断监控,这是非常重要的方向;还有三维重建,想到更多是医学影像的分析,深度学习和AI怎么对医学影像怎么做分析,在成像上面也可以做帮助,比如说成像质量的管控以及算法的选择,都可以用深度学习的方式来实现的,这样的公司我们知道也有几家,包括做超声图像以及CT图像等很多方向。

我们把这三个方向做一个统计,我们发现在国内AI创新的企业里面,大概70%-75%的企业是做医学影像分析的,这是一个非常集中的区域,跟国外来说相对分散的情况是有差别的。另外20%,30%在刚才说的两个方向。

深度学习在医学领域的价值

首先医生,医生是最大的使用者,也是我们的客户。给医生带来的帮助最大在哪里呢?第一,通过深度学习可以帮助低年资医生或者偏远地区的医生快速提升到他们的年资水平。第二是工作效率的提升,中国的医生作为一个群体,医院作为一个行业,它的生产力是不够的,我们AI可以在这方面给医生的生产力带来大幅度的提升。

再说一下患者, AI通过自动检查的方式,可以把病人所有的疾病都可以提前报给医生,提醒医生和病人要注意,所以它提交给患者是一个精准的、高效的和个人化的诊疗方案。这是在没有AI之前是很难实现的。

再说一下医院,给医院带来最大的帮助两条:一、增加效率;二、降低成本。

药企,大家知道用人工智能技术做药物研发,可以缩短它的研发周期。很多肿瘤药物大家最近了解,中国有很多新兴的企业,在美国也比较多,这些企业在用人工智能的方式,机器学习的方式做药品的开发。

基因测序大概经过10年左右的发展,最近六七年里面,这个技术已经非常成熟了,这个技术里面用到很多机器学习人工智能的方法,尤其是机器学习的办法,通过做统计的方法分析我们某一类人群容易得某一类病的原因,这是做大统计的方式来实现。

对于医疗保险公司来说,每一个放疗病人每年需要10-12万,如果通过人工智能的方式找到早期的病人,通过做外科手术加上放疗四万美金一年,两年时间就可以把疾病完全治愈,这是对于医疗保险的帮助,同时可以通过大数据的方式对他们所有入保的病人做分析,通过不同病人的基因以及他的生活方式可以做分析,他适不适合受理保险,以及适合哪一类保险。

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