杏脉科技房劬:人工智能可以批量改造医疗行业的供给端 – 搜狐科技AI峰会_互联网

杏脉科技房劬:人工智能可以批量改造医疗行业的供给端 | 搜狐科技AI峰会_互联网
杏脉科技房劬:人工智能能够批量改造医疗工作的供应端 | 搜狐科技AI峰会 11月26日,由搜狐科技主办的“2019搜狐科技AI峰会”在北京举办,峰会旨在解读AI前沿新技能,探求工作新趋势。 峰会嘉宾——杏脉科技总裁兼CTO房劬在医疗论坛上作了题为《医疗人工智能开展趋势与最新进展》的主题讲演。 房劬说,他平常首要从事计算机视觉和医疗健康穿插范畴。在峰会上,他向与会者介绍,医疗工作的痛点在于:一端是不断添加的需求,老龄化、慢病患者不断添加,包含儿科门诊量的添加,别的一方面是求过于供的缺少供应情况。 房劬介绍,医疗工作和其它工作不相同,它的问题在于,一向处于供应缺少的情况。换句话说,新零售或许工业互联网,许多时分处理了中心的装备问题,让需求能够很好找到供应方,就能处理巨大的问题,释放出巨大的价值。可是在医疗工作里边没有办法处理出产联系和出产资源的装备,包含供需两头的装备处理中心底子的问题。 由于需求是无约束的,乃至说人类对健康的需求简直是没有天花板的,可是供应永久有限,好的医师供应数量有限,把一切的医院或许一切的医师都连到互联网或许移动互联网上,仍然处理不了这个问题。 房劬说,像医师、律师、教师等依靠于人的经历和人的堆集的工作,它很难被处理资源装备问题的技能所改造。他们有一个共同点,都十分依靠于长时刻经历累月的经历堆集。人的寿数有限,一个医师或许教师十分困难经过20年的堆集长时刻的学习,总算到达必定的水平今后,他的膂力、精力、智力都在阑珊进程中,这样一个对立也形成了或许两千年以来医疗、法令、教育这样的工作都没有很好地很彻底地被技能所改造。 所以房劬以为,假如期望医疗工作也能被互联网改造的话,下一个带来革新性的技能必定是能够使供应端批量添加的技能,像流水线添加的技能,而人工智能(AI)便是其间一个选项。 以下为房劬讲演全文: 咱们好!我来自杏脉科技,首要从事计算机视觉和医疗健康穿插范畴,我共享的标题是“医疗人工智能开展趋势与最新进展”。 来自统计学的官方网站,各行各业在我国GDP里边的占比,医疗6%,横向比较不算一个特别大的数字,发达国家9%—10%,特别高的美国17%。以现在我国的开展水平,纵向比较和金融业适当,仅次于批发和零售业,大于房地产工作。在占比这么高的工作里边,医疗和互联网相结合开展是什么样的?餐饮、交通、住宿在GDP占比不如医疗那么高,可是诞生万亿人民币市值或许千亿市值的公司,互联网医疗工作里边头部的企业是百亿人民币市值的量级,什么原因?商业价值取决于处理什么样的痛点,处理什么样详细的问题。详细到医疗工作里边它的痛点是什么?一端是不断添加的需求,老龄化、慢病患者不断添加,包含儿科门诊量的添加,别的一方面是求过于供的情况。 最近看到一组数据,放射科医师每年的添加量在我国4%,可是放射科的片量每年添加30%。美国这个数据更夸大,片量添加率70%,放射科医师的添加量3%,巨大的gap形成求过于供的情况。医疗这个工作和其它工作不相同,它的问题一向处于供应缺少的情况,换句话说到咱们新零售或许方才说到的工业互联网,许多时分处理了中心的装备问题,让咱们的需求能够很好地找到供应方,咱们能处理巨大的问题,释放出巨大的价值。可是在医疗工作里边没有办法处理出产联系和出产资源的装备,包含供需两头的装备处理中心底子的问题。需求是无约束乃至说人类对健康的需求简直是没有天花板的,可是供应永久有限,好的医师供应数量有限,把一切的医院或许一切的医师都连到互联网或许移动互联网上仍然处理不了这个问题。 更深层次看一下,经历过每次工业革新,从蒸汽机年代开端,每一种技能的革新对各行各业的赋能或许增益不是雨露均沾,对有些工作带来的增益更大,而有些工作更低。从一开端蒸汽机改动了人类社会开端,一开端交通运输业是最早被改造的,到了电力年代有一些流水线工业制作被改造的很大,互联网革新包含移动互联网革新年代最大的优点是处理了人和人、物和人、信息和人之间的交流问题,最简略被处理的是传统上供应能够被批量制作,可是供应端很难找到需求,我需求使买家卖家或许信息获取方和信息制作方之间比较好衔接的工作。 像传统说的医师、律师、教师依靠于人的经历和人的堆集的工作,它很难被处理资源装备问题的技能所改造,有一个共同点,都是十分依靠于长时刻经历累月的经历堆集。人的寿数有限,一个医师或许教师十分困难经过20年的堆集长时刻的学习,总算到达必定的水平今后,他的膂力、精力、智力都在阑珊进程中,这样一个对立也形成了或许两千年以来医疗、法令、教育这样的工作都没有很好地很彻底地被技能所改造。咱们期望他们能够像互联网改动其它工作相同被改造的话,下一个带来革新性技能的必定是能够使咱们的供应端批量添加,像流水线添加的技能,人工智能便是其间一个选项。 详细到杏脉在做的作业,举一些场景比方向咱们阐明一下,人工智能是怎样改造医疗健康工作的—— 榜首卒中,脑中风工作:假如看一个人类的疾病图谱从中等以上开展水平国家来说,排在逝世率榜首和第二名的必定是心血管疾病,要么缺血性心脏病,要么缺血性脑卒中,和咱们常有的认知不太相符。平常以为癌症是很大的致死原因,其实不是这样的,致死率最高的癌症——肺癌,也只能排到第三位。 卒中(中风)有几个特色,榜首,确诊流程十分杂乱,2018年医学攻略指明发作急性脑卒中送到医院里边确诊流程是什么样的,能够看到十分杂乱。第二,对时刻的急迫性要求十分高。脑细胞每天会逝世几百,假如发作脑血管阻塞每分钟都会发作几百万脑细胞的逝世,时刻越久形成不可逆的脑细胞逝世份额越高,瘫痪或许全瘫的危险越高。医学上有黄金6小时的说法,6小时之内需求得到医治,否则脑细胞会不可逆的逝世。 有了两个对立点今后,问题就来了,榜首,咱们需求十分快地把患者送到医院进行医治。第二,就近送到医院的医疗水平适当有限,假如对患者期望做一个全面的确诊来决议下一步应该采纳什么医治手法的话,其实十分费事。比方榜首步判别是缺血性脑卒中仍是出血性脑卒中,两种选错的话,是丧命的问题。经过救助车把中风患者送到医院的急诊科才有时机拍CT片,给医师做一个确诊,再下一个判别医治计划。这样的进程十分费事十分长,杏脉优化了流程,选取了小型的CT设备能够装在救助车上移动式,仅仅有这样的设备不行,救助车没有医师进行卒中的确诊,咱们把AI才干赋能在救助车上,能够对脑卒中是出血性仍是缺血性做一个简略的确诊。咱们送到的医院或许并不能进行杂乱手术医治的话,会改动救助车的救助道路,送到更有才干的医院去。 AIS评分是其间典型的场景,咱们去判别一个人患有缺血性脑卒中是不是能够进行取栓介入手术医治,把导管从股动脉或桡动脉插到大脑中去,对血栓取出是不是能进行这样一个医治取决于方才说到的AIS评分,一般来说关于正常医师只能经过核磁共振的设备上进行精确判别。 这个设备又有丧命的缺点,它十分稀缺,一般假如去医院进行脑部磁共振或许膝的磁共振查看排队一两个月十分正常,90%以上的医院急诊没有这样的设备。一个十分有经历的医师能从CT设备上看出AIS评分,可是全国能精确确诊病症的医师十分少。咱们经过AI的方法在CT的模态上模仿磁共振做出来的图象,这样大部分具有卒中中心的底层医院就能够做简略的确诊,极大便利对卒中患者的救治。 心血管疾病筛查的辅佐确诊,心血管疾病缺血性心脏病在发达国家都是排名榜首的致死原因,有一个很大的问题,确诊的难度十分大。 平常常常听到我国心脏病乱用支架形成医保担负高企,包含患者担负高企,都是由于这个原因。并不是说医师必定昧着良心做这样的作业,咱们经过必定的手法操控,医院或许科室操控支架的收购,避免耗材的乱用。是不是放支架,需求医师做一个评价,用压力导丝从血管里边穿进去一向穿到心脏的部位测一下血流对心肌灌注形成的影响以及压力,这个查看比较贵重,一个压力导丝九千人民币,一起查看有创,对患者的身体形成极大的损害。整个进程是一个介入查看,医师室的手术医师护理在曝露之下,医师每年能做的手术量有约束。 咱们经过深度学习结合血流动力学模仿出来导丝在血管里边的举动途径,咱们发在JACC心血管最尖端的杂志上,0.91的精确率,在临床上到达能够辅佐的规范。患者不需求做任何介入查看,只需求做一个CT,就能够判别出来需不需求进行介入医治支架医治,对医保对患者对医院有极大的优点。 在医学范畴数据是十分稀缺的,422例是现在最大的临床研讨。判别出来病患有缺血性心脏病而且需求进行介入医治或许开胸搭桥医治又会面对一个问题,咱们进行心脏搭桥是十分杂乱的手术,能够挑选胸腔内的乳内动脉,能够挑选患者腿部的静脉进行搭桥的桥血管选材,不同的血管对最终血流动力学的改进对心肌的改进不相同。 桥血管的搭桥途径从哪些血管接到缺血的部位也是十分考究的,传统上依靠搭桥医师的经历。医师无法对搭桥途径进行很好的挑选,许多患者呈现术后的血管再狭隘,经过血流动力学加深度学习的方法进行虚拟的手术规划,在软件上让医师像打游戏相同挑选桥血管,经过在软件界面上看到的冠脉缝合点进行虚拟搭桥,而且在几分钟之内能够模仿出整个血流在心肌灌注上的影响,然后更好辅导他对手术规划的丈量。 病理和手术结合的范畴AI做的作业,针对方才说的第三大逝世原因肺癌,当X机上发现有疑似癌症的结节需求进行气管镜的选材,取到安排进行判别确诊是不是真的是恶性的癌变,再判别是不是能够进行PDL—1药物医治仍是开胸手术。 气管镜选材能不能精确取到需求的结节,肺跟着不断的扩张呼吸结节移动,医师会重复选材,榜首次取到安排送到病理科判别这个选材是不是适宜的,把手术中止,假如不适宜需求持续重复再去下一次选材。咱们临床上看到一个医师重复取三四次是很正常的,可是每次选材作业其实都是十分浪费时刻的,取到这样的安排送到病理科,经过切片、染色、冰冻,病理科医师去看,整个进程30分钟到40分钟十分正常,患者只能在手术台上躺着,体会十分欠好。 病理医师在我国是特别稀缺的工作,全我国的注册病理科医师加起来一万零几人,每个病理科医师经过五年到十年的培育才干独立出确诊陈述,简直没有办法在呼吸科做气管镜手术的科室对医师培育,让他们学习怎样看病理切片。 人工智能和医疗十分好的结合点,让人工智能学习病理科医师确诊病理遍及的技能,把这样一个AI才干和显微镜硬件相结合,做了一台AI显微镜,AI显微镜放在手术室里边,这样当医师取出资料今后放到玻片上,经过显微镜进行开始断定。 咱们采访过上海市呼吸科的医学主委,他以为假如这样的AI出来之后,半小时做出确诊,而且精确率百分之六七十能够到达临床运用的规范。最终在复旦大学隶属中山医院测出来的精确率是98%,时刻在两分钟之内,大大超出医师的预期,在中山、中日友爱医院现已开端运用。 时刻联系有十分多的使用不再介绍,各位有志于参加这个工作或许期望评论的都能够加我微信,会后评论。谢谢! 实际上,AI与各行各业的结合现已深化肌理,传统工作都在面对着史无前例的革新窗口期。凭借AI完成企业的转型晋级,现已从以往的如虎添翼变成了现在火烧眉毛。AI将怎么重塑工作,工作需求又怎么倒逼AI技能的开展,成为了值得讨论的问题。 大会上午的主论坛共分为“AI要点相关技能”与“AI要点场景使用”两大板块,除了约请我国工程院院士邬贺铨、搜狗公司CEO王小川、三星电子我国研讨院院长张代君为咱们解读AI开展的最新进展外,还约请了来自IoT、零售、自动驾驶、金融、医疗五个范畴的闻名大咖来共享AI与工作的结合。而下午的分论坛则更为聚集,深化探求AI怎么改造零售、教育这两个关乎国计民生的工作。 除本篇外,搜狐科技还针对此次大会进行了全方位的报导,敬请重视本次峰会专题! PC端:http://it.sohu.com/sptopic/19-155-kb-bdb/kejiai2019pc.html 手机端:http://it.sohu.com/sptopic/19-156-kb-06e/kejiai2019wap.html (搜狐科技原创文章,转载请注明来历。)

Author: admin

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注