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希氏异构:全面布局医疗AI消化内镜医疗设备终于走出PPT

  自2011年Watson奠定其医疗的商业发展方向,已经有7个年头了,这七年人工智能发展风声水起,无数初创企业紧随潮流,各类深度学习算法也经过了多次换代,但浪潮过后,留下的无数先行者的遗骸。

  一段时间以来,有关AI泡沫的话题颇受关注,在过去的几年里,关于AI的“故事”不绝于耳。而今天,社会和市场似乎更关心一个问题AI能否落地?

  医学领域是AI研发团队角逐的火热战场,但至今尚未见到一家有真正合法上市的人工智能医疗设备,不过这一天可能很快到来。

  2018中国消化内镜学年会于8.26.在南京闭幕,在这场消化内镜界的年度顶级盛会上,两场消化内镜AI报告均与一家医学AI研发企业希氏异构有关;同时,会议期间还展出了希氏研发制造的多种与消化内镜影像相关的医疗设备和云化应用技术。

  回顾国内,我国2017年医疗器械销售规模达4176亿人民币,其中诊断影像份额超过400亿人民币,医学影像数据的年增长率约为63%,能够诊断的医师数量增长远不及影像数量的增长,单以放射科医师为例,年增长率只有4.1%。而与此同时,中国的放射科医师每天至少需要看几万张,甚至十几万张医疗影像片子,严重供求失衡。此外,双审核下避免误诊漏诊尤为困难,据数据称我国医疗影像误诊人数高达5700万人/年。

  有别与医学AI研究同行们,此次希氏的展示,无论是大会报告还是应用设备,均围绕“临床应用”展开,这意味着,真正有能力跑赢医疗AI的企业,其研发成果已经到了批量产品化、硬件设备化阶段。

  记者采访了希氏异构创始人宋捷。“作为在医疗AI领域深度耕耘了三年半的企业,现阶段希氏不会去说愿景、讲故事,市场能够接受的是实实在在的应用技术,是临床愿接受的卖得出去的产品、设备。”宋捷如是说。

  所有人工智能企业都面临的着同一个问题,即过审后商业化的问题。是订阅制还是按阅片数量计价,这是AI企业在几乎瓜分完一流医院的今天不得不回答的一个问题。而在这个问题的背后,是医院方对商业化的态度问题。

  现在,幸存者和后来者已经逐渐在医疗人工智能领域组成头部,深度学习过程下各企业都能为自己的AI产品报出一个可喜的准确率数字,然而新的时代已经不再是一个唯算法的时代,衡量AI好坏的也再是一个数字或是人机大战的成果可以评判的。要想在这个圈子活下去,还得进得了医院。

  大会期间,记者了解到,希氏在消化内镜AI领域的研发成果已覆盖全消化道,涉及包括肿瘤、息肉、萎缩性病变、溃疡类病变、糜烂性病变、血管变异等多类别百余种疾病;同时,希氏还将在未来几个月内推出针对多种不同光源下的内镜AI早癌识别技术。相关应用技术已经以多种医疗设备(消化内镜AI实时影像判定仪、胶囊内镜影像AI分析判定仪等)和云化服务产品展露出来,并在该领域形成立体的AI产品方案。

  据介绍,该系统具备动态称重、车辆抓拍识别、视频监控、超限车辆LED显示和信息处理等功能,能对过往车辆车牌号自动识别和重量进行检测,然后将数据传送到后台服务器,通过终端电脑显示,路政执法部门将从交警部门提取车主信息,并通知当事人接受处理。

  这些产品均经历了多个医院多种数据的考验,满足人工智能产品要求的鲁棒性、易用性与安全性。在会议中,北京首都医科大学副院长王振常谈到:“我们和推想科技的合作已经一年了,这一年我们之间已经对几万例的图像进行了分析,未来我们也会有更多数据与技术方面的合作,作为一个医生,我希望人工智能时代能早一点到来,也愿意为人工智能时代的推进尽一份力。”

  希氏在消化内镜AI领域的成果,业界有着比较大的关注,2017年7月,希氏与华西医院的联合研发成果被CCTV-1新闻、新华社等重量级媒体深度报道,被评价为居国际领先地位;11月推出的国际第一台“AI消化内镜”,首次实现了消化内镜检查过程中超高速、无迟滞的实时视频判定,再次被主流媒体和业界关注,此次大会的展示,也属意料之中的推进,但其他医疗细分领域的研发进展,此前未见透露。

  据宋捷介绍,希氏在CT、超声、心电等多个领域均有很好的应用级技术和设备化产品陆续推出,问及细节,宋捷表示,希氏在这些领域的研发切入点跟大多数同行都不一样,希氏更专注临床的适用性。

  省公路局副局长韦杰说,治超非现场执法电子系统24小时运行,不仅提高了路政部门的执法效率,更弥补了海南高速公路由于不设收费站,而难以对超限货车进行有效管控的短板。

  希氏上半年已开始着手多个产品的III类医疗设备的申报,包括三个消化内镜相关产品和三个其他医学专业领域的产品,其亮点是相关AI技术都有高效的硬件化医疗设备产品,而非仅仅停留在识别软件层面。

  据《临床医师癌症杂志》(CA Cancer J Clin)在线年癌症统计数据显示,中国消化道肿瘤大国,仅胃癌年发病案例就高达67.91万例,死亡约50万例,占总癌症死亡比例的17.7%。

  作为消化道疾病最直接的检查设备,消化内镜在我国已经非常普及,但我国的消化道疾病,尤其是恶性肿瘤的早诊早治工作,开展得并不尽人意,原因很简单:缺乏有经验的消化内镜医生。

  一个有经验的医生至少需要十年以上的培养周期,人才的培养依赖于时间的堆砌,谁也不能在短时间内为大家培养足够多的医学人才,那么,我们就为老医生找一个AI助手,为年轻医生找一位AI老师。

  “以我们现有的医疗体系,不可能完成覆盖中国十几亿人的消化道筛查,但是AI可以给我们赋能”;“现阶段,我们无法奢望AI能认知我们人类尚未了解的病症,但我们清楚,AI能让我们现有的能力得到倍增,这就是其现实意义!”

  作为国内年纪最大的医疗人工智能企业,三年半的时间中也看遍了AI企业的沉浮,大量的科研人员(现260余位,占比超70%)保证了推想整个企业的迭代。3月获得了3亿C轮融资后,推想又实现100家国内医院落地。

  无论在发达国家还是发展中国家,优质医疗资源的供需矛盾以及就诊病人流向不合理一直是世界性的医学难题。在日本,每100万人中有52台MRI、107台CT,面对数目庞大的影像设备,人才缺口却很严重。AI的引进将大大缓解了日本这一紧张局面,报告质量也会比之前更全面。

  “我们不会停留在某个疾病的研究上,我们要做全消化道的疾病识别技术;我们提供包括设备和服务的全方位产品。”宋捷在中国消化内镜年会上把希氏的思路说得很透彻。

  希氏在相关AI技术硬件设备化的同时,早已开发完云端的应用,对于该类服务型产品的进展,宋捷表示“一旦拿证,即刻可以使用”。

  推想的产品均已申报了医疗器械II类及III类审批,是我国第一批申报AI产品审批的企业,推想不会将其所有系统都去追求III类审批,对它而言,相比现在申请III类器械的“荣誉感”,更重要的是将合适的产品落地在合适的地方。

  这类产品,对于基层医疗机构、体检中心来讲,使用成本很低,对于实时性要求不太高的检查,都可以满足。

  现在,希氏正联合多家顶级医院,在消化内镜、超声、CT等多个领域建立质控体系,以帮助基层医院提高诊断水平、提高业务收入。

  对于医学影像AI技术研发,希氏认为:这首先是一个对行业发展方向的认知问题,如果对这个行业没有深刻了解和预见,不可能有多大的成就。若是一开始根本没有搞清楚各个细分领域的特点、应用场景,仅仅是“搞点数据就做,为了研发而研发”,肯定是行不通的。

  人工智能在医疗行业的应用让众人看到了希望,通过深度学习,机器将完成对影像的分类、目标检测、识别等工作,即便是微小的病灶也能以高准确度勾画,协助医生完成诊断;“误诊漏诊少了,医患矛盾也少了。”这是医生的直观体验。

  “比如说,内窥镜、超声类的检查,解决的是实时的过程中的问题,脱离了实时性,应用价值大大降低;我们对心电AI的研发也是基于实时性进行,因为有实时的技术,对高危病患来讲,就能救命,时间是第一要素;再比如说,CT首先要解决的是图像质量的问题,同时要把更多有临床价值的疾病找出来,而不是要找到某一个疾病;还有很多的东西,需要深度思考,但这需要行业的经验和判断能力。”

  本次“AI领航者,推想100+”会议不仅仅是推想对过去的一个总结,也是一个里程碑,预示着人工智能技术实实在在的进入了医院。未来,推想会将其产品推向更多领域,开启AI医疗影像的新征程,加速产品落地计划,为医疗作出自己的努力。

  据统计,截至8月25日,该系统共检测到涉嫌违法超限车辆8.46万车次,平均每天约705辆次,单车超限率为100%以上的就有2.44万车次,占涉嫌违法超限车辆的28.9%,单车超限率最高更达到了244%。

  “医学影像AI的研发,要广度(多病种),也要深度(特殊疾病);没有广度支持的深度,现阶段价值不大。”

  作为临床医生出身,同时有着20余年医药行业研发、管理经验的宋捷的观点,自然有他的道理。

  总的来说,希氏的理念建立于对行业的深刻理解,基于这种理念做出来的产品,或许更有前景。

  宋捷说:“大家都知道希氏是搞消化内镜AI的,但我们不只做消化,原因很简单,希氏有多年的研发经验,有多家顶级医院的医疗合作资源,有强大的算力,同时各学科医学影像AI研发的共性大于差异。既然我们有经验、有能力、有资源,自然会做更多的细分领域,多一朵云彩,就多一个下雨的机会。”

  据悉,在电子眼威慑下,经过两个监控点的涉嫌超限车辆,已由从系统启用之初的日均1200辆次降至目前的600辆次左右。

  据悉,希氏除与华西医院成立“华西-希氏医学AI研发中心”在多学科深度合作外,同时还与多家一流的医院在不同领域联合研发,希氏有着强大的医疗资源,同时,今年6月公布的,希氏自有的由高性能计算专家吴韧博士设计的AI超级计算机神农1号,为希氏提供了强大的算力。

  为加大公路治超力度,按照省交通运输厅的部署,省公路局积极探索公路科技治超管理新模式,