湖南体彩排列三走势图:智能影像診斷深入現實還有多遠?

排列三和值走势图带连线图 www.fcxapo.com.cn 更新時間:2017-08-02 17:04:02?點擊:164598 ? 行業觀點

動輒可以聽到“AI取代醫生”“AI的準確率超過醫生”的言論,同時“理想很美好,現實很骨感”的感慨頻頻傳來,理想的豪言壯語隨處可見,那現實是什么呢?

有人說,21世紀是數據為王的時代;有人將算法比作發動機,數據比作石油;有人則強調行業數據、專家資源和核心技術是打造智能影像缺一不可的三要素。無論怎樣強調數據的重要性都不為過,我們且以影像數據為徑,智能影像公司的運營為緯,一窺智能影像公司的真實日常。

智能影像診斷深入現實還有多遠?

數據端:保證質量,數量多多益善
盡管我國存在第三方影像中心,但絕大多數的醫療影像數據來源于醫院。據悉,大的三甲醫院一年產生的影像數據在10T以上。宜遠智能CEO吳博稱,“單個醫院的影像數據存量就很大,每天數百例新增也很常見?!?/span>
在醫療信息系統中,PACS系統負責醫療影像采集、數據傳輸存儲以及影像分析、處理,并且不同的PACS系統之間,能以以DICOM國際標準方式對接。
總體來說,醫院影像數據多且大都標準化,便于機器閱讀,為此,智能醫療影像被業內人認為將率先實現商業化落地。
上海市兒童醫院影像科主任楊秀軍曾表示,“很多醫學影像領域特別適合人工智能/圖像識別技術,國內外有很多廠商從事這方面,也做出一些成果?!?/span>
對于一個AI系統而言,數據多多益善是有前置條件的,在保證喂養數據質量的情況下,增加數量才有意義。而判斷影像數據質量,主要取決于AI公司所打造智能診斷產品的臨床目的。除此之外,對于智能影像診斷而言,影像數據需要關聯更準確的診斷和后期結果關聯,否則垃圾進,垃圾出。
南方醫科大學副教授劉再毅曾表示,“我們數據多得不得了,我們影像科每天產生很多數據,但是有多少數據可以用?1%都不到,其中有大量錯誤信息?!彼鉤淶?,“數據規范的問題沒有辦法管控,臨床信息經常有誤?!?/span>
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影像數據是醫院的,智能影像公司如何獲取呢?
醫療數據是一種資源,意味著它有價值,想獲取有價值的東西最簡單的邏輯就是“買買買”,這正是財大氣粗的IBM的戰略。在2014年相繼收購了大數據醫療保健分析提供商Phytel與Explorys后,2015年,以10億美元收購了醫學成像及臨床系統供應商Merge Healthcare,后者坐擁有8500家客戶,其中包括美國聯邦政府和州政府機構、雇主、醫保、醫院等,以及3億病人數據。
在我國,三甲醫院擁有絕大多數影像數據,但影像數據不出院是必須守住的紅線。為此,AI公司與醫院尋求“合作”就成了一種可能的路徑。一般來說,AI公司會選擇與醫院合作開發,一方面得到脫敏的數據和行業專家,一方面收獲了產品打磨的場景,至于合作模式,則各有特色。
數據處理:“只有人工,沒有智能”
一如機器學習AI建模的流水線,醫療影像數據處理過程也要經歷數據標注、清洗、切割,隨后是建模、調參等。
在處理影像數據的技術問題上,據吳博介紹,醫療影像數據刻畫的是體內臟器,與肉眼容易識別花鳥蟲魚人臉等常規圖片,成像原理與視覺特征都不相同,深度學習模型尤其需要深度改造。

但醫療影像數據處理的特殊之處在于數據標注耗費時間更長、門檻更高,在醫生的診斷中,影像僅是一個參考信息,最終還要參考病理診斷等信息進行確診,所以對于打造一個智能診斷系統來說,很多數據的集合才是有效的數據。AI公司需要盡可能多地打通不同的系統,把病人的所有相關信息整合在一起,這其實是比較難的。(來源:雷鋒網)


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