作为近年来放射学领域最为瞩目的技术进步,医疗AI在放射领域的广泛应用正在深刻改变放射学的进步历程,越来越多的医疗AI产品落地临床,进入早筛、诊断、随访、科研等各个领域,成为临床医师的好帮手与“第二大脑”。11月15日,依图医疗正式发布“AI防癌地图”周年成果并发布多组学智能科研平台。
“AI防癌地图”是一项宏大的智能肿瘤早筛行动,该项行动计划依托依图医疗先进的医疗AI产品及遍布全国的医疗机构合作伙伴,建设覆盖多个癌种的智能早筛平台,推动肿瘤诊治从“病种治疗”治疗向“早筛早诊早治”进步。
短短1年内,“AI防癌地图”已点亮广东、福建、河南、浙江、重庆、湖北、辽宁等多个省市,累计服务数十万人次,实施肺癌智能早筛5000余次,筛出疑似高危患者50余人,成效显著。
在赋能基层肺癌早筛的同时,依图医疗在科研领域的进步也从未停止。 融汇依图医疗最新科研理念的care.ai多组学智能科研平台正式亮相,引起诸多专家关注。
相较于市面上大部分单纯基于医学影像既有低维特征提取、综合、分析的科研平台,care.ai多组学智能科研平台创造性的引入“多组学”概念,将深度学习技术前置于高维信息提取过程,协助医学专家探索更高维的医学信息世界,将“小样本亦大数据”的科研梦想变为现实;同时,将影像、文本、基因、病理等多模态信息引入科研流程,贴近科研需求,为科学研究提供全面且完善的AI助力。
“大数据的理想与小样本的现实是医疗科研常存在的矛盾。医疗数据的信息密度越来越高,衡量医疗数据价值的维度早已不能局限于样本量,单位样本的数据信息密度已成为临床研究新的价值维度。顶级的AI技术具备了越来越高的智能密度——深度提纯和解析数据价值的能力,充分挖掘有限数据中包含的海量信息,让曾经的“小样本”数据成为“大数据”。”
依图医疗副总裁石磊在谈及多组学智能科研平台时表示,“依图的care.ai多组学智能科研平台,实现了“让算法设计特征,让算法优化训练,让算法设计算法”的技术创新,将助力医学专家更加高效、便捷的开展多组学智能研究,加速成果产出。”
启动后的一年中,“AI防癌地图”都点亮了哪些省份? 在福建宁德,67岁的李奶奶第一次接受了“医生+AI”的LDCT肺癌智能早筛,在恶性结节扩散前,通过腔镜微创手术将恶性结节消灭在萌芽之中……
在河南新野,1000余名高危人群中,9例高危阳性结节患者被发现,并且在上级医院的支持下建成省内首个县域肺结节早筛中心及多学科诊治中心,“大病不出县”不再只是梦想……
在广东番禺,继2018年的1323例高危人群智能早筛之后,2019年,又有1271名高危患者接受了智能肺癌早筛,更为可喜的是,177名在2018年筛出的高危人群主动接受随访,民众对于肿瘤早筛的抗拒正在慢慢融化……
长期以来,国家高度重视肿瘤早筛早诊早治工作,而影像学检查是疾病早筛的重要环节,长期以来,影像医师压力较大,加班阅片成为常态,医疗AI技术的引入有助于提升肺癌筛查效率、精准度及一致性,让更多国民享受到高水准的肿瘤筛查服务。
“care.ai®胸部CT智能4D影像系统实现了从病灶检出到管理的全流程智能化,能够为肺癌诊断提供多维度肺结节管理助理,大大提升了肺癌早筛的效率与精度,以及诊断结果的一致性,”作为多次智能早筛行动的领导者,张振峰教授表示,“随着AI防癌地图的持续开展,早筛意识开始深入人心,民众对于肺癌早筛的接受度越来越高,甚至出现了不少主动随访的人群,癌症筛查终于开始从医生的‘快来查’走向患者主动的‘我要查’。”
事实上,“科研平台”并不是一个新概念,甚至多年以来,各种形式的科研平台已屡见不鲜,并凭借单一维度数据,尤其是影像数据的标注和流程化训练方面取得了一定的科研成果,但在更深层次的多组学高维信息的提取,智能化算法架构的构建上一直难以取得实质性突破,其研究成果局限于单一领域的单一维度,低水平重复建设现象严重,模型搭建耗时漫长,迁移学习成本居高不下,难以满足日益复杂的临床科研需求,堪称“守着数据金矿卖石子儿”。
“信息的提纯和解析贯穿每一项科学研究的始终,医学研究往往需要整合多维度数据才能有所突破,对于多维数据的整合能力,高维信息的提取能力,数据分析的智能化水平直接决定了科研效率与成果水平,”谈及建设该平台的初衷时,石磊表示,“AI赋能的影像已成为各学科研究中最具价值的证据来源,跨学科、多模态数据的整合已成为“AI-based”科研趋势,构建“影像+”多组学的科研平台,能够助力影像科医生超越影像,开展更丰富的临床研究。”
多组学智能科研平台的建设挑战极大,对于建设者的医学问题理解、AI综合能力、合作伙伴等都提出了极为严苛的要求。
“依图医疗拥有医疗人工智能技术及应用经验,其在计算机视觉、自然文本处理、知识图谱技术等多领域的深厚积淀是该平台最为雄厚的技术支撑,”石磊强调,“我们致力于科技创新,期待携手更多的医疗机构和专家深度合作,助力医学科研发展。”
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