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    AI+影像“多点开花” 仍只是医生“助手” 不可过度神话

    每日经济新闻 2018-04-03 23:09

    有业内人士指出,2017年的肺结节只是个开始,未来AI将面向更多种设备影像、更多种检查部位、更多病变检测种类,并出现更精准的辅助诊断结论。不过,其他领域类似的“集中爆发”应该谈不上。

    每经编辑 赵天宇     

    每经记者 赵天宇 每经编辑 陈俊杰

    2018年1月,AI+影像公司汇医慧影获得来自鼎晖的融资,这也是AI领域今年的第一笔投资;3月31日,视见科技完成6000万元的A轮融资;4月2日,AI+影像公司深睿医疗完成B轮1.5亿元融资。有一个共同点,肺结节项目均在这几家公司的产品清单中。

    从一众AI+影像公司的成长路径来看,肺结节是当之无愧的“必由之路”。那么,告别被业内称为“肺结节年”的2017年,AI影像应定位在何处,下一站去哪儿?

    AI+影像难现“集中爆发”

    AI+影像之所以在医疗细分领域中发展较快,原因在于其标准化的影像数据更符合计算机语言的基本设定,便于快速处理、量化分析,同时具备真实准确、对患者隐私保护等特定条件,更利于AI影像的发展。

    作为投资机构,通江资本董事总经理施小平表示,该公司目前关注的细分领域包括AI疾病预测预防、AI靶向药物开发、AI疾病诊疗、AI影像分析、AI医疗机器人、AI健康管理等方向。

    这也是AI现阶段在医疗领域的主要探索方向。

    除了利用AI进行肺部疾病的判断,目前食管癌、阿尔茨海默病、糖网病(糖尿病引起的视网膜病变),以及乳腺癌、宫颈癌等疾病的病理检查等,都是AI影像从业公司的发展方向。例如,腾讯公司研发的觅影AI针对食管癌的早期筛查准确率也在90%以上;今年3月科大讯飞在一项糖网病眼底图分析的国际竞赛中夺冠。

    阿里云的天池医疗AI大赛以“人工智能辅助医疗决策”为主题,这项业内广为关注的赛事在2017年启动,当年的比赛便是以肺部小结节病变的识别为课题。2018年3月28日,美年健康与阿里云启动了今年的赛事,内容是利用AI筛选出造成高血压、高血脂的重要位点,发现疾病内在规律。

    有业内人士指出,2017年的肺结节只是个开始,未来AI将面向更多种设备影像、更多种检查部位、更多病变检测种类,并出现更精准的辅助诊断结论。不过,其他领域类似的“集中爆发”应该谈不上,AI的热度过去之后,从业者也会趋于冷静,认清AI技术发展的过程仍较为漫长。

    辅助角色“不可过分神话”

    2017年9月,当时的CFDA修订了《医疗器械分类目录》,2018年8月1日起施行。其中明确提到,诊断功能软件风险程度按照其采用算法的风险程度、成熟程度、公开程度等为判定依据,不仅仅依据处理对象(如癌症、恶性肿瘤等疾病的影像)为判定依据。若诊断软件通过其算法,提供诊断建议,仅具有辅助诊断功能,不直接给出诊断结论,按照第二类医疗器械管理;若诊断软件通过其算法对病变部位进行自动识别,并提供明确的诊断提示,则其风险级别相对较高,按照第三类医疗器械管理。

    在临床角度,AI的辅助诊断结论如何在一个安全的范围内使用,以及如何准确评估AI算法的安全性,是从业技术人员面临的难题之一。

    AI+影像行业的公认事实是,目前AI的角色仍是辅助,最终的诊断应该交给医生和医院。阿里健康人工智能实验室主任范绎认为,医疗AI正确角色定位是医生的得力助手。

    “从根本上来讲,AI是一种工具,和历史上出现的各种诊断、治疗工具没有本质的差别。”科大讯飞医疗总经理陶晓东对记者表示,随着AI技术本身的进步,以及AI技术和医疗应用的融合,在越来越多的场景下,AI可以有效地为医护人员提供帮助,显著提升医护人员的工作效率和服务能力。

    在陶晓东看来,AI技术也会促进医疗行业的进步,改变医生诊断治疗的流程和方法。为了让AI在医疗健康领域充分发挥作用,人们需要深刻理解AI技术的进展和未来趋势以及医疗领域的需求,让AI完成它所擅长的任务,而不是将AI过分神话。

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