廣州日報訊 騰訊發(fā)布AI醫(yī)學影像產(chǎn)品——騰訊覓影，這位特別的醫(yī)生“助手”昨日起在中山大學附屬腫瘤醫(yī)院（廣東省食管癌研究所）、廣東省第二人民醫(yī)院、深圳市南山區(qū)人民醫(yī)院開始臨床預實驗，對早期食管癌的篩查準確率高達90%，篩查一個內(nèi)鏡檢查用時不到4秒，可以快穩(wěn)準的幫助醫(yī)生篩查癌癥。據(jù)悉，這是AI首次被應(yīng)用到醫(yī)學影像，是全球首個應(yīng)用AI醫(yī)學影像的食管癌早篩項目的臨床預試驗。

 

 

　　食管癌是國內(nèi)常見惡性腫瘤之一，目前我國早期食管癌檢出率低于10%。中山大學醫(yī)院管理處處長、廣東省食管癌研究所所長傅劍華教授告訴廣州日報全媒體記者，早期食管癌沒有什么很明顯的癥狀，而且在影像學上也很難診斷，主要靠胃鏡來篩查，但怎么能讓胃鏡管變得智能呢？

 

　　“我們團隊對數(shù)十萬張食管內(nèi)鏡檢查圖片進行分類，采用雙盲隨機方法，由不同級別醫(yī)生進行循環(huán)評分標注后，交給騰訊AI技術(shù)團隊進行圖像處理、增強，借助深度學習技術(shù)，讓騰訊覓影具備篩查可疑食管癌的能力。”傅劍華稱，“國外開發(fā)的主要是影像的識別系統(tǒng)，應(yīng)用在皮膚科、眼科等。但我們跟騰訊合作的食管癌早篩，屬于內(nèi)鏡圖像識別系統(tǒng)，這可能在全球?qū)儆谑讋?chuàng)。”傅劍華說。

 

　　中山大學附屬腫瘤醫(yī)院胸外科醫(yī)師羅孔嘉補充解釋，AI與內(nèi)鏡結(jié)合少，原因包括內(nèi)鏡圖像的拍攝非常困難。而且，比起有無病灶的診斷，病情嚴重程度的診斷技術(shù)含量更高。

 

　　據(jù)悉，除了食管癌早期篩查，未來這項技術(shù)也將支持早期肺癌、糖尿病性視網(wǎng)膜病變、乳腺癌等病種。

 

 

　　圖像識別、深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等關(guān)鍵技術(shù)的突破帶動了人工智能新一輪的大發(fā)展。“人工智能+醫(yī)療”概念應(yīng)運而生。其中，AI+醫(yī)學影像，是將人工智能技術(shù)具體應(yīng)用在醫(yī)學影像的診斷上，主要分為兩部分：一是圖像識別，應(yīng)用于感知環(huán)節(jié)，其主要目的是將影像這類非機構(gòu)化數(shù)據(jù)進行分析，獲取一些有意義的信息；二是深度學習，應(yīng)用于學習和分析環(huán)節(jié)，是AI應(yīng)用的最核心環(huán)節(jié)，通過大量的影像數(shù)據(jù)和診斷數(shù)據(jù)，不斷對神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行深度學習訓練，促使其掌握“診斷”的能力。

 

　　騰訊互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療總經(jīng)理常佳說，目前醫(yī)療數(shù)據(jù)中有超過90%來自醫(yī)療影像，“我們認為AI在所有領(lǐng)域的應(yīng)用還處于早期或早中期的階段，長遠來看會有更大的空間。因此，騰訊現(xiàn)階段還不考慮商業(yè)化的事情。”

 

 

　　據(jù)火石創(chuàng)造發(fā)布的《醫(yī)學人工智能產(chǎn)業(yè)圖譜和投資趨勢分析》報告顯示，中國已成全球領(lǐng)先的AI研發(fā)中心，醫(yī)療人工智能公司從1998年的3家增長到2016年的36家。根據(jù)2017年的不完全統(tǒng)計，目前國內(nèi)可統(tǒng)計的醫(yī)學人工智能公司達到144家。

 

　　這其中，主要從事醫(yī)學影像的公司有25家，說明醫(yī)學影像是醫(yī)學人工智能最吸引人的分支之一。依據(jù)披露的融資金額，醫(yī)學影像人工智能領(lǐng)域共融資11.6億元人民幣，在醫(yī)學人工智能領(lǐng)域僅次于輔助診療和語音交互，列第三位。

 

　　國內(nèi)科技公司紛紛在醫(yī)學影像領(lǐng)域發(fā)力。百度此前宣布對醫(yī)療事業(yè)部進行重大改組，將醫(yī)療業(yè)務(wù)的重點布局在人工智能領(lǐng)域。7月11日，阿里健康和其參股公司萬里云一起推出針對第三方醫(yī)學影像平臺的醫(yī)療AI“Doctor You”。

 

　　亞太地區(qū)最大的智能語音和人工智能上市公司科大訊飛也在近期開始重兵布局醫(yī)療。相關(guān)負責人向廣州日報全媒體記者透露，科大訊飛的影像系統(tǒng)已在華南醫(yī)院部署使用，對臨床CT圖像的肺結(jié)節(jié)檢出準確率基本達到普通三甲醫(yī)院影像科醫(yī)生的平均水平。目前，從肺部CT影像檢測細分方向切入，接下來還會進入乳腺鉬靶圖像、MRI 圖像等智能分析方，預計在2017年底實現(xiàn)大規(guī)模臨床應(yīng)用。業(yè)內(nèi)認為，醫(yī)療影像作為人工智能醫(yī)療服務(wù)領(lǐng)域的一塊超級大蛋糕，未來整合和競爭的程度必然會不斷加劇。