帮助过警察破案,现在跨界医疗AI,依图科技的肺小结节识别率已超过90%

2017-04-11 00:00:00动脉网

在人工智能行业,提起依图科技,大家会想到的是它帮助公安“看脸”破案,协助招商银行“刷脸取款”以及杭州的“城市数据大脑”,但在医疗领域的突破和进展,大家知之甚少。

2017年2月14日,央视《走近科学》栏目讲了一个医疗界“阿法狗”帮助放射科医生工作的故事。纪录片中,和浙江省人民医院共同研发医疗影像智能诊断辅助平台的就是依图科技。

带着对这匹医疗人工智能黑马的好奇,动脉网记者去杭州做了实地采访。

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AI黑马切入医疗

 依图科技创始人朱珑曾陪家人去医院,在候诊室排队很久,进到诊疗室里,医生和他讲了不到3分钟就结束了,他也无从判断医生给出的结果。作为MIT的博士,在医生面前,朱珑有种自己是一个“文盲”的感觉。那时候,朱珑隐隐觉得哪里不对,想着是不是有办法改变这个状况?

2016年,依图科技进入医疗行业。此时,依图已经为全国十几个省公安厅提供人脸识别技术协助破获案件上千起,为包括招商银行在内的金融机构提供人脸识别技术。

在与这些行业的合作和应用打磨中,依图的底层算法、工程能力日趋成熟,这正是依图在医疗领域能“跑”的快又稳的基础。

动脉网了解到依图科技的创始人朱珑是加州大学洛杉矶分校统计学博士,师从Alan Yuille(国际计算机视觉届奠基人之一)教授,从事计算机视觉的统计建模和计算的研究,之后在麻省理工学院人工智能实验室担任博士后研究员,也在美国NYU Yann Lecun(FaceBook人工智能实验室现任负责人)实验室做过研究。

朱珑的搭档、依图科技联合创始人林晨曦则是云计算领域的专家,曾在阿里云搭建了国内最大的拥有自主知识产权的飞天分布式云计算操作系统。

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依图进入医疗,在短短几个月内,先后开发了智能影像诊断辅助系统和基于病历数据的智能诊断辅助系统。2016年9月,依图与广州妇女儿童医疗中心合作,开发了针对幼儿发烧诊断相关的虚拟医生“咪姆熊”。

动脉网从公开资料了解到,“咪姆熊”是基于深度学习技术,通过对医院的病历数据的学习,建立的十几种儿童常见疾病的诊断模型。它在医生的不断评价反馈下自动优化算法模型,从而迅速提升诊断精准度,被广州妇女儿童医疗中心的医生称为“熊医生”。

6个月后,基于依图技术平台的肺结节智能影像辅助平台在浙江省人民医院的上线,依图在医疗行业声名鹊起。

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“弱人工智能”时代,让医生把重复性工作交给AI

在一次浙江省内医院放射科主任的交流会上,专家们提到,当下仍是一个“弱人工智能”时代,但在一定的范围内,人工智能是完全可以帮助医生提高工作效率,帮助弥补一些由于工作疲劳或经验不足,而导致的诊断效率低、准确性不够高等问题。

事实上,作为一门经验科学,放射医学在高密度工作情境下,受限于医生疲倦度和情绪等问题,的确是通过人工智能新技术可以来协助解决的痛点之一。正因此,拥有大量数据的影像科成为人工智能在医疗最先突破的点之一。

以一个二线城市的三甲医院为例,专家医生每天平均要读大约200个患者的CT影像,每个患者检查就将产生200张左右的图像文件,全部看一遍则要阅读4万张。这样的工作量,即便对专家医生来说,也是一大挑战。

而如果人工智能可以先做初筛,检出病灶并对病灶进行描述界定,把人工智能出的结果和医生出的结果做一个比较,结果不同的再由专家把关,这样可以有效减少专家的工作量。

依图医疗专家郑永升认为,医疗人工智能产品是服务医生的,只有走进医生的工作才能真正了解他们的实际需求。最初,业界认为人工智能是机器把专家的经验学习过来,再去帮助基层医生做诊断,但实际上即便是三甲医院的专家们也非常需要。

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依图AI读片,肺小结节识别率已超过90%

在医疗领域从“0”到“1”的过程中,依图科技和此前每进入一个新领域一样,不仅要面对“AI+医疗”这件事本身的不确定性,更要理解医疗本身超高的复杂度。

以肺结节检测为例,在临床上存在着患者是有多种病灶的,这本身已经超越了简单的检测肺结节。

"在医疗领域,存在着大量像肺结节检测这样的场景。基于依图目前建立的医疗人工智能全链路研发平台,在医疗专家的参与下,我们可以快速的将产品在医疗领域的各个细分场景推广落地。让医疗专家站在AI的肩膀上,共同推动医学的发展,是依图医疗的努力方向。"郑永升对动脉网记者说。

在实际使用5个月时间后,浙江省人民医院放射科与依图科技联合训练出来的肺结节计算机智能检测系统,计算机肺小结节的识别率就已经超过了90%,准确率达到95%。提高了肺结节的检查精度,更大大节省了放射科医生的工作负荷。

目前,依图科技已经完成了B轮数千万美元的融资,投资方为云锋基金。


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