这是北京天坛医院目前在应用的脑血管病诊疗辅助决策系统,神经科的年轻医生只需很短的时间就能完成上述复杂的流程,不仅如此,这套医疗AI系统还将帮助医生提高诊断准确率。
一直以来,医疗领域因数据基础好,在AI应用上被认为最具前景,且目前已在影像识别、辅助诊断、药物研发、健康管理、疾病预测等领域有较成功的实践。
“让AI走出实验室,让算法在临床场景进一步验证和提升”似乎成了很多医疗AI企业的目标。
可喜的是,相比很多无法落地的医疗AI项目苦于探索盈利模式,像Airdoc这类健康领域人工智能初创企业,已经应用于众多落地场景,在体检机构、眼镜店、保险等场景下实现商用。
该公司将AI与中医学理论体系结合开发了智能脉诊仪,在整理中医数据过程中,研发团队发现由于缺乏针对脉诊进程、发展和未来变化的统一客观评价标准,如果不逐一对既有病例进行规范、整理和数据清理和规范,“AI机器学习几乎是‘垃圾进’‘垃圾出’。这话听起来很不舒服,却是无奈的事实”。
汇医慧影创新事业部总监左盼莉也表示,数据标识和诊断标准不统一是目前AI在医学影像领域主要的限制因素,为帮助训练AI算法模型建立“金标准”数据库,需要基于统一、规范的诊断标准,得出比较准确的训练结果,最终辅助临床诊疗。
“核高基”国家科技重大专项技术总师魏少军判断,我国人口多,对健康的重视程度逐年提升,医疗水平处于加速换挡期,AI智慧医疗很可能成为新时代具有独特发展优势,有望实现高速发展的重点领域,每个环节都会产生大量商业机遇。
长期以来,众多胸部CT影像AI病灶检出能力局限于结节方面,依图医疗于2018年RSNA上率先推出全球首个全部位AI——care.ai®胸部CT智能4D影像系统,病灶检出能力涵盖肺部结节、斑片、条索、囊状影、胸腔积液、骨折等绝大部分胸部CT影像所见,并初步具备良恶性诊断、智能4D影像随访前后对比、结构化报告撰写等功能,受到临床医师高度认可。