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阿里健康攜手萬里云首發“Doctor You”醫療AI

日進千里的人工智能(AI)究竟是人類的得力助手?還是取代人類的“職業終結者”?這是個類似于哈姆雷特“to be,or not to be”的問題。7月1

日進千里的人工智能(AI)究竟是人類的得力助手?還是取代人類的“職業終結者”?這是個類似于哈姆雷特“to be,or not to be”的問題。

7月11日,阿里健康協同萬里云,對外聯合展示了人機合作遠程診斷的真實場景:現場專業醫生在醫療AI的輔助下,提升肺結節診斷效率,讓“‘白大褂’遭遇‘黑科技’會發生什么”的問題得到了解答。 

供圖/阿里健康

人機協作效率驚人

九千張CT影像30分鐘閱完

11日,由阿里健康研發的醫療AI“Doctor You”,在北京萬里云醫學影像中心正式對外發布,根據阿里健康官網介紹,“Doctor You”AI系統包括臨床醫學科研診斷平臺、醫療輔助檢測引擎、醫師能力培訓系統等。而這一次,阿里健康和萬里云對外展現的,是“Doctor You”中CT肺結節智能檢測引擎在遠程影像診斷流程中的真實應用場景。

活動現場,記者親眼見證了人機合作診斷肺結節的全過程:現場有來自萬里云醫學影像中心的4名三甲醫院資深放射科醫生組成的專家團,以及擔任醫生助手角色的“Doctor You”。當從全國各地基層醫院實時上傳至萬里云影像平臺的患者CT影像被分發至系統后,“Doctor You”開足馬力,對30名患者產生的近九千張CT影像進行智能檢測和識別,將第一輪篩查出的疑似結節標記出來,作為輔助診斷結果,提供給4名醫生進行審查。

30分鐘的診斷時間結束,經現場醫生確認并統計,“Doctor You”正確識別肺結節的準確度達到90%以上。

據了解,如果通過傳統途徑,由4名醫生人工對30名患者進行海量閱片及診斷,預計將花費150-180分鐘的時間,是“人機會診”的五到六倍。

機器“醫生”永不眠7X24小時學本領

揭秘一個醫療AI是怎樣煉成的

“Doctor You”為什么選擇肺結節檢測作為進入實際應用的第一個醫療AI產品?

萬里云影像中心放射科醫生、空軍總醫院主任醫師李小坵告訴記者,肺結節是早期肺癌的表現形式,肺癌的早期發現和治療,能夠極大提高病人的生活質量和存活率,因此,對肺結節的篩查極其重要。但肺結節在圖像上用肉眼觀察往往很容易被遺漏,影像醫生平時需要花費大量的時間在人工檢測肺結節上,致使臨床工作非常繁重。“一家三甲醫院平均每天接待200例左右的肺結節篩查患者,每位患者在檢查環節會產生200-300張左右的CT影像,放射科醫生每天至少需要閱讀4萬張影像。”李小坵說。

阿里健康高級架構師范繹表示,“Doctor You”的CT肺結節智能檢測引擎,由阿里健康的算法引擎團隊和阿里巴巴iDST的視覺計算團隊一起共同打造,它將醫學知識和人工智能技術結合,自動識別并標記可疑結節,提高醫生工作效率,降低誤診率和漏診率。“在高強度的工作環境下,醫生容易受到疲倦甚至情緒的影響,而讓人工智能去分擔這份工作,能起到給醫生‘減負’的作用。”

“‘Doctor You’很快將進入全國多家醫療機構當中‘服役’,成為醫生的最好助手。”據阿里健康副總裁柯研透露,過去一年時間內,“Doctor You”基于大數據技術,7X24小時晝夜不停地完成了對各類不同病種的醫療影像的深度學習分析工作。目前,阿里健康的CT肺結節檢測引擎無論是在性能還是云服務能力上,都達到了世界一流水平。“但醫療AI是個新生事物,也希望給它更多的耐心和成長空間。我們的期望是在十年內用醫療AI幫助醫生承擔一半的工作量。”柯研表示。

醫療AI進入實際應用

機器和人合作才有未來

與此同時,作為全國最大的醫學影像平臺,萬里云將成為首個將醫療AI引入實際應用的遠程影像診斷平臺。據萬里云CEO黃家祥介紹,目前萬里云醫學影像平臺已為全國包括河南、湖北、新疆、江西、四川在內的20多個省市地區的1600余家基層醫院提供遠程咨詢服務,每天中心多點執業醫生的閱片量已超過4000名患者。今年計劃接入超過2500家醫院。

下一階段,萬里云醫學影像平臺將繼續拓展與阿里健康AI的合作廣度,陸續接入“Doctor You”的乳腺超聲、心電圖、X光等智能檢測引擎。“我們希望將我們的醫學影像中心打造成為全國最先進、患者最信賴的智能化遠程影像診斷平臺。”黃家祥說。

據阿里健康工作人員透露,除了與萬里云的合作外,阿里健康還與多地政府、醫院、科研院校等外部機構合作,開發打造包括糖尿病、肺癌預測、心理智能、眼底篩查在內的20種常見、多發疾病的智能診斷引擎。在未來,它們將承擔專業醫生助手的角色,大幅提升醫生的工作效率和質量。

“不要讓機器去模仿人類,而讓機器去做人做不到的事情”,6月29日,阿里巴巴集團董事局主席馬云在首屆世界智能大會上指出,不應該讓機器像人,而是要讓機器有像人一樣學習的能力。機器也不應該成為人的對手,機器和人合作才有未來。

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