無人區(qū)的探索之旅

2012年，AI還不為大眾所知。四年后，AlphaGo在人機(jī)大戰(zhàn)中完敗李世石，AI方才步入大眾視野。

2012年，放眼行業(yè)內(nèi)，全球AI醫(yī)療企業(yè)初露鋒芒。對(duì)大多數(shù)人而言，AI醫(yī)療只是人類對(duì)“機(jī)器人醫(yī)生”的幻想。根據(jù)資料顯示，大部分AI醫(yī)療企業(yè)誕生于2016年-2017年期間。AI醫(yī)療元年，究竟是2016年還是2017年，至今仍眾說紛紜。

就在2012年，36歲的程國(guó)華帶領(lǐng)著匯集醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、生物工程各領(lǐng)域?qū)I(yè)人才的團(tuán)隊(duì)，趕上了AI醫(yī)療全球“始發(fā)”的列車，開始了無人區(qū)的探索之旅。

從創(chuàng)業(yè)初期的無人知曉，到成功合作500余家醫(yī)院，首次舉辦醫(yī)療與AI跨界的《西湖論健》，首次發(fā)布醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)領(lǐng)域白皮書，首次實(shí)現(xiàn)國(guó)際上AI機(jī)器人與放射科醫(yī)生的“人機(jī)大戰(zhàn)”……

曾經(jīng)在無人區(qū)踽踽獨(dú)行的健培，已逐漸積累沉淀了先發(fā)優(yōu)勢(shì)、技術(shù)優(yōu)勢(shì)、合作伙伴優(yōu)勢(shì)以及客戶渠道優(yōu)勢(shì)，日漸成為中國(guó)AI醫(yī)療行業(yè)的領(lǐng)跑者。

成本中心里的數(shù)據(jù)金礦

首次創(chuàng)業(yè)從事在線教育的程國(guó)華，在為醫(yī)院搭建教學(xué)平臺(tái)的過程中，初步了解了醫(yī)院的信息化情況，偶然間發(fā)現(xiàn)醫(yī)院硬盤中醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)占比高達(dá)80%。“這是一個(gè)非常驚人的發(fā)現(xiàn)！”

對(duì)于醫(yī)院而言，如此龐大卻又重要的影像數(shù)據(jù)，存在著三點(diǎn)問題：

第一，形成成本中心，普通的三級(jí)以上醫(yī)院每年需耗費(fèi)百萬元用以存儲(chǔ)影像數(shù)據(jù)；

第二，數(shù)據(jù)浪費(fèi)嚴(yán)重，95%的醫(yī)療大數(shù)據(jù)未進(jìn)行二次開發(fā)和挖掘利用；

第三，各家醫(yī)院的數(shù)據(jù)還未充分打通、整合，屬于“數(shù)據(jù)孤島”。

而這些“數(shù)據(jù)負(fù)資產(chǎn)”，在程國(guó)華等具有IT技術(shù)背景的“局外人”看來，無疑就像發(fā)現(xiàn)了一個(gè)“金礦”。?

經(jīng)過六年的挖掘和沉淀，?程國(guó)華用“一只雞與三個(gè)蛋”形容健培現(xiàn)有的產(chǎn)品架構(gòu)。所謂“一只雞”即人工智能，提供了算法、程序框架，大量的數(shù)據(jù)，臨床試驗(yàn)環(huán)境，醫(yī)生的配合。而“三個(gè)蛋”則是基于人工智能深入研究而產(chǎn)生的，真正參與到醫(yī)療行為中的服務(wù)與產(chǎn)品，分別為：云膠片、影像云系統(tǒng)、診斷云系統(tǒng)（啄醫(yī)生）。

直擊醫(yī)院痛點(diǎn)

由于醫(yī)學(xué)影像的數(shù)據(jù)文件往往較大，常規(guī)一次CT掃描為250MB量級(jí)，X光機(jī)胸片為30MB量級(jí)。為了對(duì)不同醫(yī)學(xué)影像設(shè)備的信息化數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一存儲(chǔ)和管理，眾多醫(yī)院采用了PACS系統(tǒng)，用于融合、管理、存儲(chǔ)、傳輸各平臺(tái)的影像數(shù)據(jù)。

正如程國(guó)華團(tuán)隊(duì)創(chuàng)業(yè)之初所見，隨著影像數(shù)據(jù)不斷增加，“數(shù)據(jù)負(fù)資產(chǎn)”的累積已讓PACS系統(tǒng)不堪重負(fù)。基于醫(yī)院的痛點(diǎn)，健培輸出了影像輸出解決方案。

從醫(yī)學(xué)影像設(shè)備數(shù)據(jù)的采集，到利用IT技術(shù)進(jìn)行圖像優(yōu)化顯示，在不同終端呈現(xiàn)層次豐富的醫(yī)學(xué)影像，并輸出到不同的介質(zhì)上，健培誕生了首個(gè)可替代進(jìn)口膠片的產(chǎn)品：云膠片。

利用健培云存儲(chǔ)技術(shù)，可以將醫(yī)療影像上傳至云平臺(tái)。患者只需通過手機(jī)掃描二維碼，便可隨時(shí)隨地查看和下載自己的電子膠片和病歷檔案。

而通過Healthview影像云，將數(shù)據(jù)分割、打包、傳輸、重建，解決了影像存儲(chǔ)共享問題。

據(jù)了解，得益于健培云存儲(chǔ)功能，醫(yī)院每年可以節(jié)省逾70%的存儲(chǔ)管理費(fèi)用，也為遠(yuǎn)程影像會(huì)診、醫(yī)聯(lián)體的聯(lián)網(wǎng)管理、區(qū)域影像中心建設(shè)等奠定了基石。

醫(yī)學(xué)影像診斷界的“阿爾法狗”

隨著海量數(shù)據(jù)源源不斷地上傳、存儲(chǔ)，為機(jī)器的深度學(xué)習(xí)反哺了充分的養(yǎng)料，也為機(jī)器診斷孕育了可能。

然而，目前國(guó)內(nèi)影像領(lǐng)域的AI，絕大多數(shù)還集中在單純的圖像識(shí)別上，缺乏醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的積累和對(duì)影像報(bào)告的分析。而能夠做出輔助診斷方案的公司，寥寥無幾。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，放射科醫(yī)師診斷1名患者的CT掃描圖像通常需要10-20分鐘，一般情況下，每天需審閱約3-5萬張影像圖片。同時(shí)，還存在醫(yī)生水平參差不齊，誤診率高，人才培養(yǎng)周期長(zhǎng)等問題。

解決影像診斷的難點(diǎn)已是迫在眉睫。而隨著圖像識(shí)別技術(shù)的成熟，利用AI輔助臨床診斷，改善誤診、漏診問題已是可行。

健培HealthView診斷云正是通過對(duì)大量數(shù)據(jù)的分析、挖掘、統(tǒng)計(jì)和建模，形成了結(jié)構(gòu)化的疾灶特征描述。閱片機(jī)器人（啄醫(yī)生）可以快速篩查、確定、定位疑似病灶，并通過像素級(jí)的學(xué)習(xí)和量化診斷，精確測(cè)量病灶大小，確定疾病發(fā)展情況，減少人為工作量，提升醫(yī)學(xué)診斷精度。

數(shù)據(jù)顯示，在骨齡檢測(cè)中，啄醫(yī)生檢測(cè)耗時(shí)≤4秒，骨齡平均檢測(cè)誤差小于0.3歲，醫(yī)生讀片時(shí)間大大縮短；在肺結(jié)節(jié)診斷中，啄醫(yī)生實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)識(shí)別病癥、秒級(jí)響應(yīng)。

2016年10月，健培實(shí)現(xiàn)了國(guó)際上首次AI機(jī)器人與放射科醫(yī)生的“人機(jī)大戰(zhàn)”，啄醫(yī)生得以大放異彩。大戰(zhàn)雖然最終以1:1戰(zhàn)平，但啄醫(yī)生每次用時(shí)在1分鐘以內(nèi)，兩位會(huì)診醫(yī)生每次則需要8-10分鐘。

在2016年世界肺結(jié)節(jié)檢測(cè)挑戰(zhàn)大賽（LUNA2016）中，啄醫(yī)生以91.3%的綜合敏感性創(chuàng)造了世界紀(jì)錄，位列世界首位。

從影像云入手，健培打造了線上線下一體化醫(yī)學(xué)影像后處理解決方案，逐步賦予啄醫(yī)生對(duì)疾病的綜合性診斷能力，使啄醫(yī)生更像一個(gè)醫(yī)生。“打造中國(guó)人自己的機(jī)器人醫(yī)生”的藍(lán)圖已然繪就。

撬開醫(yī)院的大門

“人工智能？靠譜嗎？”

2013年，為了推廣產(chǎn)品，程國(guó)華帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)跑遍了杭城所有二級(jí)以上的醫(yī)院。幸運(yùn)的話，醫(yī)院會(huì)聽取五分鐘的介紹，“但大多數(shù)都是吃了閉門羹，連概念解釋都不想聽。”

跑了幾十家醫(yī)院后，在朋友的牽線搭橋下，終于有一家遠(yuǎn)在千里之外——新疆伊犁察布查爾縣人民醫(yī)院向健培敞開了大門。程國(guó)華懷抱著服務(wù)器，從杭州出發(fā)，只身登上了前往烏魯木齊的紅皮火車。

經(jīng)過五天的舟車勞頓，程國(guó)華終于抵達(dá)。一落地他便馬不停蹄地前往醫(yī)院安裝服務(wù)器。為了不影響放射科日常工作，他只能在夜間編程、調(diào)試，“索性在放射科休息室架了張床，一睡就是一個(gè)多月。”

囿于當(dāng)?shù)蒯t(yī)院有限的影像數(shù)據(jù)，產(chǎn)品首次試用的效果并不理想。“還需要更多的數(shù)據(jù)調(diào)試，當(dāng)數(shù)據(jù)訓(xùn)練到一定地步，它一定是不錯(cuò)的。”

兩年的技術(shù)沉淀，苦于市場(chǎng)接受度低，自2015年起，健培為自己搭建了吶喊發(fā)聲的舞臺(tái)，打造了行業(yè)內(nèi)第一個(gè)醫(yī)療與AI跨界的國(guó)際高峰論壇——《西湖論健》，匯聚了醫(yī)學(xué)界專家學(xué)者、醫(yī)院負(fù)責(zé)人、醫(yī)療科技企業(yè)等跨界人士，至今已連續(xù)成功舉辦三屆。

從四處碰壁，到如今成功合作500多家醫(yī)院客戶，其中三甲醫(yī)院達(dá)200余家。健培正一步一個(gè)腳印地實(shí)現(xiàn)著最初的目標(biāo)，AI技術(shù)也正在以加速度滲透進(jìn)影像診斷領(lǐng)域，逐漸發(fā)光發(fā)熱。 ?

全人類的醫(yī)療盛會(huì)

醫(yī)療領(lǐng)域具備了充分、整齊的數(shù)據(jù)，為AI的結(jié)合培養(yǎng)沃土。而醫(yī)療影像的特點(diǎn)，使得其非常適合作為AI切入的天然口。

無論是沃土亦或是泥沼，健培都已在AI醫(yī)療領(lǐng)域沉淀了六載光陰。如今，巨頭入場(chǎng)，資本涌入，同類型創(chuàng)業(yè)公司蓬勃而出，百家爭(zhēng)鳴。這已是一場(chǎng)全人類的醫(yī)療盛會(huì)。

“這是好事，一群人走得更遠(yuǎn)，我們也不會(huì)感到孤獨(dú)。”

然而，AI+影像才剛起步，AI+醫(yī)療的應(yīng)用更是還有漫長(zhǎng)的道路要走。身處泡沫時(shí)代，醫(yī)療結(jié)合AI成為醫(yī)院診斷的基礎(chǔ)設(shè)施，為醫(yī)生提供有效的診斷措施，才是醫(yī)療行業(yè)沖出混沌的必由路徑。

在程國(guó)華看來，醫(yī)療行業(yè)的變化是以十年為單位的漫長(zhǎng)過程。而對(duì)健培的期許，則是以五年為單位的一次質(zhì)變。

“對(duì)于創(chuàng)業(yè)公司而言，五年是一個(gè)比較長(zhǎng)的周期，但人工智能還是需要實(shí)實(shí)在在的投入，我們走得比較穩(wěn)，有把握不會(huì)被浪潮打下去。”

“我們堅(jiān)信，AI將會(huì)改變醫(yī)療行業(yè)的方方面面，并產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響，這也將會(huì)是人類的福音。”程國(guó)華如是說。

本文轉(zhuǎn)載自接力浙商網(wǎng)，原文鏈接：http://www.relayzs.com/report/article/66

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