77

阿里達摩院 AI醫療 「鑄劍」四年:上線170家醫院,落地57座城市_詳細解讀_最新資訊_熱點事件

2020-04-05 18:004751互聯網未知

編者按:本文來自微信公眾號“機器之能”(ID:almosthuman2017),作者凡雪,36氪經授權發布。

疫情突然,對于各行各業來說都是一場大考,尤其是 AI 醫療行業,從疫情咨詢、藥物研發、病毒基因分析再到臨床診斷等多個環節,緊急上陣,達摩院醫療 AI 團隊卻連點成線,應用「處處開花」。

在這背后,是達摩院醫療 AI 團隊的四年蟄伏,從肺部 CT 影像切入醫療 AI,到后來在肝結節、心血管、骨科等方面均取得不錯進展。

疫情當下,不僅僅是達摩院醫療 AI「仗劍」逆行,國內無論是互聯網企業、醫療相關企業都在馳援路上,讓醫療 AI 價值在抗疫中得到驗證,從而加快相關產品落地,一定程度上解決以往醫療 AI 企業營收困難的現狀。

正如達摩院高級研究員華先勝所說 AI 助攻,人類醫生提效,完成這一愿景指日可待。

撰文 | 凡雪

編輯 |四月

現如今,疫情正逐漸蔓延至全球,國內疫情肆虐的風暴過后,每當復盤抗疫歷程,阿里、達摩院,總會成為不可忽視的關鍵詞條。

的確,不論是與浙江疾控中心合作的基因檢測平臺,將疑似病例基因分析時間縮至半小時;還是率先在鄭州「小湯山」應用的 CT 影像系統;或是國內 57 座城市都在用的智能疫情機器人,阿里抗疫覆蓋疫情咨詢、藥物研發、病毒基因分析、臨床診斷等多個環節,力度不可謂不大。

如今影響力還在不斷擴散,據阿里統計,截至 3 月 31 日,達摩院 CT 影像 AI 已在浙江、河南、湖北、上海、廣東、江蘇、安徽等 16 個省市近 170 家醫院落地,已診斷 34 萬臨床病例。

隨著疫情全球擴散,3 月 31 日,達摩院 AI 隨著阿里云一同出海——日本知名醫療科技機構 JBC 正式上線阿里云新冠肺炎 AI 診斷技術,開始向日本醫院提供這一服務,幫助醫生通過 CT 影像快速進行新冠肺炎篩查。

達摩院「仗劍」逆行

「系統 20 秒內對新冠疑似患者 CT 影像做出判讀,并量化病癥的輕重程度,分析結果準確率達到 96%」,從華先勝嘴里跳出的數據,直觀地顯示著這套系統的輔助作用。

77華先勝是阿里巴巴集團副總裁、達摩院高級研究員,2001 年北大數學系博士畢業,在微軟工作 14 年后被「阿里云之父」王堅挖角,開啟阿里在 AI 視覺研發和落地方面的探索。

772 月 4 日,達摩院接到任務,要借助 AI 技術對新冠疑似案例 CT 影像做出判讀,4 天內,達摩院算法團隊便已構建出一個識別模型,模型剛出來,團隊便在小范圍數據集上做測試。

77但僅僅基于小范圍的數據產出的產品并不足以讓人信服,加之彼時疫情尚處初期,全球尚無充足的臨床數據,更無標準的數據集。

在這種情況下,團隊轉換思路,調取出原有存量數據——天池大賽中「肺部 CT 多病征智能診斷」數據,另一方面,達摩院還加緊與外部機構協作,與浙大一院、萬里云、長遠佳和古珀醫院等多家機構合作,很快就突破了訓練數據不足的局限。

據了解,天池大數據競賽是由阿里巴巴主辦,面向全球科研工作者的高端算法競賽。通過開放海量數據和分布式計算資源,讓參與者有機會運用其設計的算法解決社會或業務問題。

最終,達摩院基于 5000 多個病例的 CT 影像樣本數據,學習、訓練了樣本的病灶紋理,通過 NLP 自然語言處理回顧性數據、使用 CNN 卷積神經網絡訓練 CT 影像的識別網絡。

2 月 15 日,這套系統第一個趕赴的地方便是鄭州岐伯山醫院,作為鄭州「小湯山」,它是一家新冠肺炎確診患者定點救治醫院,一位病人的 CT 影像大概有 300 張左右,而醫生對一個病例的 CT 影像肉眼分析耗時大約為 5-15 分鐘,這給醫生臨床診斷帶來巨大壓力。

77達摩院 CT 影像 AI 系統能直接算出病灶部位的占比比例,量化、預測病癥的輕重程度,大幅度提升診斷效率,為患者的治療爭取寶貴時間。

阿里達摩院 AI醫療 「鑄劍」四年:上線170家醫院,落地57座城市

AI 自動識別新冠肺炎病例 CT 胸片

值得一提的是,在 CT 影像識別算法之外,達摩院還與阿里云研發了輔助診斷算法,該算法可以根據患者基本信息、癥狀、實驗室檢查結果、流行病學史、影像報告等多維信息,進一步幫助輔助醫生制定科學的治療方案。

截至 3 月 31 日,這套 AI 系統已在浙江、河南、湖北、上海、廣東、江蘇、安徽等 16 個省市的 170 家醫院落地,診斷超過 34 萬臨床病例。

除了 CT 影像 AI 系統,疫情期間,達摩院做的事情還有很多,覆蓋疫情咨詢、藥物研發、病毒基因分析、臨床診斷等多個環節。

771 月 27 日,達摩院連夜研發的智能疫情機器人。上線后便在全國各地投入使用,很快落地全國 27 個省、直轄市、自治區,免費為 57 座城市撥打 1600 萬通防控摸排電話,摸排超過 20 萬身體異常人群。

2 月 1 日,達摩院醫療 AI 算法,正式應用于新冠肺炎的病原學檢測。達摩院與浙江省疾控中心合作,利用算法將疑似病例基因分析時間縮至半小時,該技術可以避免核酸檢測出現的漏檢情況,同時可以及時檢測到變異病毒。

「我們的基因分析覆蓋了 95% 以上的全序列,準確率近乎 100%,從自動化建庫到基因測序再到最后一步基因分析(達摩院只提供最后一步服務),整個流程只需 14 小時,其他全基因組測序方法則一般需要兩三天」,華先勝說道。

阿里達摩院 AI醫療 「鑄劍」四年:上線170家醫院,落地57座城市

達摩院算法專家設置基因檢測分析參數

此外,疫情期間,達摩院醫療 AI 團隊還提供了醫療專業翻譯系統、疫情預測等系統,為更大范圍、更高層次的抗疫,提供信息支撐。

「鑄劍」四年

2016 年,達摩院醫療 AI 由時任阿里巴巴 iDST 副院長的華先勝帶隊打造。

彼時人工智能熱潮剛剛掀起,行業內對人工智能的探討還僅僅局限在技術研發上,在落地場景上基本沒有考量,具體到醫療領域可以在哪些場景驅動技術的落地,更是一片未知。

但當時的華先勝堅信:人工智能進入醫療健康領域,是一個必然的事情,作為視覺智能領域深耕多年的專家,華先勝團隊從肺部 CT 影像開始切入醫療 AI,很快就做出成績。

2017 年 7 月,達摩院 AI 在國際權威的肺結節檢測大賽 LUNA16 上打破世界紀錄,憑借 89.7% 的平均召回率(在樣本數據中成功發現結節占比的比例)奪冠。

大賽要求選手對 888 份肺部 CT 樣本進行分析,尋找其中的肺結節。樣本共包含 1186 個肺結節,75% 以上為小于 10mm 的小結節。最終,達摩院在 7 個不同誤報率下發現的肺結節平均召回率達到 89.7%,超出第二名 0.2%。

阿里達摩院 AI醫療 「鑄劍」四年:上線170家醫院,落地57座城市

不同誤報次數下召回率情況

這一次「第一」儼然有著承上啟下的「里程碑」意義,為阿里達摩院新冠肺炎的 CT 自動診斷系統打下了基礎,同時開啟了達摩院更加廣泛的研究范圍。

2018 年 12 月,達摩院 AI 從近百支隊伍中脫穎而出,在全球 LiTS(Liver Tumor Segmentation Challenge,肝臟腫瘤病灶區 CT 圖像分割挑戰) 獲得兩項第一;

772019 年的心臟冠脈中心線提取鹿特丹比賽(Rotterdam)上,達摩院 AI 獲得全自動提取賽事第一名,相關論文被國際頂級醫學影像會議 MICCAI 2019 提前接收;

772019 年, 達摩院 AI 獲得 EMNLP 2019 微生物群落信息抽取比賽 (BB Task)「關系和實體聯合抽取」任務冠軍。

正是由于達摩院此前四年基礎研究的「厚積」,才帶來了疫情期間的從點到線到面的技術應用,讓阿里看到了底層創新與產業土壤深度結合,不斷蝶變的可能。

77而阿里健康的升級,便將發生在這些技術加持帶來的業務應用全面爆發的背景下。

助攻醫生提效

疫情發生的突然,無疑給各行各業進行一次「大考」,尤其是 AI 醫療行業,然而,如果將問題換個角度,這其實也是一場機遇,在阿里健康資深副總裁馬立看來,疫情對消費者、醫院對于互聯網醫療、影像 AI 系統等認知大大增強。

原先,醫療 AI 產品在實際落地醫院過程中并不順暢,「醫療 AI 行業大家收入都很少,以前按研發比如說科研合作掙取收入,現在也可以通過招標將產品落地醫院」,匯醫慧影一位員工此前向機器之心透露道。

77招標是醫療 AI 企業產品進入院方的一種方式,院方發布需求,同類別企業進行競標,但是過程并不順暢,無論是產品或是科研成果迅速落地比較難,因此渠道資源,醫院人脈就顯得十分重要,他們在一定程度上可以幫助產品「打入」醫院內部。

然而,即使進入醫院內部,能被多大程度接受,應用程度如何也是未知,據新京報「尋找中國創客」報道,在 AI 產品扎堆的影像領域,一個三甲醫院可能同時安裝 10 余家 AI 公司的產品,醫生真正使用的只有一兩家,因為 AI 找到結節后尚不能輔助診斷,且目前產品多集中在肺結節查找上,同質化嚴重,而這些需要深度學習的 AI 產品,少了醫生的糾錯與補充,模型迭代也會變慢。

這一點馬立有很大感觸,「之前跟很多資深醫生交流,有一些醫生對于信息技術比較開放,但有些醫生對于 AI 便持懷疑態度」,「但疫情過后,根據我們接觸過的醫生,會發現他們對于 AI 醫療的認知有很明顯提升」,馬立補充說道。

除了普通民眾和醫院,疫情也正在推動互聯網醫療相關政策的出臺,2020 年 3 月 2 日,國家醫保局、國家衛健委兩部發布《關于推進新冠肺炎疫情防控期間開展「互聯網」醫保服務的指導意見》,明確互聯網醫療機構可以為參保人在線開具電子處方,線下采取多種方式靈活配藥,參保人可享受醫保支付待遇;3 月 5 日,「互聯網醫療」被首次納入中央級醫保文件。

隨著「互聯網 醫保」政策的接連出臺,互聯網醫療的活力進一步激發,患者的就醫觀念也在不斷發生改變。

醫療 AI 的價值在抗疫中得到驗證,會對醫療行業和公眾產生深遠的影響。在接下來幾年,將會看到整個醫療行業的數字化和智能化程度大幅度提升,這也將成為醫療系統的常態:AI 助攻,人類醫生提效,華先勝補充說道。

Copyright © 2002-2013  
服務郵箱:6396417@qq.com