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多位医疗 AI 公司创始人解读北美放射年会(RSNA),和你看到的有何不同?

本文作者: 刘伟 2017-12-06 17:32
导语:云计算、大数据、人工智能等新兴技术与医疗影像的融合成了今年RSNA最大的亮点。

多位医疗 AI 公司创始人解读北美放射年会(RSNA),和你看到的有何不同?

日前,第 103 届北美放射年会(RSNA)在美国芝加哥顺利闭幕。作为放射领域的国际盛宴,RSNA 云集了全球顶尖的科学家和医疗行业从业者。云计算、大数据、人工智能等新兴技术与医疗影像的融合成了今年RSNA最大的亮点。

此外,汇医慧影、依图医疗、图玛深维、推想科技、深睿医疗等中国医疗影像 AI 公司也成为了 RSNA 的一道亮丽“风景”,为大会增添了不少看点。

为了向大家更加真实地还原和展现 RSNA 2017 的盛况,雷锋网特地采访了几位亲赴大会现场的医疗影像 AI 企业高层,请他们分享在大会的所见、所闻和所感。

汇医慧影创始人 柴象飞

不久前刚刚斩获数亿元 B 轮融资的汇医慧影无疑是国内医疗 AI 领域的明星企业,备受外界瞩目。本届 RSNA ,汇医慧影共展出了CT肺结节自动检测、X-ray胸片自动检测、骨折自动检测,以及影像大数据分析平台四款产品。

多位医疗 AI 公司创始人解读北美放射年会(RSNA),和你看到的有何不同?

柴象飞博士(右)和复旦大学副校长、原中国放射学会前任主任委员冯晓源(左)合影

汇医慧影创始人柴象飞向雷锋网介绍,从本届 RSNA 可以看出,影像 AI 化的趋势已经非常明显。RSNA 的主席和副主席在演讲中屡次提到,AI 将重新定义医疗影像,未来影像科医生需要 AI 的支持和辅助。他们提到的 AI 不仅包括当前十分火热的图像识别,也包含了影像组学等将影像信息结合临床信息进行整体计算的方法。

柴象飞表示,美国的医疗体系以私立医疗机构和保险付费为主,对人员费用非常敏感。同时美国的阅片诊断费用非常高昂,病人做一次影像诊断可能需要花费几百美元。所以美国医院对于能提升效率、节约时间的 AI 辅助诊断工具十分关注。相比之下,以公立医疗为主的中国医院则不那么关注。

尽管在需求层面,中西方存在一些差异,但二者在技术水平上并没有本质差别。在柴象飞看来,在病种的丰富程度和某些单病种的判断准确程度上,中国企业甚至已经超越了世界发达国家的顶尖企业和研究所。

谈到对这次 RSNA 的感受时,柴象飞表示,汇医慧影在医疗 AI 领域经历了长时间的独立思考和一线实操,也取得了不少成果,比如特定病种的检测产品、影像数据的处理整合平台,以及基于影像的临床诊断决策系统。在 RSNA 这个大平台上,汇医慧影和很多国内外同行进行了比较,也收获了很多欧美医生的认同,这让汇医慧影更加坚定了未来。

他说道:“美国工业界和影像科医生对 AI 的关注度、热情和参与度比我想象的要高,这种认同将加速医疗 AI 走向实用和商业化。未来我们需要思考的就是,如何做好一个疾病诊断决策系统,以及改变医院的诊疗流程”。

推想科技创始人 陈宽

作为国内领先的人工智能医学影像公司,推想科技除了展示已有产品,还在 RSNA 上发布了一款脑卒中智能辅助诊断产品(AI-CT Stroke)。作为推想科技人工智能脑部解决方案的首发产品,AI-CT Stroke 能够从脑部 CT 影像中快速高效识别标注出病灶,协助影像科医生敏锐诊断出血症状,从而为患者赢得脑卒中救治黄金期,降低手术风险,增加有效抢救率、全面提升脑卒中的治愈比例。

推想科技创始人陈宽介绍,这次新品发布非常成功,就连 RSNA 影像分会的主席 Dr. Siegel 也出席了发布会,并发表了演讲。

多位医疗 AI 公司创始人解读北美放射年会(RSNA),和你看到的有何不同?

推想科技创始人陈宽(中间)与 RSNA 中国专家团合影

RSNA 上人工智能的火爆程度令陈宽印象深刻。他说道:“今年不管老牌公司还是初创企业都对人工智能高度关注,这和我三年前开始创业时的景象截然不同。”

过去两三年,在国内 AI 创业公司的共同推动下,医疗 AI 发展非常迅速。但与此同时,行业的更迭也非常快,去年参加 RSNA 的 AI 公司很多今年已经看不到了。2016 年的 RSNA 金奖获得者芝加哥大学 Paul Chang教授在 RSNA 上也表示,他相信明年机器学习会更火,但今年参展的很多企业,明年却不一定还在。因为只有那些在技术研发上投入大量精力,紧密结合临床需求,凭借过硬的产品赢得医生认同的企业才能在脱颖而出,继续引入行业前进。

令陈宽印象深刻的还有 RSNA 上浓烈的中国元素。他表示,和往年相比,今年参展的中国企业多了很多,而且很吸引眼球。

不过陈宽也坦言,虽然 RSNA 上出现越来越多的中国元素是件好事,但国内厂商和国外巨头在技术方面还存在一定的差距。尤其是在医疗设备、软件等传统技术领域,GPS 等国外大厂拥有非常深厚的积淀,国内厂商很难在短时间内弯道超车。而且和专注于前沿技术研究的国外厂商相比,国内企业更偏重商务,即把相对成熟的技术和产品卖出去,在基础技术上的研究投入不够。

值得庆幸的是,近两年兴起的这波 AI 浪潮让中西方企业站在了同一起跑线上,有了一较高下的机会。陈宽认为,这场“赛跑”进行到现在,中国已经取得了一些优势。他说道:“国内厂商的 AI 技术放在 RSNA 和全世界都是先进的,而且以目前国内 AI 企业远超国外同行的融资额度来看,预计未来研发投入会大大超过国外。”

最近,推想科技也在积极进入北美、欧洲和日本市场,目前已经取得了阶段性的成功,在东京一家享誉全球的专科医院正式上线了。

陈宽表示,借 RSNA 这一契机推想科技加深了与国际客户间的关联,同时也直观感受到了不同技术的进展,可谓获益良多。

深睿医疗 CEO 乔昕

今年年初刚刚成立的深睿医疗也是本届 RSNA 上“中国代表团”的重要成员。借 RSNA 这个大舞台,深睿医疗对外发布了一款人工智能临床科研平台。该平台围绕“疾病筛查”、“基础医疗”、“精准诊疗”方向,搭载了多款人工智能医学影像辅助诊断产品,涉及胸部、神经、妇科、儿科、骨科、泌尿等多个医学领域。

深睿医疗 CEO 乔昕向雷锋网介绍,RSNA 主席 Richard L.Ehman 在大会开幕式上特别指出,人工智能将给医学影像技术带来深刻的变化,是未来医学创新和改革的强大动力。这为本届 RSNA 的“AI 热”奠定了基调。

多位医疗 AI 公司创始人解读北美放射年会(RSNA),和你看到的有何不同?

人工智能专区

本届 RSNA 不仅首次设立了人工智能专区,还大幅增加了关于人工智能的学术报告数量。深睿医疗在会议上联合合作医院共发表了三篇相关学术报告,是所有参会中国企业中发表论文数量最多的公司之一。其中一篇论文显示,深睿医疗的人工智能设备 Deep Wise Analysis 的肺结节识别能力已经超过普通医生,尤其在小结节的识别方面优势明显。

乔昕表示,全球各国无论是发达国家、还是发展中国家都开始重视AI技术的开发应用。美国在人工智能的基础研究领域一直处于领先地位,深度学习技术就主要来自于斯坦福、MIT等美国大学研究所和谷歌、IBM等大公司。深度学习的发明者Geoffrey Hinton教授等 AI 高端人才也在美国。

他说道:“美国在很多 AI 细分领域做了深入、扎实的研究工作,尤其是在基础性研究方面比中国投入了更多的资源和精力,已经实现了系统化、系列化。本届 RSNA 上报道的几家美国公司已经开始了探索下一代深度学习算法,比如迁移学习等。这方面深睿医疗也在积极布局,大力投资发展影像组学、迁移算法等领先技术”。

中国作为 AI 领域的后起之秀,自2016年开始进步非常迅速,发表的 AI 论文数量(2124篇)已大幅超越美国(1116篇),成为全球第一。在人工智能的三大要素——算力、算法和大数据中,中国的数据量相对国外具有显著优势。同时,中国的 AI 创业公司数量也超过了美国。

不过乔昕和深睿医疗也清楚地认识到,在科研论文的质量方面,美国仍然牢牢占据着第一的位置。RSNA 上发表的论文大多来自欧美国家,他们对临床痛点的认识非常清楚,和临床需求的结合也很紧密。

过去,国内的医疗 AI 公司大多过于关注媒体宣传,习惯强调参数指标,热衷于参加大赛和获奖;少有公司能潜心做研究,致力于基础 AI 技术的研发和解决实际临床问题。他们主要是在国外大公司的开发平台上做二次临床应用开发,对前沿技术的科研投入较少。好在这一现象已经有所扭转,越来越多医疗 AI 企业开始将重心重新放回了技术研发和解决实际临床问题。

乔昕表示,通过这次盛会深睿医疗更加坚信了人工智能是未来发展的大方向,而医学影像是 AI 率先落地的领域。未来深睿医疗将紧跟世界潮流,同时扎根临床,倾听医生的需求,打造更加出色的医疗 AI 产品。

图玛深维创始人 钟昕

不久前刚刚对外宣布完成 2 亿元 B 轮融资的图玛深维,在 RSNA 上展示了 6 大主打产品:

1、σ-Discover-Lung 肺结节检测系统:针对临床辅助诊断,帮助医生轻松检测、分割结节并做出良恶性判断,一键生成检测报告。

2、σ-Discover-Lung-FollowUp 结节随访系统: 帮助医生准确便捷地比较、跟踪病灶进展,并及时根据计算结果调整治疗方案。

3、σ-Discover-Lung-NoduleRetrieval:帮助医生建立肺结节诊断数据库,并可以根据结节特征在数据库中检索类似结节的活检结果,从而可以更加精准地判断结节的发展趋势。

4、σ-Discover-DR:可以从X-Ray肺部图片中同时区分,诊断多种肺病,大大减轻了医生在肺病筛查上的工作量。

5、σ-Discover-Liver:首个肝癌结节检测系统,帮助医生轻松诊断肝癌。

6、σ-Discover-Radiomics 影像组学系统:帮助医生轻松计算并生成影像组学报告。 

多位医疗 AI 公司创始人解读北美放射年会(RSNA),和你看到的有何不同?

图玛深维参展团队与DUKE 大学教授 David S. Enterline (右四)合影

图玛深维市场部副总吴岗向雷锋网介绍,人工智能、3D 打印和 AR 是今年 RSNA 的三大亮点,其中人工智能最受关注。RSNA 甚至为人工智能开辟了专门的展区,供医疗 AI 领域的专家和厂商展示自己的研究成果和产品。

提到国内外AI+影像产业的差异,图玛深维创始人钟昕表示,国内厂商和欧美厂商展出的产品和方案确实存在明显的差异。由于欧美的医生水平差异不像中国这么不平衡,所以欧美厂商的产品侧重于帮助医生解决疑难杂症,比如中枢神经疾病等。而以中国为代表的亚洲地区,不同区域的医疗水平差异巨大;参展企业的医疗 AI 产品更倾向于帮助医生提高效率,缓解医疗资源分布不均的问题。

其中以肺结节自动检出、良恶性鉴别产品最为常见。图玛深维的肺结节辅助诊断产品便是其中的佼佼者,良恶性鉴别的准确率达到了90%以上。

此外,中西方对医疗 AI 的接受度也有所不同。吴岗向雷锋网介绍,美国年资较高的医生对医疗 AI 仍持着理性观望的态度。而在国内,人工智能已经上升为国家战略,无论企业还是医生都对医疗 AI 抱有很高的热情。

他认为,RSNA 对国内的医疗 AI 企业来说是一个很好的展示和交流窗口。通过这次 RSNA,图玛深维不仅吸引了很多企业和专家的关注,也和国内外的同行进行了深入交流。

“虽然在国内大家都是竞争对手;但到了国际舞台上大家就成了伙伴。我相信这样的交流对国内医疗 AI 的发展一定是有帮助的”,钟昕说道。

依图医疗副总裁 方骢

作为国内唯一一家拥有全链路医学产品线的 AI 公司,依图医疗可谓是本届 RSNA 上“中国天团”中的佼佼者。

依图医疗不仅在 RSNA 上展出了其相对成熟的肺部智能诊断系统和国内首个骨龄智能诊断系统,还发布了全球医学影像人工智能科研平台,打造国际水准的科研成果转化平台。

依图医疗副总裁方骢介绍,实现精准的 AI 智能诊断,光靠影像是不够的,还需要综合既往病史、用药情况等多方面信息。依图医疗在 RSNA 上展出的这款 AI 综合智能诊断产品,能够综合影像资料和历史文本等信息实现多学科综合诊治,未来将主要应用于儿科的门急诊场景。

方骢表示,本届 RSNA 上人工智能的火爆程度超出想象,“所有关于机器学习和深度学习的展区和演讲都排起了长队”。无论 RSNA 主席、人工智能专家,还是医疗影像领域的顶尖学者,都认为放射学即将被重新定义,而人工智能算法将成为未来放射学的重要组成部分。

参展的中国医疗 AI 企业更是大受追捧,展台前参观咨询的国外厂商“来了一波又一波”。他们对中国医疗 AI 发展之迅速赞叹不已,并表示出了强烈的合作意愿。

借此良机,依图医疗和麻省理工大学博士、哈佛大学医学博士、纽约放射学系主任 Daniel K. Sodickson 教授,RSNA理事会董事、斯坦福大学放射学系教授、 医学信息学主任 Curtis P. Langlotz,以及梅奥医学院放射学系教授 Bradley J. Erickson 都达成了深度合作。

多位医疗 AI 公司创始人解读北美放射年会(RSNA),和你看到的有何不同?

依图医疗展台

除了医疗 AI 的火爆,中外医疗 AI 发展的巨大差异也让方骢印象深刻。她向雷锋网介绍,从本届 RSNA 来看,欧美的医疗 AI 大都还处于科研阶段,困在实验室里。虽然有些企业很多年前就已经开始了布局,但他们在过去 4-5 年间并没有显著的进展。这一方面是因为美国研发经费紧张,另一方面是受政府监管制约——在美国获取训练数据的成本十分高昂。

而国内厂商自 2016 年异军突起之后,迅速迈过科研和“刷榜”阶段,已经走向了商业化落地。“过去我们衡量业务的指标是比赛排名,现在看的是有多少人在使用我们的产品。”方骢对雷锋网说道。

方骢表示,依图医疗的产品已经做好进军国际市场的准备,尤其是人种遗传学背景相近度高的亚洲地区。在这次展会上,依图医疗已经和来自台湾,韩国和日本的多家医院和合作伙伴签订了战略合作协议,让依图医疗的 AI 产品服务于更多医生和病患。另外,根据中国“一带一路”的发展规划和依图科技全球的战略部署,依图医疗的海外重点也会包括北美和中东地区。

尽管国内医疗 AI 形势一片大好,但方骢却有着清醒的认识。她表示,欧美虽然在商业化落地方面落后于中国,但他们研究的都是高精尖技术。

方骢表示,AI 是一次全球性浪潮,由于东西方的社会构成和医疗体制不同,双方在对 AI 的应用上互有长短。借 RSNA 这一契机,依图医疗对全球的医疗 AI 格局有了更加清晰的认识,同时也通过和国外团队强强联合,提升了技术实力。只有双方互相取长补短,才能更好地促进医疗 AI 的技术创新和商业化落地。

总结

通过几位医疗 AI 公司高层的专业视角不难发现,医疗 AI 已经逐渐演变成了一次全球性的浪潮。虽然在医药、医疗设备、软件等传统技术领域,中国仍落后于欧美发达国家,但 AI 让双方又重新站在了同一起跑线上,国内厂商甚至还取得了一定的优势。医疗 AI 产品也逐渐走出实验室,进入了临床实验阶段,给医疗从业人员和患者带来了实实在在的帮助。

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