0
| 本文作者： 黄锦 | 2018-09-20 17:31 |
近日，在2018世界人工智能大会上， 商汤科技副总裁、研究院副院长张少霆发表了重要演讲，并公布商汤首款医疗AI产品原型——SenseCare智慧诊疗平台。
这是商汤科技继上个月宣布成立美国新泽西智慧医疗实验室之后，首次公布其医疗战略规划及产品。
SenseCare智慧诊疗平台是一套可以适应多种临床方向需求的综合解决方案，计划覆盖骨科、呼吸科、放疗科、神经内科、心内科等多个科室，赋能从诊断到治疗规划、耗材设计、手术跟踪预测等多个工作环节。
其中，在骨科方向，商汤科技与上海交通大学医学院附属第九人民医院戴尅戎院士和艾松涛副主任的团队合作；在放疗领域，则与医诺智能合作。
此外，SenseCare平台不仅可以在特定的计算资源下，也支持多用户同时在多种设备登录使用，还可以针对多种临床方向定制复杂的后处理功能。
除了与医院、医疗企业开展合作外，商汤科技还在医疗上下游投资上做出布局，于今年6月投资了专注医疗互联网产业的禾连健康，外加已经建立的美国医疗实验室，商汤正逐步构建医疗+AI的完整生态。
以下为商汤科技研究院副院长张少霆的演讲内容，雷锋网掘金志在不改变原意的基础上进行编辑：
大家下午好，非常荣幸能够在这里向大家介绍商汤科技在智慧医疗领域的进展。
首先我先简单介绍下商汤科技。商汤是一家新公司，但我们在短短四年时间里，成长为估值最高的 AI 独角兽。那么商汤的核心竞争力是什么？我认为最核心的一点，便是我们在原创技术上的积累。
以大家经常提到的深度学习为例，现在很多开发者都会去使用Google和Facebook等平台的开源框架和深度学习平台。
但商汤从一开始就在尝试做自己原创的深度学习框架Parrots，我们一方面在芯片层面与高通合作，强化自己的芯片网络能力，另一方面，商汤也在自建超过万块GPU的超算集群。
商汤是一家以AI为主的公司，我们一直都强调AI赋能百业，如汤晓鸥老师前天所讲，AI本身不是行业，“AI+行业”才能体现其价值。这其中，智慧医疗便是我们重点布局的行业。
商汤其实早在2015年左右就开始探索智慧医疗，但当时侧重科研。而在今年，我们招募了非常多的大咖加盟，既有名校教授，也有工业界牛人。
商汤的智慧医疗战略，是希望能够可以做到诊断、治疗和康复全链条服务。同时，我们也会把比较多的精力放在治疗和康复这些靠后端的链条上。
SenseCare是我们第一款产品原型，简单来说，是立足于医疗大数据，服务于临床需求。
具体来讲，是在不改变医院所有信息化建设的基础之上，用SenseCare一体机对接医院大数据，并让用户可以像使用本地工作站一样去使用这样一套AI系统。只需打开一个网页，在有网络的情况下，便可做所有跟本地工作站一样的诊疗解决方案。
SenseCare是什么？这里我讲三点。
第一：永远以患者为中心。
我们的产品设计使得它可以天然支持数字照片、病患沟通、远程诊疗。对于客户端来说，无论采取什么样的终端设备，只要有一个浏览器+网络的环境，即可使用所有三维功能和AI显示，无论是在医生的诊所，还是在患者的病房，均可实现有效的沟通，同时也支持远程诊疗交互。
第二层，医者，必知其道。
我非常认同一个观点：懂医生的AI会战胜不懂医生的AI。帮助医生解决临床痛点需求的产品，才是一款好的产品，而不是自己做一个东西，推销给医生。
我们知道骨盆肿瘤早期难发现，等到发现时，就往往到了需要做手术的阶段。如果需要保肢，则需要非常个体化的手术及耗材设计。
骨盆肿瘤手术流程，首先是获得影像数据。医生会对影像数据进行分割，分割到很精细的边界，随后进行三维重建，根据三维重建做3D打印。3D打印后，会做导板设计、手术计划设计，以及假体设计。
整个流程中，其实有若干个痛点，首先肿瘤的区域不是很容易界定，而且勾画工作费时费力。那么能否用当下基于自动学习的算法去做？答案是可以的。但这其中，同样面临一个问题，医院如果希望获得比较清晰的肿瘤边界图像，去做MR图像时，不够支撑三维打印。
我们提出的解决方案是MR可以给你一个比较好的边界，然后在MR上面做分割，CT可以给你一个比较好的层间分辨率，但是层上的分辨率不够，于是把MR层上的分割配到模型的图层，再进行重叠，之后进行3D打印，整体计算过程少于25秒。
一位病人患了骨盆肿瘤，肿瘤和骨头几乎融在了一起，整个手术非常复杂，不但需要设计导板，还要设计一些假体进行替代，支撑整个骨盆。因此，在这种场景下，经过一系列智能化处理，然后得到一个高清晰的3D打印结果，一定可以帮助到医生去更好地设计手术方案，制定导板以及耗材。
假设我们没有做这个3D打印，我们的SenseCare平台同样可以提供这样的三维的重建、分割、显示和交互，辅助医生完成部分工作。
接下来我们不但要进一步的提高算法的精度，同样我们也希望能够切入到导板的设计环节，帮助医生更多地解决痛点问题。
第三个层次，医者，立己达人。
我们还希望为合作伙伴赋能，解决传统的医疗行业问题。
给大家分享一个放疗的案例，我们都知道，癌症的三大医疗手段，手术、放疗、化疗。
有没有可能让患者享受到更高的放疗使用率，来看看到底是不是能够提高五年生存率。
这里其实有很大问题，最大问题在于很难找到合格的物理师做这样的放疗规划，设备可以买，技师也可培养，但物理师需要很长时间的培养。事实上，最主要的时间消耗在器官靶向的规划上。
在放疗领域，我们的合作伙伴是一家在放疗信息化系统行业沉淀了14年的深圳公司，他们有着完整的产品体系，并涵盖多种核心加速器技术，目前落地医院数高达400家。但要想把它推向基层，光有信息化的打通还不够，还需要有AI赋能。
当我们能够让基层的科室装配上设备，配备信息化系统，但专家人力仍旧不足，这时候就需要人工智能。我们针对近20个器官的算法分割结果与医生的标注结果对比，一致度非常高，20多个正常器官的勾画，有着相当好的精度。
除此之外，商汤科技在智慧医疗的很多板块都有尝试，包括呼吸科、神经内科、心内科等。
商汤科技的智慧医疗比较年轻，但一直都在拓展合作，也在参加公开域的数据集比赛。当然，比赛跟落地有很大的距离，但对于培养团队、了解医学问题、快速融入行业，有着较大的帮助。
另一方面我们也在全力与优秀医院合作，让我们的研发人员直接进入医院，与医生一起工作，深入了解问题，解决痛点。
在与企业合作层面，商汤更多会跟行业内沉淀已久、自身技术与业务壁垒的企业进行合作，比如刚才提到的放疗，以及接下来重点布局的基因领域。
这个行业玩家众多，如GE、飞利浦、西门子、联影等，他们都在这个领域沉淀很长时间。闻道有先后，术业有专攻。商汤作为这个领域的新入局者，我们也希望向不同的公司学习，与大家一起合作，共建医疗AI生态，谢谢大家。雷锋网雷锋网雷锋网
雷峰网原创文章，未经授权禁止转载。详情见转载须知。
