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以眼识心 人工智能助力慢病筛查 | 前沿观察
2018-10-29 00:10
来源:中国战略新兴产业
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  《中国战略新兴产业》杂志

  记者 顾彦

  近年来中国医疗人工智能市场发展迅速。前瞻产业研究院发布的《2018-2023年中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示,2016年中国人工智能+医疗市场规模达到96.61亿元,2017年将超过130亿元,2018年则有望达到200亿元。

  “眼睛是心灵的窗户。”这句名言是意大利文艺复兴时期画家达芬奇从人物画的角度来说的。而如今,借助人工智能技术,“以眼识心”正在医学领域变为现实。

  近日,有研究人员在《Nature》发表成果称,谷歌旗下人工智能公司Deep Mind、Moorfields眼科医院NHS信托基金和伦敦大学学院眼科研究所共同创建的人工智能系统,可以为50多种眼疾推荐治疗方案,准确率高达94%,与顶级人类专家不相上下。研究表明,眼底疾病常与糖尿病、高血压、脑卒中、冠心病等全身性慢病相关,通过人工智能技术检测眼底视网膜对这些疾病的预防有重要作用。

  眼底是健康的窗口

  “眼睛是心灵的窗户,眼底是健康的窗口。”国内医疗人工智能公司Airdoc创始人张大磊告诉本刊记者,“视网膜上的血管特别丰富且比较容易观察,所以很多影响到血管和神经的病其实有很大的概率可以从视网膜上看到。”

  常见眼底病变主要有两类,一类是相对独立的眼部病变(青光眼、老年性黄斑变性等),一类是全身性慢病相关并发症(糖尿病性视网膜病变、高血压眼底病等)。很多早期视网膜病没有症状,出现症状时多属于较严重阶段。对视网膜病患者进行早期筛查和治疗能有效防止视觉的损失以及失明,及时发现全身性慢病,随访其并发症情况。

  “糖尿病、动脉硬化、心梗等很多重大慢病早期没有什么明显症状,患者根本感觉不到,而等到症状出现患者再去就医时情况可能已经非常糟糕,但实际上如果早期能够发现很简单就可以解决。比如糖尿病,就是典型的早期没有任何症状,血糖升高的时候感受不到任何症状,而且糖尿病诊断标准较为复杂,通常不包含在普通体检项目内。这就是为什么调查显示,中国有1.14亿的糖尿病患者,但知晓率仅为30.1%,也就是说大部分人对自己的病情并不知情。”张大磊说。

  通过眼底视网膜扫描诊断眼部疾病对于医生而言是复杂且耗时的,这恰好为人工智能提供了投入的机会。在经过专家标注的眼底数据基础上,利用深度学习技术,可以实现在眼底图像中识别多种眼底病变和疾病,帮助医生进行多种形式的筛查。

  英国《金融时报》于2016年2月份首次报道,发现人工智能可用于视网膜扫描筛查眼疾(比如青光眼、年龄相关性黄斑变性、糖尿病性视网膜病变等),而且可能比训练有素的人类专家更准确。DeepMind使用数以千计的历史和完全匿名的眼睛扫描来训练其机器学习算法,以识别可能导致视力丧失的疾病。近日发表的研究成果声称,该系统现在的准确率达到94%。DeepMind发言人指出,如果临床试验取得成功,Moorfields将在其英国30家医院和社区诊所免费使用人工智能系统,初始期限为5年。

  张大磊也表示,其公司研发的人工智能慢病筛查算法,已经可以自动识别多种常见眼底疾病及糖尿病、高血压眼底病等全身慢病,在灵敏性和特异性等主要指标上,获得了和人类顶级医生相当的结果。已经陆续应用在社区、医院、体检中心等地,覆盖了北京、上海、广东、新疆、海南、安徽等众多地,2017年通过算法已经完成对200万张医学影像的高效准确识别。

  人工智能已覆盖医疗全产业链

  近年来中国医疗人工智能市场发展迅速。前瞻产业研究院发布的《2018-2023年中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示,2016年中国人工智能+医疗市场规模达到96.61亿元,2017年将超过130亿元,2018年则有望达到200亿元。

  张大磊认为,近两年来人工智能在医疗领域的应用得到了较好的发展,一方面是因为就人工智能技术本身而言,计算力、数据和算法这3个基本要素都达到了一个比较成熟的阶段,使得这一技术能够广泛地应用到各行各业;另一方面,国家相关政策起到了一定的导向和促进作用。

  清影医疗科技(深圳)有限公司运营管理总监熊洁也向本刊记者表示,人工智能技术已经经历了几十年的发展,近年来开始在医疗领域特别是医学影像领域得到了较多应用,除了技术上的重大突破外,这与国家大力提倡发展人工智能产业密切相关。另外,资本界的大量资金支持也助推了医疗人工智能领域的发展。

  目前,医疗人工智能应用最广泛的是医疗影像领域。张大磊解释,一是这一领域的技术已经有了突破性的进展,抓取图像特征变得更加简单,因此设计算法相比较过去更加容易;二是因为每个医院的放射科都积累了大量的资料,训练算法所需的数据比较容易获取。

  熊洁认为,人工智能在医疗影像领域的应用,还源自于实际的市场需求。“比如在病理科、病理医生人手不足是普遍现象。早期医生都是在显微镜下观察细胞,由于视野较小、且整个片子中癌细胞较少时会造成识别困难;再加上医生做高强度重复工作时的疲倦,就有可能造成误诊、漏诊。而清影开发的宫颈液基细胞学智能辅助诊断系统就是针对这一痛点,人工智能在秒级时间内精准标注病炽部位、识别细胞类型,极大缓解了医生的压力、提高效率和准确度,最终给患者带来福利。人工智能辅助诊断系统及云诊断平台的应用在基层医院及具有提高癌症早期发现率意义的疾病普筛中的发展前景就更为广阔,它能够很好地解决目前基层诊断能力不足以及普筛中数据量过大人工难以处理的问题。”

  健康点和飞利浦联合发布的《中国医疗人工智能产业报告》(以下简称《报告》)指出,作为一种提高效率的工具,不仅是医疗影像领域,目前,医疗人工智能已经覆盖了医疗产业链条上的医疗、医药、医保、医院四大环节。在医疗环节的应用主要以服务患者为主,包括健康管理、智能诊断、辅助治疗、辅助康复等;在医药领域,人工智能可以帮助药企提高新药研发效率;在医保环节,可以通过大数据分析帮助医保相关方进行控费;在医院中,可以帮助医院管理者提高管理效率,或是部分取代一些简单的重复性工作,如导诊等。

  相关政策正在制定当中

  不过,多位业内人士告诉本刊记者,目前医疗人工智能产业也面临一些困难,比如商业模式尚未完善、缺少统一标准、复合型人才不足、数据结构化较差、机器学习缺乏结合实际医疗场景进行的训练,算法有待提高、技术仍待完善等。

  一方面,人工智能技术本身还未完全成熟,还面临伦理问题、数据隐私问题、缺乏标准、人才不足等多方面挑战。另一方面,医疗行业的特殊性也给人工智能技术带来了一些新的挑战。

  “我觉得医疗这个领域有自己的行业特点,首先要安全,其次是有效,再次才是经济或者效率。实际上算法比较容易做到的是经济效率,不太容易做到的是有效,更不容易做到的是安全。但实际应用中必须按照医疗行业的特点来,我们是按照安全、有效、经济效率的顺序依次考虑,其实做了很多表面上看不到的工作。”张大磊说。

  熊洁也强调,在医疗人工智能应用领域应更加注意安全性和有效性。“医学、自动驾驶等都属于人工智能技术的关键性应用,对准确率的要求相对更高,因此,国家在出台相关政策和标准时也会非常谨慎,需要考虑的问题有很多。同时,我们在开发人工智能算法和产品时也需要深刻理解并且深入结合医学上对不同指标的实际临床需求。”

  《报告》指出,自2017年7月20日国务院发布《新一代人工智能发展规划》以来,中国药品生物制品检定所、国家药品监督管理局等相关机构都在积极与行业人士接触,相关政策、监管方案都在紧锣密鼓的制定当中。不过,目前尚未发布针对医疗人工智能的相关政策。

  “我觉得所有新兴的产业都会面临这样的问题。如果要等到政策和监管都非常完备之后,需要花费比较长的时间。所以我们现在正在积极参与一些事情,努力做出一些贡献,包括参与相关行业标准、监管办法制定的讨论和准备工作,与政府部门合作成立项目研究中心,在保护用户隐私各方面做一些探索等。”张大磊说。

  “我们做的是一个非常长期的事情,坦白来讲我认为整个医疗人工智能领域才刚刚开始。医疗领域有句话叫‘修合无人见,存心有天知’,一个公司应该准备至少花10-20年时间去把这件事做成,把这个东西做好做扎实。”张大磊最后说道,“也希望每一个人平时都能够多关注自己的健康状况,不要只是每年去体检一次,有空的话可以去周边一些医疗机构看一看,随时随地做一些简单的筛查。”

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