赛程进入后半场-新闻5点半

让一个呆板人透视你的身体,洞察你体内的蛛丝马迹,比经验厚实的老传授更快更准地找出你的沉疴暗疾,你是会感受惊悚照旧幸运?

在人工智能高潮鼓起之初,吴恩达(Andrew Ng)、Jeffery Hinton等多位AI大佬放言,医疗规模AI会让放射科大夫下岗掉业。

在2019年的今天,才来谈论AI+医疗,仿佛显得有些不适时宜。终究,至少早在2017年起,智慧医疗的火焰已是如火如荼。

宛如不远的未来,你就能和呆板人大夫面劈面,由绝对精确的呆板智能为你作出诊疗。

然而,时至今日,智慧医疗最大的打破,仍然主要限于基于计较机视觉技能的医疗影像帮助诊断之上。AI,距离完全代替大夫,可能还差了一个比邻星到地球的距离。

在这一环境之下,聚焦于最为成熟的医疗影像AI规模,谈谈AI在做什么,AI公司在做什么,可能显得更为重要。

赛程进入后半场-新闻5点半

AI医疗影像诊断,图片来自Nvidia

聚焦:医疗影像+ AI

从公司门口的人脸识别到你手机里欺世盗貌的美颜相机,再到让李彦宏吃下罚单的自动驾驶,这些AI新海潮的背后站着的,都是由深度学习驱动的计较机视觉技能。

从这里出发,当你在考虑AI如何应用在医疗中时,首先想到的可能就会是:

如何将在自然图像下日趋成熟的深度学习算法应用于医疗之中?

这个问题不难答复。

纵然你从未进过病院影像科,也应该对CT、核磁共振(MRI)、B超等等检查有所耳闻。这些检查就像一台特殊的照相机,借助射线和声波为你体内的器官骨骼留下倩影,赐顾助大夫对人体内的真实环境作出判断。

跟着低剂量螺旋CT、核磁共振等技能的成长和推广,影像检查正变得更为安适、高效、准确,也更遍及地应用于按期体检和疾病诊断之中。仅2016年,全球诊断成像设备市场代价就高达227亿美元,增长率为2%。海量的医疗影像数据在赐顾助诊断之余,也让影像科大夫的承担日益加重。

就以常见的CT来说,在影像医疗规模,CT是一个大趋势,所有的对象都能看清楚,但拍一次下来就有300多张影像,一个大夫看下来长短常耗损时间和精力的。所以衍生出来的一个问题就是——需要大量的大夫来“看片”。

深度学习AI算法的用武之地正在于此。

计较机帮助诊疗技能(Computer Aided Diagnosis: CAD)借助呆板视觉算法,对医疗影像进行自动分析,赐顾助大夫锁定病灶,供给诊断建议和依据。传统上,基于人工设计轨则的算法在成果、准确度和速度上均有较多局限。深度学习算法的引入,让CAD的应用场景大大扩展。从早期癌症筛查到心血管异常,从神经疾病诊断到骨骼肌肉毁伤,CAD系统的AI化海潮已是如火如荼。

风口回归,竞争进入后半程

新技能的海潮牵动千万病人的健康,亦牵动成本涌动。

据预计,到2023年,新闻头条5dianban,AI+医疗影像的市场范围将赶过20亿美元。诸多创业企业、互联网巨头、医疗影像器械厂商纷纷投入重金,力求在这一战场占据一席之地。

不过在2019年的今天,前两年的成本风口垂垂回归理性,赛程进入后半场。

截止至2018年上半年,AI医疗影像草创企业已经募集逾5亿美元成本投入,成本重新兴草创逐渐转向晚期创业企业。纵不雅观这一规模,整个2018年上半年,仅有加拿大医疗影像企业Circle Cardiovascular Imaging得到A轮融资,其他各企业均已进入B轮或之后的成熟阶段。

从计谋标的目的上来看,企业也多由早期技能堆集转向产品落地,企业与病院的相助、落地成为主议题,AI+医疗影像日趋成熟。

赛程进入后半场-新闻5点半

基于AI的医疗影像分析软件市场范围

AI+医疗,照旧医疗+AI?

与自动驾驶规模的“车厂对阵AI巨头”的步地颇有相似,在医疗影像AI规模,传统影像器械商和AI科技企业的双向竞技也正如火如荼。

以西门子(Siemens)、通用电气(GE)等为首的传统医疗影像器械厂商,正依靠其硬件和数据优势,对其传统影像分析算法进行“AI化”迭代升级,为病院供给整合性更强的一站式解决方案。

西门子的AI-Rad系统针对胸部CT影像,供给多方面的丈量、定位和自动陈诉生告成能。比如,借助影像支解技能,找出胸部CT影像中大动脉的像素级定位,实现对动脉直径等多方面的自动化丈量。该系统还操作方针检测技能,对体内器官的各项异常进行定位和初阶诊断。

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