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AI医疗影像远不止获取数据,「柏视医疗」认为找到了更贴合临床需求的方向

zi跃 · 2017-10-16
凭借在医学领域的十多年从业经验积累,柏视医疗选择主打乳腺检测和鼻咽癌放疗靶区勾勒等技术难度更高的方向攻克。

医学影像人工智能辅助诊断现在已经受到了创业者、资本方的热捧。和众多此领域的公司相比,今年五月才正式成立的柏视医疗团队拥有十五年以上的医学影像分析研究基础,但正式产业化和进入商业领域并不早。柏视医疗创始人陆遥认为:“这个领域需要扎实的和医生一起挖掘和解决医学和医疗中的痛点问题,需要深刻的理解临床的需求并具备长期的医学知识和高质量数据的积累,拥有比较全面的技术能力并做出优质的符合医生习惯的产品,才真正能服务于医生和患者,热潮过后,未来真正成为这个领域中坚力量。”

医疗影像AI所讲的故事已经基本明确:医学影像诊断是医疗重要基础支撑,是临床数据中最重要的诊断依据之一。然而,CT、核磁等等排队久、医学影像诊断等待时间较长,影像医生负荷严重;由于整体医疗水平和培训水平的限制,医生水平具有较大的区域差异性,具有丰富经验的影像科医生不足,整体影像诊断的误诊漏诊率难以达到临床需求。所以需要人工智能方法来辅助医生在更舒适的工作环境下做出高质量的诊断结果。

但是目前该领域中的大部分公司都集中在了肺小结节筛查、糖网筛查等问题,而这些并未真正解决临床医疗中的痛点,最终能否支持公司实现商业模式的落地仍存疑问。如何更贴合医生的需求解决临床的痛点问题,成为人工智能医疗公司们正在探索的方向。

柏视医疗定位为一家医疗服务的公司。凭借在医学领域的十多年研究经验积累,柏视医疗选择主打乳腺癌检测和鼻咽癌放疗计划等刚需和技术难度更高的方向攻克,切实解决医生的实际问题。创始人陆遥介绍,柏视医疗目前在肺部多病种综合诊断和病理分析、肝肿瘤影像和病理分析领域也完成了算法储备和测试,将很快推出新的产品来辅助医生。

从医生的临床需求来看,由于亚洲女性乳腺的脂肪含量普遍较低,单凭乳腺钼靶检测很难有高辨识度的影像,医生诊断时通常需要再次调用超声影像,将多模态数据结合来进行诊断。而且诊断时需要对病情进行分级,耗时长且主观性较大,也一直是临床诊断的痛点。

柏视医疗提供的乳腺癌基于钼靶影像和超声图像的计算机辅助诊断,结合患者的病历数据和免疫组化数据等,形成多模态的数据模型,具备多模态综合分析能力,可以快速辅助医生对病情分级诊断

另外,在放疗智能化解决方案方面,大部分公司主要集中在非肿瘤组织的自动分割和放疗剂量的智能化计算,而对放疗靶区的自动勾勒却鲜有涉及。但是,一般放疗设备中已经自带了非肿瘤组织的自动分割和放疗剂量计算的软件系统,创业公司们如果只从剂量调节方面切入并不能切中医院放疗科的痛点。放疗靶区的勾勒在临床上具有较大的主观性,但是,对特定疾病的放疗靶区勾勒是有临床指导方案的。如何将经过多中心长期数据积累建立的指导方案转化为人工智能模型是一个需要攻关的技术难题。经过前期的技术积累,目前柏视医疗已经推出了华南高发的鼻咽癌的智能放疗靶区自动勾勒方案,让医生的放疗计划方案时间从数小时缩短到几分钟,大幅度了节省了医生的宝贵时间,更符合医生的临床需求。

还需要说明的是,为了解决多源异构的医学影像数据的差异,柏视医疗的核心技术采用的是小样本集数据训练模型,并与增强深度学习相结合。在数据获取方面,柏视医疗将其系统部署到合作医院中,并不从医院直接获取数据,而是在院内训练系统,从而获得增强特征数据集,利用这些特征集再完善公司本身的系统模型,有效的保护了医院的数据隐私性,也解决了现有其他技术公司医疗数据获取灰色地带的问题。

现阶段柏视医疗已经完成产品定型,在未获得二类医疗器械证之前,主要通过科研服务方式与医院进行产品实验和合作。在获得CFDA认证之后,将面向医院、独立医学影像中心销售,也将通过与医疗设备厂商和医院信息系统厂商合作进入医院。

公司创始人陆遥曾任美国密歇根大学医学院研究员,中组部教授,中山大学数据科学与计算机学院教授兼计算医学成像实验室主任,国家肿瘤医学协同创新中心和中山大学肿瘤防治中心科研骨干,有十多年医学图像后处理、医学影像分析及人工智能研究经验和产品积累。CEO沈烁曾经是医学大数据公司联合创始人,曾担任中国互联网络信息中心实验室主任、广州中科院网络中心副主任和总工,美国Purdue大学数学博士和电子与计算机工程硕士。

柏视医疗目前已经获得千万元天使轮融资,将快速推进与医院的技术合作和产品研发。柏视医疗和中山大学附属多家医院已有多年的密切合作,目前正在加快在北京、上海等地各大医院的合作进程。

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