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[导读] 一段时间以来,有关AI泡沫的话题颇受关注,在过去的几年里,关于AI的“故事”不绝于耳。而今天,社会和市场似乎更关心一个问题——AI能否落地? 医学领域是AI研发团队角逐的火热战场,但至今

一段时间以来,有关AI泡沫的话题颇受关注,在过去的几年里,关于AI的“故事”不绝于耳。而今天,社会和市场似乎更关心一个问题——AI能否落地?

医学领域是AI研发团队角逐的火热战场,但至今尚未见到一家有真正合法上市的人工智能医疗设备,不过这一天可能很快到来。

2018中国消化内镜学年会于8.26.在南京闭幕,在这场消化内镜界的年度顶级盛会上,两场消化内镜AI报告均与一家医学AI研发企业——希氏异构有关;同时,会议期间还展出了希氏研发制造的多种与消化内镜影像相关的医疗设备和云化应用技术。

有别与医学AI研究同行们,此次希氏的展示,无论是大会报告还是应用设备,均围绕“临床应用”展开,这意味着,真正有能力跑赢医疗AI的企业,其研发成果已经到了批量产品化、硬件设备化阶段。

记者采访了希氏异构创始人宋捷。“作为在医疗AI领域深度耕耘了三年半的企业,现阶段希氏不会去‘说愿景、讲故事’,市场能够接受的是实实在在的应用技术,是临床愿接受的卖得出去的产品、设备。”宋捷如是说。

大会期间,记者了解到,希氏在消化内镜AI领域的研发成果已覆盖全消化道,涉及包括肿瘤、息肉、萎缩性病变、溃疡类病变、糜烂性病变、血管变异等多类别百余种疾病;同时,希氏还将在未来几个月内推出针对多种不同光源下的内镜AI早癌识别技术。相关应用技术已经以多种医疗设备(消化内镜AI实时影像判定仪、胶囊内镜影像AI分析判定仪等)和云化服务产品展露出来,并在该领域形成立体的AI产品方案。

全面布局医疗AI,多个设备申报III类器械

希氏在消化内镜AI领域的成果,业界有着比较大的关注,2017年7月,希氏与华西医院的联合研发成果被CCTV-1新闻、新华社等重量级媒体深度报道,被评价为居国际领先地位;11月推出的国际第一台“AI消化内镜”,首次实现了消化内镜检查过程中超高速、无迟滞的实时视频判定,再次被主流媒体和业界关注,此次大会的展示,也属意料之中的推进,但其他医疗细分领域的研发进展,此前未见透露。

据宋捷介绍,希氏在CT、超声、心电等多个领域均有很好的应用级技术和设备化产品陆续推出,问及细节,宋捷表示,希氏在这些领域的研发切入点跟大多数同行都不一样,希氏更专注临床的适用性。

希氏上半年已开始着手多个产品的III类医疗设备的申报,包括三个消化内镜相关产品和三个其他医学专业领域的产品,其亮点是相关AI技术都有高效的硬件化医疗设备产品,而非仅仅停留在识别软件层面。

消化内镜AI 希氏深度研发

据《临床医师癌症杂志》(CA Cancer J Clin)在线刊发的2015年癌症统计数据显示,中国消化道肿瘤大国,仅胃癌年发病案例就高达67.91万例,死亡约50万例,占总癌症死亡比例的17.7%。

作为消化道疾病最直接的检查设备,消化内镜在我国已经非常普及,但我国的消化道疾病,尤其是恶性肿瘤的早诊早治工作,开展得并不尽人意,原因很简单:缺乏有经验的消化内镜医生。

一个有经验的医生至少需要十年以上的培养周期,人才的培养依赖于时间的堆砌,谁也不能在短时间内为大家培养足够多的医学人才,那么,我们就为老医生找一个AI助手,为年轻医生找一位AI老师。

“以我们现有的医疗体系,不可能完成覆盖中国十几亿人的消化道筛查,但是AI可以给我们赋能”;“现阶段,我们无法奢望AI能认知我们人类尚未了解的病症,但我们清楚,AI能让我们现有的能力得到倍增,这就是其现实意义!”

“我们不会停留在某个疾病的研究上,我们要做全消化道的疾病识别技术;我们提供包括设备和服务的全方位产品。”宋捷在中国消化内镜年会上把希氏的思路说得很透彻。

嵌入“云”端 AI服务产品待字闺中

希氏在相关AI技术硬件设备化的同时,早已开发完云端的应用,对于该类服务型产品的进展,宋捷表示“一旦拿证,即刻可以使用”。

这类产品,对于基层医疗机构、体检中心来讲,使用成本很低,对于实时性要求不太高的检查,都可以满足。

现在,希氏正联合多家顶级医院,在消化内镜、超声、CT等多个领域建立质控体系,以帮助基层医院提高诊断水平、提高业务收入。

医学AI研发考验的是技术更是对行业的理解

对于医学影像AI技术研发,希氏认为:这首先是一个对行业发展方向的认知问题,如果对这个行业没有深刻了解和预见,不可能有多大的成就。若是一开始根本没有搞清楚各个细分领域的特点、应用场景,仅仅是“搞点数据就做,为了研发而研发”,肯定是行不通的。

“比如说,内窥镜、超声类的检查,解决的是实时的过程中的问题,脱离了实时性,应用价值大大降低;我们对心电AI的研发也是基于实时性进行,因为有实时的技术,对高危病患来讲,就能救命,时间是第一要素;再比如说,CT首先要解决的是图像质量的问题,同时要把更多有临床价值的疾病‘找出来’,而不是要找到某一个疾病;还有很多的东西,需要深度思考,但这需要行业的经验和判断能力。”

“医学影像AI的研发,要‘广度’(多病种),也要‘深度’(特殊疾病);没有广度支持的‘深度’,现阶段价值不大。”

作为临床医生出身,同时有着20余年医药行业研发、管理经验的宋捷的观点,自然有他的道理。

总的来说,希氏的理念建立于对行业的深刻理解,基于这种理念做出来的产品,或许更有前景。

从消化为起点 到多领域开花

宋捷说:“大家都知道希氏是搞消化内镜AI的,但我们不只做消化,原因很简单,希氏有多年的研发经验,有多家顶级医院的医疗合作资源,有强大的算力,同时各学科医学影像AI研发的共性大于差异。既然我们有经验、有能力、有资源,自然会做更多的细分领域,‘多一朵云彩,就多一个下雨的机会’。”

据悉,希氏除与华西医院成立“华西-希氏医学AI研发中心”在多学科深度合作外,同时还与多家一流的医院在不同领域联合研发,希氏有着强大的医疗资源,同时,今年6月公布的,希氏自有的由高性能计算专家吴韧博士设计的AI超级计算机——神农1号,为希氏提供了强大的算力。

这台基于64个英伟达最新的TeslaV100 GPU,并行计算能力高达90%以上的超算,也是中国算力最强的医学图像专用超级计算机。

医学AI研发的要素也就是这么几点:行业背景、医疗资源、AI技术、算力、产业化能力,希氏的眼里,医学AI研发既复杂又简单。

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