2017年11月3日-5日，第十一届中国医院院长年会在珠海召开。本届会议以“分化与进化：解构新医疗经济”为主题，设置了公立医院改革、医院管理与运营、智慧医疗、投融资与社会办医等六大类论坛，汇聚大批行业专家、领导，共议当代医疗的分化与进化，谋划中国医院转型升级之路。

 

在11月5日举行的“智引未来（下）--AI新局：全流程诊断实践”分论坛上，厦门卫生与计划生育委员会副主任孙卫、沈阳军区总医院院长侯明晓、福建医科大学附属第一医院院长杨立勇、贵州省人民医院院长田晓滨、宁波市第二医院副院长郑建军、浙江大学医学院附属第一医院副院长裘云庆等出席并发表演讲，畅谈人工智能医疗应用的过去、现在与未来。作为论坛独家支持单位，北京雅森科技发展有限公司（以下简称“雅森科技”）携天玑™人工智能医疗平台亮相，公司CEO陈晖发表《人工智能落地与医院AI赋能》主题演讲。

 

 

当前，随着经济水平的不断提升和老年化社会的逐步到来，人们对健康医疗的诉求越来越多。在互联网技术和人工智能等技术的加持下，以影像数据为代表的医疗数据呈现出几何式的增长趋势。但是，在强大的诊疗需求和海量数据背后，医疗数据、患者与专业人员的配比相差却很大：影像科医生缺口几十万、病理科医生缺口十万……且因为数据的敏感性，国外企业难以进入市场。因此，对于国内企业来说，采用人工智能技术辅助诊断成了重大发展机遇。

 

陈晖表示，雅森科技作为国内率先专注于医学影像定量、计算机辅助诊断及医疗数据人工智能分析的高科技企业，长期致力于影像预处理、数学建模、大数据分析、深度学习辅助诊断等，目的在于通过有效地采用大数据技术、人工智能技术，结合临床实践，将医学影像分析能力转化为精准高效的临床诊断能力，再通过计算机技术交付给社会，帮助更多的人获得平等、充分的诊疗机会。目前，雅森科技研究领域和产品线覆盖了心脏、神经（脑）、甲状腺、血液、呼吸、病理等多个领域。

 

 

关于医疗AI，最重要的是什么？

 

陈晖在演讲中表示，发展医疗人工智能，离不开数据、算法、模型和医生经验，但是数据和模型是人工智能发展的两大先决条件。其中，数据指大数据、多模态数据、有效数据；模型即数据进入算法体系的输出。

 

因此，陈晖认为，在医疗人工智能领域众多参与者中，与技术企业、投资者相比，掌握医疗数据和临床经验的医院是驱动医疗AI变革的核心和推动者。

 

那么，医院掌握了海量数据，如何将这些数据应用于临床诊疗？以阿尔茨海默症诊断为例。雅森科技基于核磁数据、脑电数据、量表数据三方面数据，打造了一个多模态神经网络训练模型，可以提前2-3年预测病发可能性，确认病情发展阶段。

 

 

当前，随着人工智能技术对医学影像领域的植入，在提升影像诊断速率和准确度的同时，问题也逐渐显现：对于医学影像人工智能公司而言，用一家或几家医院数据训练出的模型，应用到其他医院时，因为影像采集手法、频率、设备型号等的不同，造成准确率相差很大。

 

针对此，雅森科技从底层数据采集入手，为医院定制开发医院自身内部的AI平台，赋能医院AI分析能力。

 

陈晖介绍了构建医院自身AI中心的三个步骤：一是通过提取各类影像特征形成特征数据池；二是根据拓扑特征分割初始兴趣区，再通过手工输入大量标记数据对深度学习模型进行训练和调整，根据深度学习训练经验进行筛选、分类，最后输出量化分析结果；三是构建全流程病种应用，再结合质控体系、用户体验和临床路径，实现病种的全流程诊疗。

 

今年，雅森科技与以宁波市第二医院为核心的医联体开展合作，开发部署雅森天玑™人工智能医疗平台，正式迈出了医院“AI赋能”第一步。宁波市第二医院副院长郑建军介绍，经过6个月左右的项目工作，宁波二院目前已初步完成在脑功能分析、肺结节筛查、乳腺癌筛查等相关检查领域的AI研发和数据准备过程。

 

据了解，雅森天玑™人工智能医疗平台主要面向大型医院、医联体、区域医疗影像中心提供服务，通过建立统一的数据质控标准，实现医疗数据的池化、影像数据的预处理和多类数学算法的应用，在临床诊疗与科研中对疾病分析和诊断提供决策支持。

 

据陈晖介绍，雅森天玑™智能医疗平台能与医院的PACS、LIS、HIS等传统信息系统在接口上进行对接，目前首先在宁波市第二医院医联体单位进行了落地，接下来还将与厦门市卫生计生委合作，构建覆盖全市的常见病辅助诊断系统。未来，雅森科技将继续专注于采用领先的算法与分析技术，提升医疗影像诊断的效率和准确度，并进一步采用多模态分析方法，对病理和临床信息等数据进行特征提取，为各临床科室提供更加综合性、全面性的分析产品与服务。

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