人工智能在医学影像识别领域的应用

作者：张馨予

医疗领域人工智能领军企业Airdoc创始人张大磊以《每个人的人工智能——人工智能在医学影像识别领域的应用》为题，阐述了人工智能+医学影像在临床的应用及未来，以下为动脉网整理报道。

如果是几年前谈人工智能，相信没有几个人了解，但现在已经有越来越多的人参与到里面。

医疗人工智能方向的选择

张大磊认为，医疗人工智能共同的敌人是疾病，这是大家共同的想法。因此，当一项技术能够有效的在临床中发挥作用，才能在临床中产生价值，才会有市场。

美国的人工智能要比国内超前几年，监管也不比中国更松。但随着人工智能的崛起，各界领导对人工智能也越来越关心。对医疗领域来讲，产品的安全性是最重要的，有了安全性才能去谈有效性。

Airdoc通过专家现场测试现场体验，让更多的专家变成了Airdoc的支持方。

三年前大家偶尔可以看到医疗人工智能的相关报道，而这个时候其实监管部门就已经在开始关注这项技术了。

但张大磊认为，其实行业里大多数公司的产品并没有太大的差异。不管是中国还是美国，大部分公司只是做一些参数，没有太多的技术壁垒。没有壁垒也就很难形成行业的护城河，也很难有企业活下去的空间。

每个人都希望能够做到软件、硬件以及服务一体化的产品。但如果这的把这样的产品做出来，真的就能够赋能基层医疗吗？不一定。

在部分地区，基层医疗的设备和人员配备条件比大家想象的更差，甚至好多基层医疗机构没有稳定的互联网络。对于这些医疗机构来讲，让他们直接购买大型高科技的设备在有的机构还存在不少困难。医疗人工智能企业需要为这些医疗机构做一些改变和努力。

不仅如此，张大磊认为人工智能在医疗上的应用不应该只在诊断环节。Airdoc同时在中国和美国市场布局，他们认为中美市场其实存在比较大的差异。

中国的临床诊断环节很大程度上依赖医生的经验，这就意味着传统诊疗过程很难做到量化。辅助诊断的人工智能产品恰巧弥补了这一缺陷，因此，这一类产品在中国有很大的市场空间。但放在美国却不一样。

患者想要的是解决方案，所以在辅助诊断之后，应该有一个问题的解决途径，让患者得到一个结果。“如何治疗”，这才是患者真正想要的东西。而要实现这个目标，还有很多事情要做，比如诊断和治疗的结合。

Airdoc的临床探索

过去几年中，Airdoc做了非常多把钱变成纸的事情，投入一流的算法和医学人才，和顶级医疗机构一起学术合作，希望找到办法帮助医生简单快速做出正确判断。在这个过程中，他们发现国内医疗资源非常不平衡的，优质的医疗资源能够覆盖到的面积非常小。中国的国土面积广阔，大量的患者在基层，优质的医疗资源无法覆盖。

随着国家政策的改变，越来越多的人开始认识和认可人工智能这项技术。过去三年中，他们发现主流学术界和监管部门对人工智能逐渐认可，甚至今年的中华医学会放射科皮肤科眼科年会上都开辟了人工智能的专场，由Airdoc来组织和主持。

很多年前中国就已经有人工智能辅助诊断产品问世。中国第一部人工智能辅助诊断标准是上世纪制定的，充分证明中国的卫生系统政策前瞻性还是非常强的。

只是当时由于技术算法还不够成熟，产品效果不太好，当时的标准并没有被广泛推广强制执行下去。而现在，人工智能的浪潮真正来袭，越来越多的人开始对这个领域保持关注。

对于企业来说，商业是根本。深度学习在过去这些年展现了强大的能力，但是在临床和商业化上并没有可以借鉴的经验和模式，因为Airdoc的团队中具有众多医疗背景的成员，在过去几年Airdoc已经针对医疗的痛点尝试了多种不同模式来印证自己的商业模式。

在这个过程中已经先后和温医大附属眼视光医院、中山大学中山眼科中心、中国人民解放军总医院（301）、复旦大学附属眼耳鼻喉科医院、首都医科大学宣武医院、中国医学科学院阜外医院、上海长征医院等众多顶级三甲医院展开了合作，并且建立了上海市北医院、淮北矿工总医院等应用试点案例医院，此外众多的专科医院、社区卫生服务中心以及平安健康、平安万家医疗等众多大型企业已经开始应用Airdoc的慢性病筛查服务， Airdoc已经成为业内商业化能力最强的企业。