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人工智能在医疗影像诊断四大场景的应用是?
作者:   来源:太平洋电脑网   发布者:尹海华   日期:2017-09-04   今日/总浏览:3/1501

美国芝加哥大学经济学博士出身的陈宽,对人工智能在医疗领域当中应用的商业前景看得很清楚。“一种是在临床科室的应用,为医生诊断提供辅助;一种是为器械厂商、信息厂商提供人工智能服务,增加他们的价值;再有是与互联网医疗公司合作,提高一名医生的工作效率;还有就是走到基层去,与基层医疗机构合作。”而且陈宽对36氪表示,推想科技在这场景中已经都有了应用的尝试。

陈宽在2015年初创办推想科技,致力于人工智能医疗影像诊断。陈宽在美国读书期间就接触到了人工智能,尤其是深度学习在2012年ImageNetILSVRC竞赛中拿到了冠军,让陈宽看到了人工智能取得更大突破的可能。

“传统人工智能模型的成本非常高,需要一大批的专家来教机器某一种疾病的各种类型的特征。这种模型准确率本身不高,而且能够做出来的病种也非常有限。”陈宽说,“但深度学习的模型不一样,本质上有点类似一个普通医学生的学习过程。”

不过,陈宽在2014年中回国后却并不顺利,当时国内对人工智能并没有特别广泛的关注。在此期间,陈宽开始逐渐接触医疗领域,并看到了人工智能在这个领域前景。

“放射科医生每天工作量很大,尤其是下午3、4点钟是一天当中最疲乏的时候,出错的可能性会增加。所以,医生希望降低工作压力、提高工作效率,从医院管理层的角度,也希望能够加强对医疗服务质量的监控。”在深入了解 医疗行业 之后,陈宽还看到了基层在优质医疗资源上的短缺,以及大医院在普通病诊断上的资源浪费,于是他最终选择了医疗领域。

经过2016年这半年来的普及,深度学习的整个流程已相对为人熟知,大体是机器通过海量 医疗 数据的深度学习,在遇到新的病例是可以做出类似医生的诊断。“前期,我们主要是集中在胸部的肺、心脏等方面的疾病。”陈宽说,“现在随着产品逐渐成熟,迭代速度不断加快,我们在向头部、腹部、股骨头、病理、超声等领域”。

随着在医疗领域的不断深入,推想科技还在不断扩展人工智能的应用范围,而不只是局限在医疗影像诊断领域。

“因为医生对病人做出诊断往往不仅是依据影像检查,还包括患者的健康信息、病例数据、检查数据等。那么人工智能要想做出类似医生的诊断,就需要综合考虑多方面的信息。那随着我们产品迭代速度的加快,也在逐渐向这些领域扩展。”陈宽说。

今年9月,推想科技刚刚在英伟达中国GTC大会上获得了冠军,并将在明年到美国硅谷GTC全球大会上与各个顶尖人工智能公司过招。

目前,推想科技团队有20多人,包括陈宽在内都是在技术研发方面。2016年2月份,推想科技获得了来自英诺天使基金、臻云创投以及原快的CEO吕传伟个人的天使投资。


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