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人机协作,人工智能如何落地临床应用——郑军

发布时间:2018-12-13 10:36:34  信息来源:小编互联网整理   作者:企业培训网小编

  “2018社科校友年度论坛——暨中国新兴产业投资发展论坛”于2018年12月1日在北京举行,主题为“新产业,新未来”,其中英库科技董事长郑军,给大家分享在医疗人工智能领域的一些工作。以下是发言实录:

  郑军:各位领导,各位嘉宾,社科院的老师、同学们,下午好。

  首先很高兴有机会跟大家分享我在医疗人工智能领域的一些工作。今天为大家分享的主题是《人机协作,人工智能如何落地临床应用》,主要分为以下四个部分。

  首先,人工智能的发展,当下已经是我们国家的战略需要。

  今天前面发言的几位领导已经明确阐述了人工智能的定义,它是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称,涵盖了训练计算机,并使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的学科范畴。

  自1956年正式提出人工智能这个术语并把它作为一门新兴科学的名称以来,人工智能获得了迅速的发展,并取得了惊人的成就,引起了人们的高度重视,受到了很高的评价,它与空间技术、原子能技术一起被誉为20 世纪三大科学技术成就。有人称它为继三次工业革命后的又一次革命,认为前三次工业革命主要是延长了人手的功能,把人类从繁重的体力劳动中释放出来,而人工智能则是延伸了人脑的功能,实现了脑力劳动的自动化。

  关于“人工智能”的含义,早在它正式提出之前,英国数学家图灵就已提出这个概念。1950年他发表了题为《计算机与智能》的论文,论述并提出了著名的“图灵测试”,形象地指出了什么是人工智能以及机器应该达到的智能标准。

  现在许多人仍把它作为衡量机器智能的准则。图灵在这篇论文中指出:不要问机器是否能思维,而是要看它能否通过如下测试:分别让人与机器位于两个房间里,他们可以通话,但彼此都看不到对方,如果通过对话,作为人的一方不能分辨对方是人还是机器,那么就可以认为对方的那台机器达到了人类智能的水平。为了进行这个测试,图灵还设计了一个很有趣且智能性很强的对话内容,称为“图灵的梦想”。

  那么我们为什么要研究人工智能?我们正快速想着更快的信息时代迈进,科学技术正在帮助我们利用信息、能源和物质资源,创制各种各样的智能工具,扩展人类的智力能力,建设信息时代的文明,创制智能工具是当今时代的本质要求。

  机器学习是实现人工智能的一种方法,使计算机能够自动解析数据、从中学习,然后对真实世界中的事件做出决策和预测。

  深度学习是实现机器学习的一种技术,利用一系列“深层次”的神经网络模型来解决更复杂问题的人工智能技术。另外有智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统等人工智能研究的热点。

  2016年8月8日,国务院印发了《“十三五”国家科技创新规划》的通知,人工智能成为核心发展产业。2017年7月8日国务院印发《新一代人工智能发展规划》,提出2030年前我国人工智能发展的总体战略、重点任务、资源配置及相关保障措施的整体规划。人工智能经过60余年的演进,在移动互联网、大数据、超级计算等技术的共同驱动下呈现跨越式发展。2017年12月13日工业和信息化部发布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》提到:力争到2020年,一系列人工智能标志性产品取得重要突破,在若干重点领域形成国际竞争优势。2018年10月31日习近平主席发表了“推动我国新一代人工智能健康发展”谈话,强调人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。我们已经清晰的解读,人工智能是我们国家发展的战略需要之一。

  我们再来看下当前我国人工智能在医疗领域的应用情况。

  当前医疗领域人工智能应用热点方向主要在医学影像处理、病历信息结构化和医院舆情监控三大块内容。在临床细分领域当中,目前还需要进一步探索和研究。

  其中,医学影像处理是人工智能医学应用研究最为突出的部分。包含基于影像的三维重建及手术规划功能,降低人工干预,提高病判别功能;基于脑部MRI的白质高信号灶分割;基于眼底照片的糖尿病性视网膜病变检测;胸片骨减影;基于皮肤镜照片的皮肤癌分类诊断;基于数字病理切片的乳腺癌淋巴结转移检测;基于乳腺钼靶影像的病变检测等。

  基于结构化病历数据的研究包含肺部结节检测及良恶性判断模型;肺癌化疗后的血小板减少症风险预测、中性粒细胞减少症预测模型、血红蛋白减少症风险预测等。英库科技的人工智能研究和产品化基于医学影像处理及结构化病历数据。

  下面举例基于结构化病历报告,主要是二维影像报告的,人工智能肺结节图像识别与诊断在胸外科领域的诊断应用。肺结节图像识别与诊断受顾于卷积神经网络CNN的兴起,CNN的整体学习过程模拟了动物视觉皮层的处理过程,一个成功训练的CNN可以在预处理过程中构建层次信息,例如图像分类中的边形到组件到对象结构等。CNN可以识别X射线下的结节、间质影、胸膜牵拉、气胸、实体占位、心脏肥大等。CNN可以识别CT下结节属性:毛刺、分叶、钙化,展示给医生,为良恶性的判断作参考。卷积神经网络对于 CT/PET-CT多模态图像识别取得了良好的效果。

  在乳腺癌领域:运用CNN对乳癌组织的分类准确度为77.8% ,二分类 (癌和非癌组织)的准确度为83.3%,肿瘤检出的敏感度为95.6 % 。胃癌领域:我们技术团队在上海胃癌人工智能比赛中,对于胃癌诊断的准确度高达89.7%以上。

  接下来我简单向校友们汇报下英库科技近几年在医疗人工智能领域的工作及进展。

  07年开始,我就投身精准医疗,在此之前我是一名普外科的医生。在普外科医生的岗位上下来以后,在医疗界也差不多打拼了20年,但是最终还是想回到外科,为我们的外科大夫,为我们的临床做一些事情,算是一些小小的外科情怀。我本人是舟山人,舟山大家都知道,是一个佛教圣地。从小我受到观音文化的影响,总想给自己,给自己的家庭,给社会做一些功德。13开始,我对临床医学与人工智能的技术融合倾注全力,英库的创始团队投入了非常大的人力和资本,做了深度的临床研发及应用实验。通过几年时间的努力,我们的业务辐射20多个省份,400多家三甲医院一万多个病例。

  大家都知道,医疗行业也是一个管制行业,也一个门槛比较高的行业,目前我们有多项医学影像后处理技术和发明专利,获得了20张CFDA认证,覆盖腹部、胸部、颅脑、骨科等外科全科别,其中,“肺部数字医学辅助影像诊断软件”,是国内唯一一张人工智能深度学习CFDA认证。我们是首批通过国家医疗器械类(软件)GMP认证的企业并通过ISO9001、ISO13485质量体系认证。

  我们成功推出了领先全球的三维重建手术规划系统和肺小结节良恶性筛查系统,为外科医生实现精准手术提供了全新智慧工具。

  就在上周,围绕提升我国信息处理技术的类脑程度与智能水平的迫切需求,英库科技与类脑智能技术及应用国家工程联合实验室共同建设医疗人工智能联合实验室,作为国家级重点项目,研究类脑智能医疗影像技术的研究与应用,支撑类脑医疗手术智能机器人的的研究与试验,主动承担国家和行业重大科研项目,构建应用领域自主知识产权和标准体系,形成可持续的产学研系统创新机制,将科研成果尽快地转化为生产力。

  英库科技十年战略规划的前五年重点突破全外科手术机器人的临床应用落地,并以未来医学的个性化医学需求为核心,展开一系列基于影像后处理技术的个性化专案定制。到2030年,英库科技将建成全球最大的亚裔人种医学影像及病历数据库,为医学人工智能发展提供系列数据支持。

  下面看下我们的AI肺结节诊断机器人。

  早期肺癌多表现为肺部结节,它们尺寸小、对比度低、形状异质化高,因此筛查工作是由影像科专家人工读片完成。病人的胸腔CT扫描图片数量通常超过200层,因此当存在大量的病例数目时,人工阅片显得耗时耗力。肺小结节的影像学表现极易与其他一些组织或部位产生混淆,从而可能导致医生漏诊、误诊。对于每一位医生和患者来说,都是极为不利的,因此英库科技AI肺结节诊断机器人,它可以帮助医生准确检测出疑难肺结节区域,实现快速准确的医疗诊断。

  AI肺结节诊断机器人以预处理模块和识别模块作为核心算法。预处理模块将肺部CT图像进行模板分离,在此基础上进行3D重构,以此实现图像增强;肺部的三维分割与重建算法可以处理不同CT成像设备在不同成像参数条件产生的不同源数据,它具有非常强的兼容性和容错能力;识别模块针对输入的增强图像进行精准识别,检测结节,提取侯选框,判断出病症的具体情况;其中多分辨率多任务3D卷积神经网络算法可以实现早期肺结节检测;更可以结合金标准病理诊断数据和大量医生标注的结节位置信息,对结节进行全面精确检测。

  AI肺结节诊断机器人聚焦于协助医生提高检出率;它的模板提取可以使检测算法聚焦于肺部区域,降低计算量和结果中的假阳性;提取侯选框可以提高结节检测的召回率,并进一步通过非极大抑制算法过滤出准确的结节位置和包络框;3D重构可以利用超分辨率算法把不同层厚的数据还原到1mm3;图像增强可以提高结节与周围肺部组织的对比度,有助于提高检测算法的检出率。

  英库科技AI肺结节诊断机器人是英库人工智能+达芬奇手术机器人经融合配准融合后的产品。包含术前规划、术中定位、术中强化诊断、辅助手术等。深度学习并自我模拟的手术机器人将辅助胸外科医生预测阳性淋巴结,制定手术切除范围,计算术后肺残量,残肝比;将手术方案与步骤通过可视化方式展现,仿真手术过程;整合达芬奇机器人系统完成标准化精准手术。

  通过影像学资料、导航技术,AI分析,三维重建,展示病灶周围血管、支气管的毗邻关系,最大程度保留患者脏器功能,最终达到使患者最大获益。当前我们的精建五级血管已经达到国际一流水平,有些甚至能精建到六级七级。

  因为有点激动,讲的有些快。人机协作精准医疗新高度,是目前英库公司前行的最主要的一个核心,希望接下来更多的人,更多的投资界,对英库给予更多的关注,谢谢大家!


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