医疗影像AI,没有使用率一切都归零 | 一个好项目

2018年11月01日 来源:新京报

“影像AI会帮我筛查出一些容易忽略的小结节,我再检查一遍,工作相当于有了双保险。”某三甲医院影像科医生小宇表示。

2014年以来,AI技术的发展逐步开始嫁接到垂直细分领域,医疗影像以其标准化程度相对较高而被认为是最早能够实现AI落地的场景之一。一时间,几十家创业公司涌入影像AI赛道,经历了几年的扎堆潮以后,领域内不乏已经过了C轮融资的独角兽企业。

成立于2016年的推想科技就是其中一家,目前已覆盖150多家医院供临床使用,AI每天完成的肺癌辅助筛查近2万例,肺结节筛查可以做到零漏诊。

海归博士影像AI创业

3年获4轮融资

2012年,推想科技创始人兼CEO陈宽一边做了一个名叫TwiThinks的深度学习技术项目,一边攻读芝加哥大学经济与金融双博士学位,那时他开始接触到了AI和大数据。

两年后,陈宽回国寻找适用于AI的场景,“当时我看到医疗影像领域,觉得完全符合AI发挥作用的假设,心想一定能落地”,于是2015年,初推想科技成立。

刚开始,陈宽走访医院跟他们谈AI,被大多数医院拒之门外。很多医院对AI的印象很糟糕,因为曾经有美国AI公司来寻求落地,双方投入大量精力,却没做出临床可用的东西。

中国影像科医生每年的增长率是4.1%,而影像的增长速度却高达30%,前者远远跟不上后者的增长。陈宽认为,用AI来提升医生在单位时间内的诊断质量是缓解供需矛盾的办法之一。

直到2015年5月,推想科技才找到了第一个愿意合作的医院,为此团队有三个人直接搬到医院边上住,跟医生一起上下班,深入到临床实践中,构思医疗AI在影像领域到底该怎么使用落地,然后对接系统、跑模型。

据陈宽介绍,医院的IT环境比较特殊。对于医院来说,系统的稳定性、数据的隐私和安全性,是排在第一位的。因此任何程序上的调整都需要先给医院打报告,医院要从信息科到安全部门逐级审查。

“2015年底我们完成了第一版模型,帮助放射科医生自动筛查病灶,是一个非常初步的功能,但在当时确实证明了深度学习在医学影像是可使用、可产品化的。”陈宽说到。

在融资方面,推想科技走得相对较快,3年完成了4轮融资。公司于2016年完成了来自英诺天使、臻云创投等的1250万元天使轮融资,于2017年1月完成红杉资本中国、臻云创投、英诺天使等的5000万元A轮融资,2017年9月以及2018年2月,红杉资本中国、泰合资本、启明创投等两次共完成3亿元的最新B轮融资。

产品使用率达70%

肺部筛查零漏诊

在AI产品扎堆的影像领域,一个三甲医院常常同时落地10余家AI公司,但真正使用的可能只有一两家或者干脆闲置不用。产品使用率不高,没有医生的纠错与补充,模型没有办法进行迭代,成了行业的通病。

据陈宽介绍,推想科技落地医院的产品使用率能达到70%,产品使用率和医生信任度高也是推想科技的核心优势。

深度学习应用于医疗影像的难点包括三方面:首先,医学影像要求高分辨率、高维度,以便筛查出人工易于漏诊的疾病,其诊断难度类似于给你一篇20万字的长文,10分钟之内找到文内的4个错别字;其次深度学习是一个黑盒子,只能得出结果,无法解释过程;最后,高质量的标注数据很难获取,需要特定的人群标注,且易受经验主义与不同医院的不同标准影响。

在陈宽看来,解决这些问题唯一的办法就是“从临床里来,到临床里去,搭建一个多学科人才梯队,共同探讨,持续优化模型。陪着医生工作加班,跟着医生每天写60份诊疗报告,零距离深入临床,才可以更快的迭代产品。”

目前,推想科技的主要产品包括括智能CT辅助筛查系统(InferRead CT)、智能X线辅助筛查系统(InferRead DR)、深度学习科研平台(InferRead Scholor)等。其中肺部筛查是其主打功能,包括肺叶肺段、结节性质分类以及结节大小排序等14个产品功能。肺结节筛查可以做到零漏诊,诊断效率提升30%—50%。

1推想科技肺部辅助筛查产品InferRead CT

拿肺癌筛查为例,在早期肺癌筛查中,AI系统能够挖掘肺癌的核心特征点,判断不同序列影像是否存在疑似肺癌的特征,实现肺癌早诊早治。同时AI对半实性与磨玻璃结节等早期肺癌征兆有很强的敏感性,能帮助医生提高诊断准确率。

陈宽表示,AI产品要靠产品落地、医生应用效果来证明,“一定是医生大量反复的使用,才是一个合格的医疗AI产品。”

落地150多家三甲医院

日辅助筛查近2万例

推想科技打造AI产品的思路类似于学生学习,“首先要有一个好老师,也就是精准标注的数据;其次要有一个好脑子,这也是深度学习的重点,需要强研发的团队反复优化模型,为特定的场景撰写相应的深度学习逻辑;最后是多做题,通过海量的数据不断训练模型,迭代进步。”

而一款好的AI产品的评价标准包括:鲁棒性(Robust)、易用型和安全性。 鲁棒性即产品能否在各医院面对不同病人,不同成像设备,不同扫描参数都有稳定且良好的准确率;易用性很好理解,产品一定要非常顺滑地融入医生的工作流程;安全性指数据安全。

作者:唐亚华

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