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这些医疗黑科技,将亮相浙大一院

2018-10-08 10:19中华中医药在线编辑:中华中医人气:


这些医疗黑科技,将亮相浙大一院



“AI+医疗”不再是一种创新概念,它已经为医生、患者、企业、医疗及研究机构提供了最前沿和最切合实际的服务。9月29日落幕的“2018AIIA杯人工智能巡回赛·医学人工智能大赛”(以下简称“医学人工智能大赛”)决赛上,12支竞赛团队就为我们勾勒了一幅幅科技感十足的“智能医疗”的场景。
该医学人工智能大赛是目前国内最高级别医学人工智能领域赛事,由浙江大学医学院附属第一医院、杭州未来科技城管委会、中国人工智能产业发展联盟、《中国数字医学》杂志社主办,医学人工智能浙江省工程实验室、浙大睿医人工智能研究中心、贝壳社联合主办。
经过激烈的角逐,“一种多模式自适应的人工智能宫颈细胞学筛查机器人大脑iDeepWise”获得大赛一等奖,成功捧回50万元现金奖励,三年最高600万元研发补助、最高2000万元让利性股权投资引导基金等奖励。
“风影肿瘤免疫治疗及药物研发AI平台”“复旦复生——消化系统智能诊断领跑者”获得二等奖;“下肢外骨骼机器人”“连心智能放疗云”“盲人视觉辅助眼镜”获得三等奖。
据了解,除了丰厚的奖励,上述6个项目还将进入浙大一院试点应用。记者 葛丹娣 通讯员 王蕊 胡枭峰
人工智能+大数据破解宫颈癌筛查困境 助力“两癌”筛查,为女性健康保驾护航
宫颈癌,女性最常见的恶性肿瘤之一,但它又是一种可以明确病因并能进行早期预防和治疗的癌症。2009年,我国启动了“两癌(宫颈癌、乳腺癌)”筛查项目,浙江也是全国最早开展“两癌”筛查的省份。
时隔近十年,我国宫颈癌防控工作取得了一定成效,但与发达国家相比仍存在较大差距。究其原因是传统检测方法对检验条件、样本制备水平及病理医师阅片能力要求高,检测结果受人为因素影响大,易造成漏诊或过度诊疗,这也是目前我国基层宫颈癌防控工作所面临的主要瓶颈。
如何破解这一困境?大赛上,“一种多模式自适应的人工智能宫颈细胞学筛查机器人大脑iDeepWise”项目给出了“解决之道”。
“iDeepWise以宫颈癌液基细胞学辅助筛查AI算法模组为切入点,通过人工智能+大数据的结合让筛查结果从基于医生的主观判断到基于人工智能软件处理大数据后的客观判读,准确快速且不受人为因素影响,恰恰能够满足我国宫颈癌筛查需求。”该项目团队负责人杨志明博士说。
相比传统的筛查方式,iDeepWise的优势还在于:
1.快速。iDeepWise可以不知疲惫、夜以继日地进行读片,平均60秒就能完成一张玻璃片的判读。“一张宫颈细胞液基涂片可包含五千到七万个细胞,如果按照传统的筛查模式靠病理医生在显微镜下判读,一名病理医生一天最多看一百张玻璃片。”杨志明博士说。
2.准确率高。数据显示,iDeepWise对宫颈细胞类别分类精度达到99.3%,而且在相同的数据集上,甚至比美国国立卫生研究院NIH今年3月最新的研究成果敏感性特异性方面高出1%。
3.体积小、功耗低,适合各级医疗卫生机构开展和使用。目前,杨志明及其团队在智慧医疗大健康领域主要有“云”和“端”两种形态的商业模式。
“云”模式即当病理扫描仪接入医疗大健康C6云后,AI就会批量帮助医生进行筛片;“端”模式则是基于团队研发的全球首款医疗专用AI芯片深思考M-DPU,其具有完全的自主知识产权,具备低功耗、大算力、小体积、低成本的优点,可赋能于电子显微镜或扫描仪,让设备拥有宫颈细胞辅助筛查的能力,有利于宫颈癌筛查在农村及偏远地区普及。
杨志明还表示,人工智能宫颈细胞学筛查机器人大脑iDeepWise的“脑袋”里,拥有多种制片方式的宫颈细胞涂片数据,已构建经专家标注质控的百万级别高质量宫颈细胞大数据中心。他认为,iDeepWise不仅弥补了我国传统宫颈癌筛查方式的短板,助力“两癌”筛查,为女性健康保驾护航。同时,随着该技术的推广与应用,还有助于政府解决基层首诊和分级诊疗。
人工智能+胶囊内镜 让消化道检查变得轻松简单
大赛上,“复旦复生——消化系统智能诊断领跑者”项目获得了二等奖,该项目解决了胶囊内镜检查中人工审阅海量图片费时费力、容易漏诊的问题。
胶囊内镜,近年很火的一个无创检查项目,患者只要喝一口水,吞一颗胶囊,就能知道消化道里有没有息肉或者其他病变,不用麻醉,也不用再忍受内窥镜的痛苦;检查完毕,胶囊会随着胃肠道里的食物被一起排出。然而,胶囊内镜所拍摄的海量内镜图片是临床医生面临的一大挑战。如何快速、准确地发现并识别病灶,是胶囊内镜图片审阅中的关键所在。
复旦复生创始人兼CEO闫铭介绍,他们团队全球首创的ShineNet人工神经网络模型,会智能处理六万多张照片。在对来自上海市顶级三甲医院海量优质影像数据学习、训练的基础上,ShineNet目前可实现图片分类与图像分割两大核心功能,未来将进一步“学习”临床医生的诊断经验,将整体诊断时间由3小时缩短到半个小时之内,打破胶囊内镜“诊断难”的瓶颈。
经测试,ShineNet 1.0在小肠溃疡细分领域敏感度超过96%,在其他类别病种识别领域也有不俗表现。目前,团队已与部分硬件厂商开展合作,拓展胶囊内镜智能诊疗、消化系统慢病管理云平台等相关业务。同时,团队在内窥镜、超声、CT等领域均有涉及,未来希望打造出医学影像智能诊断的生态圈。
我国是肠胃癌症高发国家,发病和死亡例数均约占世界的50%。肠胃癌早期发现对治疗非常重要,如果患者能在胃癌仅限于胃壁的黏膜层时检出并进行治疗,5年的生存率可达95%,所以肠胃癌早期、及时、准确检出,对于降低消化系统疾病病死率具有十分重要的意义。
人工智能与胶囊内镜机器人的结合,使小机器人可以快速辨识消化道内病变,不仅让内窥镜检查再也不是令人望而生畏的医学检查手段,也让医生的诊断更加快速、准确,从此我们将不再“畏镜”。
人工智能加速药物研发
让患者更早用上高效肿瘤药物
今年暑假,一部《我不是药神》,把大众的视线拉到了昂贵的抗癌药物上。在制药领域,有一个“Double 10”(双十)的说法,也就是创造一个新药,起码要花费十年时间和十亿美元。
如何提高制药的效率和成功率,加快药品研发速度,一直是制药行业明显的痛点。大赛上,“风影肿瘤免疫治疗及药物研发AI平台”项目获得了二等奖,该项目联合创始人、同济大学教授刘琦说,风影肿瘤免疫治疗及药物研发AI平台,主要为肿瘤免疫治疗及药物研发提供AI支撑服务,项目初期主要为医院、药企等提供AI服务,长期将开展自主肿瘤药物研发。
肿瘤免疫治疗是通过重新启动并维持肿瘤-免疫循环,恢复机体正常的抗肿瘤免疫反应,从而控制与清除肿瘤的一种治疗方法。但并非所有的肿瘤病人都适合接受免疫治疗。
通过先进的免疫检查点抑制剂疗效预测系统,风影AI平台能评估肿瘤患者接受免疫治疗后的疗效,从而帮助医生制订精准化、个体化的治疗方案。对制药公司来说,这些预测集成的大数据,对后续的药物研发有很大的价值。
(来源:未知)

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