《IDC專業(yè)化醫(yī)療AI平臺白皮書》聚焦中國醫(yī)療AI平臺,實地調(diào)查多家中國醫(yī)療機(jī)構(gòu),從底層芯片到醫(yī)療機(jī)構(gòu)全方位披露中國醫(yī)療AI生態(tài)圖譜,并為AI企業(yè)開出加速醫(yī)療AI系統(tǒng)開發(fā)運(yùn)行的五大藥方。白皮書中介紹,目前國內(nèi)外醫(yī)療服務(wù)需求持續(xù)快速增長,但受到各種資源的限制,醫(yī)療服務(wù)供給能力難以與需求同步增長,優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源長期處于相對短缺狀態(tài)。醫(yī)療人工智能系統(tǒng)的出現(xiàn)為解決這一難題提供了新途徑。
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AI醫(yī)療落地之年,中國成全球第二活躍國家
在國外,除了聞名全球的IBM Watson系統(tǒng)外,谷歌、微軟、蘋果等巨頭均在積極探索AI改變醫(yī)療健康領(lǐng)域的可能。
而幾年前還名不見經(jīng)傳的中國,乘AI之風(fēng)扶搖而上,在2018年上半年超過英國成為全球醫(yī)療AI交易第二活躍的國家。
其中,因為用之不竭的影像數(shù)據(jù)和圖像識別算法的成熟,醫(yī)療影像正成為醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用熱門中的熱門。在政府的支持下,騰訊、阿里等國內(nèi)科技巨頭也都卯足了勁兒打造醫(yī)療AI平臺。
根據(jù)IDC白皮書呈現(xiàn)的數(shù)據(jù),中國有近千家醫(yī)院部署了AI系統(tǒng),其中超過一半的醫(yī)院部署了醫(yī)學(xué)影像AI系統(tǒng)。目前中國有超過100家醫(yī)療AI公司,其中約40家屬于醫(yī)療影像AI公司。
IDC對36家中國醫(yī)院的調(diào)查結(jié)果顯示,約三分之一的醫(yī)院表示,醫(yī)學(xué)影像AI系統(tǒng)的主要價值在于有效提高了診療和治療的工作效率。
基礎(chǔ)設(shè)施提供商、新興醫(yī)療AI創(chuàng)企、解決方案供應(yīng)商、醫(yī)療機(jī)構(gòu)等各類公司初步構(gòu)成了中國輔助影像的生態(tài)體系。
▲醫(yī)療人工智能生態(tài)圖譜
芯片是整個醫(yī)療AI發(fā)展的核心環(huán)節(jié),為醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)升級提供算力的支撐,現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)較有代表性的主流加速方案有GPU、FPGA、ASIC、TPU等芯片。根據(jù)IDC白皮書提供的信息,受性能、成本等因素影響,GPU在醫(yī)療AI領(lǐng)域更受認(rèn)可。
除了芯片廠商外,技術(shù)提供商也是整個醫(yī)療AI體系重要的底層支柱。目前中國AI創(chuàng)企的業(yè)務(wù)主要面向應(yīng)用層,輔助醫(yī)療影響診斷、輔助臨床診斷、虛擬醫(yī)生診斷、基因測序、新藥研發(fā)等應(yīng)用均在快速發(fā)展。
▲醫(yī)療人工智能市場成熟度
IDC白皮書對這些應(yīng)用所需的AI技術(shù)以及它們在國內(nèi)的發(fā)展情況均做了具體的分析。例如,得益于AI圖像和語音識別技術(shù)的相對成熟,我國醫(yī)療AI創(chuàng)企業(yè)務(wù)場景多集中在病灶篩選和語音電子病歷,同時深耕基因測序、藥物研發(fā)等方面的公司相對較少。
不過,不是說有了技術(shù)就能輕易做好應(yīng)用,更遑論醫(yī)學(xué)這種與人體健康關(guān)系密切的應(yīng)用。
技術(shù)公司不懂醫(yī)學(xué),醫(yī)學(xué)專家又不懂AI,要想快速結(jié)合AI技術(shù)和醫(yī)療需求,還需要具有綜合醫(yī)療信息化經(jīng)驗的公司來提供整體解決方案。
這類公司更加熟悉醫(yī)療行業(yè)的業(yè)務(wù)流程,對醫(yī)院應(yīng)用場景和醫(yī)生訴求有更深刻的理解,擁有廣泛穩(wěn)定客戶渠道,在快速整合AI技術(shù)和醫(yī)療需求方面具備天然優(yōu)勢。
而之所以將醫(yī)療機(jī)構(gòu)這些數(shù)據(jù)提供方最后提及,是因為高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)對醫(yī)療AI系統(tǒng)的表現(xiàn)至關(guān)重要。中國有許多醫(yī)院設(shè)備還相對老舊,影像數(shù)據(jù)信噪比相對較低,對醫(yī)生診斷造成干擾。
深度學(xué)習(xí)通過提取高效算法來代替手動獲取特征,在一定程度上降低人為因素造成的誤診率,這對醫(yī)生短缺的地區(qū)尤為有幫助。
02
三大難題阻礙醫(yī)療AI平臺構(gòu)建,IDC為開發(fā)者開藥方
總體來看,基層醫(yī)院、省級醫(yī)院、獨立影像中心等醫(yī)療影像提供方均對AI輔助影像診斷系統(tǒng)有迫切需求,但建立如是系統(tǒng)需要翻越數(shù)據(jù)、算法和算力等多座大山。
經(jīng)分析,IDC白皮書將建立和應(yīng)用醫(yī)療AI系統(tǒng)的難題分為三點,分別是建立醫(yī)療大數(shù)據(jù)系統(tǒng)、開發(fā)AI算法模型和建立專業(yè)的AI平臺。
▲醫(yī)療人工智能平臺組成
其中,醫(yī)療AI平臺包括數(shù)據(jù)資源層、AI平臺和醫(yī)療應(yīng)用層。數(shù)據(jù)資源層采集來自各科室的醫(yī)療數(shù)據(jù),應(yīng)用層則影響AI技術(shù)的選擇。
AI平臺由開源框架、算法和技術(shù)構(gòu)成,算力為AI平臺的運(yùn)算效率提供保障,開源框架和算法的選擇則影響最終呈現(xiàn)的AI應(yīng)用效果。
搭建醫(yī)療AI平臺通常有兩種方案。
一種是獨立于業(yè)務(wù)系統(tǒng)的醫(yī)療AI平臺,它會將分散在各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合,生成醫(yī)療知識圖譜。
此類的平臺的好處在于,可以快速將醫(yī)學(xué)知識和治療經(jīng)驗移植到醫(yī)療資源不足的地方。但它的缺點也很明顯,即數(shù)據(jù)標(biāo)注耗時長、建設(shè)難度大。
另一種是嵌入式醫(yī)療AI平臺,它將AI模塊內(nèi)嵌到醫(yī)院原有業(yè)務(wù)系統(tǒng)中,不會改變醫(yī)生原有操作習(xí)慣,也不依賴原有系統(tǒng)數(shù)據(jù),有助于保障數(shù)據(jù)安全。
據(jù)IDC白皮書提供的信息,中國醫(yī)療機(jī)構(gòu)對后者普遍接受度更高。
那么開發(fā)者應(yīng)該如何著手搭建精確可靠的AI平臺呢?IDC白皮書不僅對醫(yī)療AI平臺做了全面的研究,還分條縷析地為開發(fā)者們提供了一些工作原則方法上的藥方。
比如,建議先選擇開發(fā)醫(yī)學(xué)影像AI系統(tǒng),選擇專業(yè)性的AI平臺來開發(fā)和運(yùn)行系統(tǒng)。
再比如,先從獨立醫(yī)療AI平臺著手,部署和應(yīng)用較成熟的AI智能系統(tǒng),在其落地并運(yùn)行順暢后逐步建立嵌入式醫(yī)療AI平臺。
參考這些建議,或許能幫助開發(fā)者們在搭建AI平臺少走一些彎路。
03
專業(yè)一體化平臺成新秀,高效精準(zhǔn)引行業(yè)玩家青睞
盡管醫(yī)療AI系統(tǒng)的部署正在很多醫(yī)院如火如荼地推進(jìn)中,但部署過程中的問題也持續(xù)存在。
在IDC調(diào)查的醫(yī)院中,有31%的醫(yī)院都認(rèn)為醫(yī)療結(jié)構(gòu)的硬件平臺和AI系統(tǒng)間集成和性能調(diào)優(yōu)難度大、硬件性能利用率低是最大的難題。此外,優(yōu)秀的AI系統(tǒng)對醫(yī)院的設(shè)備和開發(fā)能力均有較高要求。
一方面,很多醫(yī)院成像設(shè)備老化,畫質(zhì)達(dá)不到要求,收集到的影像數(shù)據(jù)質(zhì)量不夠高,或者運(yùn)算機(jī)器升級不及時,無法快速執(zhí)行應(yīng)用新算法。
另一方面,開發(fā)水平?jīng)Q定AI計算平臺的準(zhǔn)確度和計算效率,對開發(fā)團(tuán)隊的技術(shù)能力要求很高。
這一通下來,多數(shù)開發(fā)人員都會感到“偏頭痛”。而專業(yè)性一體化平臺可以節(jié)省平臺搭建和調(diào)試工作,使開發(fā)者專注模型訓(xùn)練和系統(tǒng)應(yīng)用,這使之無疑會受到更多開發(fā)者的青睞。
英偉達(dá)推出的一款醫(yī)學(xué)成像超級計算機(jī)Clara即是如此。它是一個具有突破性算法的開放平臺,集成了英偉達(dá)GPU的計算能力和多種機(jī)器學(xué)習(xí)模型,并提供專業(yè)工具和運(yùn)行支持,可以為醫(yī)療儀器實現(xiàn)虛擬升級。
具體而言, NVIDIA Clara超算平臺提供一個開放的、可擴(kuò)展的、可遠(yuǎn)程的通用平臺,利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行3D重建,將醫(yī)學(xué)影像設(shè)備中存儲的二維影像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為全彩色動畫成像,顯著提升數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)維度,從而更好地幫助醫(yī)療人員進(jìn)行診斷。
▲在英偉達(dá)Tesla V100 GPU上運(yùn)行V-net(卷積 3D 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)),對心臟左心室進(jìn)行3D立體超聲波成像(NVIDIA blogs)
NVIDIA Clara AGX系統(tǒng)是Clara平臺的核心,為開發(fā)者提供豐富的軟件開發(fā)工具包(SDK)進(jìn)行設(shè)計和開發(fā)工作,開發(fā)者還可將應(yīng)用產(chǎn)品部署到嵌入式、預(yù)置式和云端等多種計算環(huán)境中。
Clara超算平臺已經(jīng)開始幫助中國AI公司更快捷地實現(xiàn)儀器智能化和工作流程自動化。例如,專注于為醫(yī)療影像輔助篩查的AI公司推想科技就采用Clara,以幫助研發(fā)人員縮短開發(fā)周期。
因為Clara對硬件沒有硬性要求,同時還能解決英偉達(dá)不同代產(chǎn)品間的兼容性,推想科技計劃在今年3月推出基于Clara超算平臺的肺結(jié)節(jié)輔助診斷產(chǎn)品,以替換該公司此前在200多家三甲醫(yī)院部署的產(chǎn)品。推想科技還計劃在云端部署Clara,為醫(yī)療資源貧乏地區(qū)賦能。
在人們越來越關(guān)注健康的今日,但凡癌癥等頑疾能早幾年被成功篩查,就能拯救數(shù)以萬計的生命。前沿AI技術(shù)正憑借其強(qiáng)大的計算能力,逐步參與到癌癥早篩、基因測序、新藥研發(fā)等工作中,全面推動醫(yī)療行業(yè)的革新。
如今,醫(yī)療AI的開發(fā)和應(yīng)用已經(jīng)成為一種必然趨勢,而一個在臨床診斷上具備出色表現(xiàn)的醫(yī)療AI系統(tǒng),需要像Clara這樣強(qiáng)大而易用的通用平臺,在幫助開發(fā)者提高開發(fā)效率的同時,確保專業(yè)高水準(zhǔn)的診斷準(zhǔn)確度。
與金融、零售等行業(yè)相比,AI在醫(yī)療行業(yè)的利用率還很低,但也因此有著更廣闊的上升空間和機(jī)遇。在國內(nèi)多類公司爭相布局醫(yī)療AI領(lǐng)域的風(fēng)口,醫(yī)療AI生態(tài)體系的角色分工會更加細(xì)化。
隨著AI在醫(yī)療領(lǐng)域的商業(yè)模式更加成熟,跨地區(qū)數(shù)據(jù)整合有所突破,以及更多掌握AI算法和醫(yī)學(xué)知識的通用人才成長起來,精準(zhǔn)醫(yī)療的實現(xiàn)指日可待。
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原文標(biāo)題:扶搖醫(yī)療!中國乘AI之風(fēng)直上世界第二!
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