人工智能 · 2024年1月17日

零氪科技与医患、社会共同创造的AI应用解决看病难题

12月17日·北京,2019爱分析·中国人工智能峰论坛现场,零氪科技被授予“中国人工智能科技服务商50强”。

在数据智能的赛道上,在五年的一步步成长中,零氪AI一直将成为医生的诊疗助手,缓解我国医疗资源不平衡和看病难的问题作为使命和目标。过程中,我们收获了来自专家、医生、政府部门、患者以及媒体等多方的关注和帮助,共同打磨出了能够解决一些临床问题的AI应用。

所以,在这个岁末年终的系列盘点中,就让我们先从AI说起……

时刻一

十一月。

权威学术期刊《中国胸心血管外科临床杂志》刊出一篇报道对AI成果的报道,题为《人工智能辅助肺癌诊疗一体化解决方案的临床实践与展望》。

这是由南开大学附属天津市胸科医院胸外科张逊教授发表,介绍了天津市胸科医院、厦门大学第一附属医院、零氪在2018年承担的原天津市科学技术委员会(现组建为天津市科学技术局)的重大科研攻关项目。经过 1 年时间的研发和临床应用后,形成了AI 辅助肺癌诊疗一体化解决方案。

众所周知,AI从实验室的算法,到临床落地,再到走向成熟,要经历漫长的打磨,这需要多方共同的努力和协作。

该方案中,在政府给予的强力政策扶持基础上,零氪AI在天津市胸科医院、厦大一附院进行持续的落地应用、打磨。临床医生在繁忙工作之余,耐心向零氪AI研发人员反馈问题、提出需求、共同讨论、更好改进……仅仅2018 年 7 月至 2019 年 9 月间,医生们利用 AI 辅助诊断系统就分析了 19331 例肺部 CT 检查的病例资料,积累了大量的数据和经验,为AI的“成长”提供了宝贵的资料。

如今,“AI 辅助肺癌诊疗一体化解决方案”实现AI 辅助肺癌的影像学诊断、AI辅助肺癌病理学诊断、AI 辅助肺癌诊疗决策系统、AI 辅助肺癌单病种数据库的建设和使用。

方案未来将会加入与 AI 辅助肺癌诊疗相关的更多内容,如分子生物学诊断、蛋白组学诊断、AI辅助肺癌放疗的靶区设计、AI 辅助治疗肺癌药物的研发及临床试验等。

人们正欣喜的看到,多方通力协作下,“AI 辅助肺癌诊疗一体化解决方案”正成为医生的得力帮手,让无数肺癌患者受惠。

时刻二

9月的厦门风光旖旎。

第22届全国临床肿瘤学大会暨2019年CSCO学术年会上,肿瘤领域的最新研究成果层出不穷,让人目不暇接,AI+肿瘤也成为行业瞩目的焦点。

中国医科大学附属第一医院肿瘤内科主任刘云鹏教授联合零氪首次发布“化疗后骨髓抑制风险预测AI”。刘云鹏教授与零氪AI团队一道,利用算法,建立针对化疗结果评估的AI预测模型——即在患者进行化疗前和化疗初期,通过该模型预测不同化疗方案选择时,患者出现骨髓抑制风险概率,从而辅助医生为患者制定个体化的诊疗策略,降低患者发生骨髓抑制的风险。同时,也可帮助医生和患者对治疗效果设定合理的心理预期。

复旦大学附属中山医院呼吸科胡洁教授团队则希望利用人工智能技术对影像组学、液体活检等临床多组学数据进行处理,对肺癌进行早期诊断,这可以在一定程度上提高诊断效率及准确率。胡洁教授在大会说,生物学研究领域正在掀起一场组学革命。由于大量数据产生,医生进行医疗决策的信息维度不断增多,整合基因组学、转录组学、影像组学等多组学数据,可为临床决策和科研工作所用,促进精准治疗的发展。

正是基于此,胡洁教授与零氪一起尝试在人工智能的帮助下整合多模态数据,对肺结节的良恶性进行预测。

我们有理由期待,医学专家的智慧与人工智能的技术能够碰撞出越来越多的创新的火花。

时刻三

5月的北中国即将入夏,坐在开往北京的高铁上,零氪AI团队工作人员李津辰有些心潮澎湃。

不久前,他所在的福大(福州大学)-零氪科技荣膺“2019数字中国创新大赛-肝癌影像AI诊断”桂冠,并斩获最佳商业潜力奖。

夺冠路途堪称艰辛。在参加的大数据医疗——肝癌影像AI诊断赛题中,初赛,他们创新性提出了多尺度联合投票模型,从1397支参赛队伍中脱颖而出,拿到了A、B榜的双冠;挺入福州分区决赛后,与其余9支队伍展开激烈对决,并获得总决赛的晋级名额。总决赛上,团队不但给出了准确率高达90%以上的解决方案,并在真实世界肝癌数据中,验证了方案具有较高的泛化能力。为了让方案不单单停留在理论层面,真正应用到临床实际场景中辅助医生,团队还开发了国内首个综合的肝癌AI辅助诊断系统。最终,夺冠而归。

零氪肝癌影像AI获得认可的背后,是现代算法与传统医学的融合。

李津辰和小伙伴们很清楚,医学作为系统科学,其数据逻辑、建模、分层非常复杂和丰富。只有算法专家和医学专家深度融合,彼此听懂各自的“语言”,才能跨过医疗AI的门槛。

除了零氪科技AI团队汇聚了一批复合型人才,在产品研发过程中,需要与医疗机构紧密合作。零氪AI团队与临床医生进行充分地交流与探讨,反复打磨零氪AI辅诊系统,使得AI真正能够在临床应用场景中真正落地。

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