人工智能助力智慧医疗 AI赋予智慧医疗生命

在新冠肺炎肺炎疫情深刻改变世界医疗卫生行业的时候，人工智能与医疗企业的融合为医疗技术的创新和进步提供了新的动力，但也面临着产品落地、盈利规模小、周期长的困难。

用专门的相机拍一张视网膜的照片，就可以瞬间收到自己的健康风险评估报告。这种听起来有点“科幻”的医疗服务，是杭州银江智能医疗集团在2020年全球人工智能大会上推出的最新应用。公司目前可以通过人工智能自动识别视网膜照片，尽早发现眼睛、心血管系统、神经系统、内分泌系统等30多种健康风险，实现早发现、早治疗。

瞄准人工智能、生命健康等前沿领域，增强国家战略科技实力，提升企业技术创新能力...在新冠肺炎肺炎疫情深刻改变世界医疗卫生行业的时刻，人工智能与医疗行业的融合为医疗技术的创新和进步提供了新的动力。

人工智能推动医学影像行业的创新

“摄像头识别健康，听起来不可思议。主要是因为AI对图像的识别精度要求非常高。尤其是在视网膜狭窄区域，如果识别准确率不足，很容易给患者造成困扰。”银江集团董事长吴越介绍了一款名为“Aircamera+”的医学影像相机。

目前，相机已在浙江30多家公立医院、体检中心、连锁眼镜店、保险公司率先为居民提供便捷的健康检查服务。

吴越表示，在上市之初，该公司预计今年将出售100台“Aircamera+”，但截至10月，第一批430台“Aircamera+”已被抢购一空。“这对我们公司和整个医疗设备行业来说是一记强心针。”说起他公司在医学影像领域的明星产品，吴越的话里充满了自豪。

除了银江集团的“Aircamera+”，国内人工智能技术企业易图科技推出的“新型冠状病毒肺炎智能影像评估系统”也是AI辅助医学影像技术的杰出成就。通过对病灶的形态、范围、密度等关键影像学特征的定量和组织学分析，系统可以准确测量疾病的累积肺炎负荷，实现CT全肺病灶的动态4天对比，有助于临床判断病情和评价疗效。

医学数据处理能力不足

人工智能医疗远不止医学影像。根据2020年全球人工智能大会的数据，在108家智能医疗企业中，有8个应用领域，包括医学影像、医院管理、疾病风险预测、虚拟助手、健康管理、药物挖掘、辅助诊断和辅助研究。

然而，由于缺乏医疗数据处理能力，许多智能医疗企业仍然面临着产品落地、利润规模小、周期长的困难。“对于AI医疗行业来说，如何利用现有的医疗数据，决定了企业的创新高度。”在世界人工智能大会的主题论坛上，科大讯飞的联合创始人吴小如描述了数据处理对智能医疗行业的重要性。

总的来说，医疗行业的数据量很大，但是标准化的数据很少。另外，每个医院终端都不交换医疗数据，使得AI更难系统地学习和掌握医疗设备。

2020年，“Aircamera+”进入浙江30多家医院和医疗中心，为4000多名患者提供医学影像服务。然而，即使这样的“明星产品”也不能在医院之间共享数据。“Aircamera+”不得不付出更多的时间进行深度学习，从而大大延长其产品的利润周期。"改善信息平台的条件至少需要一整年的时间."面对现实，吴越有些无奈。

当AI医疗“崩溃”的时候

整个人工智能医疗行业显然已经注意到了这个迫切的问题。在2020年全球人工智能大会上，企业家代表一致认为“搭建医疗行业数据平台，促进人工智能医疗的数据共享，建立人工智能医疗的数据处理标准，是所有企业的共同追求”。

面对缺乏标准化数据的困难，翼展智能医学影像公司想到通过“医疗协会”打破信息流通的壁垒。“没有电子病历，电子健康档案就不完整，很难做到双向转诊、分级诊疗。”在困境下，Wingspan开始构建自己的医疗数据系统。从2018年开始，Span与百度、CMU合作解决算法，通过医生小组、医院、医学影像中心解决数据问题，专注于海量影像数据的清理和标注，标准化影像数据和诊断报告，整合海量可用影像数据。

记者了解到，基层医疗单位可以通过翼展云影的医学影像诊断平台上传医学影像，远程诊断中心收到影像后，可以快速完成诊断和文字编辑，发回下级医院。除翼展外，科大讯飞、推理科技、UIH智能等公司也与互联网公司合作推出了自己的医疗数据共享系统。

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