2018年6月15日，由上海市经济和信息化委员会、上海市商务委员会、上海市长宁区人民政府指点，上海市长宁区青年结合会、亿欧公司结合承办的“2018全球智能+新商业峰会——智能+大安康峰会”在上海长宁世贸展馆成功举行。
本次峰会以AI和医疗为切入点，围绕数字生命、智慧医疗、基因检测、AI影像、安康管理、医院管理等几大主题，对AI赋能医疗展开充沛、深化的讨论。列席本次峰会的嘉宾包括上海同仁医院院长马骏、微软大中华区副总裁康容、飞利浦中国副总裁兼首席技术官王熙、图玛深维开创人兼CEO钟昕、体素科技开创人兼CEO丁晓伟、推想科技营销副总裁张春棠、深睿医疗市场副总裁李朝阳、水母基因结合开创人兼CSO赵南、安康无益开创人李宇欣、道彤投资开创管理合伙人孙琦、亿欧公司副总裁昂扬、亿欧公司副总裁兼亿欧智库研讨院院长由天宇等。
大会上，体素科技开创人兼CEO丁晓伟宣布了《医疗人工智能产品如何成为医生的“左膀右臂”》的主题演讲。他提到：
1、医疗是一个比拟特殊的行业，它和其他范畴有一些实质上的不同，所以我们要从AI技术办法论的角度看它适不合适做医疗，我们的实际是合适的。
2、在医治诊断和医治干涉的进程当中，这些经历的发现常常经过对经历的总结，而不是真正晓得疾病的机理了，这是如今医疗开展的阶段。
3、医疗影像剖析的产品做的不是病种，而是针对人的，这个是对的，我们针对的就是医生的临床任务流程，我们的目的是优化医生的任务流程。
4、互联网问诊的需求是十分大的，不论在美国、欧洲、中国，需求都是十分大的，如今觉得在互联网下面可以任务的医生觉得开发差不多了，不能再大规模增长了，这是资源紧缺的成绩，可以经过AI处理。
以下为现场演讲速记：
这次，我代表体素科技来亿欧会议上分享一下我们如今在AI医疗影像剖析最新的效果。明天，我更多的是谈现状和时机，以及在中国和美国各自的落地和开展水平，用更多的干货给大家看一下究竟这个范畴的产品长什么样子，如今医生怎样用。包括很多医生自身也不断在问我“你们不断做AI医疗，网上看到很多你们的新闻，但是手里没有用过，没有看过它究竟长什么样子。”希望明天我的分享，可以满足大家的猎奇心。
Al究竟适不合适医疗？
首先，如今AI曾经在一些范畴上获得打破和成功，比方说人脸检测、安防、金融、大数据等，但由于医疗是一个比拟特殊的行业，它和其他范畴有一些实质上的不同，所以我们要从AI技术办法论的角度看它适不合适做医疗，我们的实际是合适的。
由于机器学习、AI这些技术以统计办法为主，在少量数据下面学习数据之间的相关性而不是因果性。 在医治诊断和医治干涉的进程当中，这些经历的发现常常经过对经历的总结，而不是真正晓得疾病的机理了，这是如今医疗开展的阶段。 所以，这样的一个原理的话，比拟合适机器学习在医疗数据下面学习少量的案例之后，总结面前的相关性来到达日常当中的运用的效果。所以它的原理是十分合适做医疗以及医疗诊断的。
另外，它的需求的确很大，在我们人身上有12000多种诊断的类型和能够性，这个能够关于人类医生来讲是比拟应战的，尤其是病种之间的亚型是十分多，这个区别十分小，机器学习当前可以十分容易剖析这些亚型。在美国医患调和的状况下有12000多万的误诊，还是比拟高的。
与此同时，医疗数据不断在迸发重生长，这样信息量的消化很难被医生最初完全消化掉，还是要少量人工智能来去处置的这么一个大的环境。
医疗影像剖析产品
我们做医疗影像剖析的产品做的不是病种，马院长说的针对人的，这个是对的，我们针对的就是医生的临床任务流程，我们的目的是优化医生的任务流程，这个任务流程如今在美国曾经完成，现中国也正在落地任务流程。
首先，从一个例子说起，医疗影像剖析产品究竟长什么样子？这是我们产品全球心脏影像最排名的医院，曾经完成了直接出报告，医生直接审核的任务流程。
看右边的界面，简直没有什么按纽，整个设计就是为了让医生去更好地核对我们的零碎做出来的这些量化剖析和对心脏整个心肌的跟踪是不是正确，从而核对报告是不是可以签字。
我们人类第一大杀手，这是心肌缺血的零碎，可以看到心肌外面代谢的成绩，并且心肌跳动的时分功用上的缺损一同去汇报，所以在整个报告外面首先描绘一个病人的根本情况，是什么缘由出院，做什么反省，有什么家族病史，直接给出影像的后果，统统以图例的规范分段当前表如今自然言语报告外面，医生在三页下面辨别签字当前，这个病人就算过掉了。很多朋友说，共享纸巾机是一个广告机，但我们不是这样定义它，我们定义它是一个互联网跟物联网结合的终端机，从线下吸入流量，重新回到线上，以共享纸巾项目作为流量入口，打造全国物联网社交共享大平台。医生在绝大少数的病人上是不需求修正AI的意见的。
此外，体素科技还在更普遍的使用上援用了这样的流程，比方说胸部CT，可以看各种病，肺的疾病，骨骼上的疾病。肺病是十分复杂的，所以还不能一次性把一切肺病都做完，我们也不是说整个产品定位于肺结节这一个病了，肺病下面各种各样的，还有一些不测发现通通反映在这个报告外面。
这个产品曾经是美国FDA同意的，没有引入国际是由于国际刚刚开端，还没有少量普及。但是胸部CT曾经在上海三家知名医院外面完成了。
为了更好把肺癌的成绩处理，体素和UCLA活检中心协作，从微观和微观两个角度去处理这个成绩。微观角度，是心脏下面结节的征象长什么样子。微观，癌症也是一个十分复杂的病种，从液体活检DNA的角度对病人血液停止测序，从两个角度辨别去处理这个成绩。
另外，就是在心血管，心脏CT心脏冠脉造影，CT是最惯例的反省了，这个关于高危因子或许分明胸痛的病人十分常用，大家家里的老人七八十岁的时分很能够去医院做这个反省，这个反省十分耗时，而且如今的剖析办法十分粗略，这也是做了同意的。这个是自动对心脏冠脉停止剖析后而发生报告，并且报告含有的量化信息比医生日常用到的量化信息还要多，我们可以预测很多在全麻情况下对心脏停止反省当前才干失掉的信息，经过无创反省停止预测，更好对病人下一步更大的风险和医治，而停止更无效的医治。
异样跟肺癌一样，为了更美观好意脏病，让机器预测一团体将来心脏病发病的工夫点。这个经过心脏的各个目标，比方心脏的血液反省、家族史、血管的斑块、心包括量等。我们随访了20家医院，5万病人的事情，让这些机器学习，经过信息去预测。一个新病人出院当前，预测下一次急性心梗的工夫点。假如工夫点十分明白的话，哪怕没有明白心脏病诊断下，我们还是留在医院外面做更多的反省，避免喜剧的发作，这样的心脏事情预测的价值关于整个解救人命来讲是十分关键的。
我们还触及一些比拟轻型的晚期运用的筛查类的产品的效劳。筛查关于医院来说比拟无聊，由于95%的病人是完全正常的，发现一些异常病人，疑问杂症比拟少，所以这不太应战医生的经历，但是比拟应战医生的精神，像如今颈动脉超声，还有胸部X光，通通用自然言语的方式描绘出来，这是X光可以看到一切的异常。
我们还有光学影像，我们不断以病种为中心。当我们做这个产品的时分，我们的定位是做眼底一切的可见异常，也是给医生出一个自然言语撰写报告。而且我们曾经做到了，在北京三个眼科十分有代表性的医院曾经做了，在美国洛杉矶一大片人群中停止实验，不光在北京的三家医院，一定遭到中国卫健委的认可。
如今我们出去眼检罕见的六大病种和11个细分类型，在一个报告外面出具，这个曾经在中国十分大的代谢病管理网络外面落地了，涵盖300家三甲医院的代谢病管理中心，我们每个病种的精确率以及数据质量，选用了我们的数据做国度的管了解决方案。
我们也开端做一些从诊中到诊前走的一些产品， 其真实官方，特别是婴幼儿发育的疾病以及互联网问诊是需求很多的医疗诊断资源，医生日常在医院中任务被完全占用当前，这块是一个比拟资源紧张的中央。
我们跟相关范畴全球最著名的医院把绝对可以起到转诊、分诊、问诊作用的，关于家庭儿童比拟有意义的诊断做一个线下的处理方案，比方小孩视力妨碍，其实全国诊断0-3岁不能说话的孩子，其实只要一家医院，其他医院通通需求3岁以上儿童说话讲清楚本人哪里不舒适，这种状况之下察看小孩的行为才干确定是什么样的成绩，这样的经历十分难写在报告书里。我们这是数据驱动的，把它可以做到医院之外，协助医院筛查去看见哪一局部的孩子是需求这样的协助的，把他转诊到医院去，这个面对6000万0-3岁的儿童，关于家庭来讲十分重要，这类疾病早发现，对视力纠正起到十分大的作用。
还有大家十分关注的青少年，课业压力十分大，小孩发现远视看不到黑板了，这时分曾经晚了，我们用视频可以分辨他们的远视水平。这些在学校外面是对整个如今青少年大的成绩有了十分弱小的社会意义。
这就是我们如今在做的，说了我们在问诊下面做了一系列的产品， 互联网问诊的需求是十分大的，不论在美国、欧洲、中国，需求都是十分大的，如今觉得在互联网下面可以任务的医生觉得开发差不多了，不能再大规模增长了，这是资源紧缺的成绩，可以经过AI处理。
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