AI测肤领导者

继柯洁与AlphaGo后又一场人机巅峰对决?这次是AI对战病理阅

2019-09-20 18:55:40
12月17日,国内首个宫颈液基细胞学人工智能辅助诊断人机挑战赛火热举行。由我司自主开发的“病理阅片AI”表现快速、稳定,获得现场资深医学专家一致肯定。同日,宜远智能受邀参加2017年国际产业人才大会,获TVS电视台独家报道。
 
 
 
国内首场宫颈液基细胞学人机挑战赛上演

 
2017年12月17日上午,在南京举办的2017年临床病理联盟会议上“专题四:细胞病理智能诊断与数字病理诊断”专场,国内首个宫颈液基细胞学人工智能辅助诊断人机挑战赛火热举行。
活动现场气氛紧张热烈,AI、病理医师代表,及台下的近200位参会病理医师均通过后台系统踊跃参与,各方代表诊断结果即时展示于大屏幕,一目了然,上演了一场“速度”与“精准”的大角逐!

 
珠联璧合,先锋思想碰撞

 
此次宫颈液基细胞学诊断人机挑战赛活动,由南方医科大学丁彦青教授、梁莉教授所领衔的病理专家团队,中国生物信息学术委员会副主任委员、国家青年千人张镇海教授生物信息分析技术团队,宜远智能人工智能团队,以及华银健康病理图像大数据与信息技术团队共同协办开展完成,还得到亚马逊云计算的GPU算力支持。
 
注:华银健康是以医学诊断技术服务为核心的综合性健康医疗集团企业,其病理诊断中心已成为华南地区乃至全国最具影响力的病理诊断中心之一。

 
病理新世界,AI对战阅片高手

 
现场分别分成了通过计算机AI系统进行诊断的人工智能诊断组(“AI组”),临时邀请的3位具五年以上细胞病理诊断经验病理医生所组成的传统显微镜诊断组(“医师组”),以及现场所有参会医生所组成的手机阅片诊断组(“手机阅片组”)。
现场大屏幕说明阅片规则
 
从诊断时间来看,3位医生各自完成10个病例诊断所需时间为10到12分钟不等。AI组完成30个病例诊断共用时8分23秒,其高效显而易见。
AI组、医师组、手机阅片组同时阅片
 
从诊断结果准确率来看(与病例原诊断结果符合情况),AI组与医师组一致率73.33%。AI组与数据提供方一致率93.33%。医师组与数据提供方一致率80%。
 
换句话说,一共30例切片,AI用时不到9分钟对了28个,三位医生一共用时32分钟对了24个。
 
医师组的特点是医师经验及临场状态差异较大。手机阅片组也呈现出了个人差异与结果分散的特征。就本场活动表现而言,AI组快速、稳定的优势显而易见,甚至可以说略胜一筹。这个结果既是意料之外,也在情理之中。
AI组与医师组诊断结果展示

 
病理大腕亲临,肯定AI潜力

 
此次人机挑战赛专家云集。从moderator到评审团,都是来自全国各地一等一的病理医师。现场更有中国科学院卞修武院士、中国病理学界的“南丁”丁彦青教授、“北丁”丁华野教授等资深医学专家全程参与。
权威病理专家全程观战

 
专家观点

 
卞修武院士:人工智能能综合很多人脑不能同时运行的数据,比如它能同时运行影像多模态数据、病人年龄等临床数据,快速分析与判定,所以从某种角度而言,人工智能对复杂、疑难病例的判断会比人脑更全面、更有力。
临床病理联盟大会专家,中国科学院卞修武院士
提出肿瘤血管病理学并建立病理诊断体系
 
丁华野教授:这是首场真正意义上的细胞病理诊断人工智能展示,为我们展示了人工智能在病理诊断上的可能性,接下来应该将此项技术的研究工作更深入,投入更多的关注,促进其发展。
我国著名病理学专家丁华野教授
从事病理工作40余年,我国乳腺癌病理诊断翘楚
 
丁彦青教授:病理人工智能永远在路上,我们要不断攀登不断学习,这样我们的病理事业才能跟上世界病理的步伐。
中国医师协会病理科医师分会会长丁彦青教授
世界首例SARS患者尸体解剖者

 
AI给宫颈癌筛查带来的非凡价值

 
近年来,人工智能带给医疗健康领域革命性的变化,用于疾病诊断和病理分析的人工智能已成热点,国内外均已开展相关研究工作。
 
以宫颈癌筛查为例。目前,宫颈癌仍是威胁中国妇女健康和生命的主要杀手,每年新发病例130,000例,占世界新发病例的28%,死亡病例20,000~30,000例,且近年来,宫颈癌的发病有明显年轻化的趋势。筛查对于恶性肿瘤的防治具有重要意义。
 
然而,宫颈癌筛查为病理医生带来巨大的工作负担:对社区,单位,以及来院体检的女性进行宫颈癌筛查,经常产生大量的宫颈细胞涂片;筛查人群宫颈细胞涂片中,多数为正常细胞,然而病理医生要花费大量时间寻找其中数量较少的异常增生细胞;对于细胞类型分析具有主观判断偏倚以及因疲劳产生误判风险;而且对于阴性结果报告,医生可能因为担心遗漏又要重复对图像进行检查。
准确判读宫颈涂片是一件非常不容易的事情
 
人工智能模型可持续训练、升级能力强,保障精准度可持续提升。同时人工智能诊断效率更高,可消除疲劳导致误诊情况以及病理医生水平差异,诊断结果更加客观、一致,最大限度解放病理医生的劳动力。
 
基于海量病理扫描图片大数据的人工智能辅助病理诊断平台,经深度神经网络抽提细胞学特征进行训练,精准度可超过资深病理医生(本项小规模样本测试活动中正确率为93.3%,具五年以上诊断经验医师组正确率为80.0%)。

 
关于AI技术提供方宜远智能

 
深圳市宜远智能科技有限公司(简称“宜远智能”)是一家立足于AI赋能医疗健康产业的留学生创业企业,在医学放射影像及病理图像领域打磨出了国内领先模型。其算法优势自然可以归因到其创业团队的背景上。
 
创始人吴博本科就读于清华大学,曾任爱立信高级研究员、英国利兹大学博士后、香港浸会大学博士。合伙人刘凯是其同门师弟,曾为腾讯数据平台高级算法工程师;另一技术负责人吴宇曾同为腾讯数据平台AI算法工程师。团队包括还多名AI与高性能计算领域的硕博士、新浪/联想/唯品会背景的算法人才、以及医疗领域的资深从业者。
 
吴博曾称,“别的公司连一个AI模型人才都难求,我们连实习生都是伯克利、港科大、港大、南科大来的顶尖深度学习好手,背后还有一大票教授、国家千人计划的合作伙伴作为后盾。” 正是这样的一支团队,开发了技术水平国内领先的宫颈液基细胞学人工智能辅助诊断系统,并率先于国内大型学术会议上展示。
宜远智能的病理AI系统界面及模型架构
 
此次人机挑战赛并非宜远在AI医疗领域的首秀。早在今年7月份,病理AI阅片项目的负责人吴宇就曾作为队长带领宜远智能,联合香港浸会大学GPU高性能计算实验室,参加了总奖金100万,阿里巴巴&Intel举办的天池医疗AI大赛[第一季]:肺部结节智能诊断,获得线下第一赛季GPU平台全球第2,国内第1(共2887支队伍)。【注:戳链接可查看技术分享贴《如何用深度学习进行CT影像肺结节探测(附代码开源)》】。据吴宇介绍,AI诊断效率仍有很大的提升空间。
技术负责人吴宇在比赛现场
 
到目前为止,成立仅八个月的宜远已经先后与多家医院的科研团队展开合作,项目涵盖骨科智能诊断、皮肤病智能筛查、肺结节筛查领域。在具体合作细则上,公司负责模型跟算法,医院/医生负责临床问题定位、数据标注解读等。

 
人工智能+医疗,未来可期

 
我国病理医师人才匮乏、医师水平参差不齐已是不争的事实,且病理医师人才培养周期长,诊断缺乏规范化、标准化,成为限制我国临床水平发展的关键因素之一。在国务院《新一代人工智能发展规划》等政策文件引领下,智能医疗和智能病理是重点发展方向。人工智能于病理学科的广泛应用,似乎是解决我国当前病理学发展困境的曙光。
 
从深蓝到阿尔法,从无人驾驶到智能教育,人工智能(AI)给大众生活方式、思想带来极大变化。“AI+病理”无疑是今年中国病理界最IN的话题之一,今后人工智能辅助诊断将如何推动病理学科与行业的升级,病理医师与AI的关系如何定位,值得每一位病理人思考,同时让大家对未来的无限可能充满想象!

 
宜远智能亮相小谷围峰会

 
人机大战同日,“2017年国际产业人才大会•小谷围峰会”在广州大学城(番禺小谷围)星海音乐厅隆重举行。本次会议以“智汇未来,创新时代”为口号,围绕“人才引领 IAB,助力粤港澳大湾区”主题,搭建全球国际化企业和人才互动交流平台。
此次宜远智能获邀参加,也是对其实力的褒奖。推出的“测肤AI”也在智能互动体验区与观众会面,并接受广东南方电视台TVS的独家报道。
 
 
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记者小姐姐亲自体验人工智能测肤
 
此次会议由广州市智汇谷人才联盟和国际数据集团(IDG)联合主办。国内外知名企业家、学者和政府领导,以及来自全国各地的高端人才、高校代表、番禺区重点发展领域人才代表共聚番禺,是一场创新时代的产业人才盛宴。
宜远智能展示的最新测肤AI系统能够对皱纹、斑点、毛孔等皮肤问题进行基于深度学习模型的分析,并用AI模型识别出常见面部炎症性皮肤问题(如痤疮、皮炎、敏感皮肤、毛细血管扩张等),自动生成报告,提出产品护理建议。

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