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當前位置:首 頁 >> 新聞中心: 廈門第二醫院影像科主任郭崗:AI如何給醫生減負

廈門第二醫院影像科主任郭崗:AI如何給醫生減負

添加時間:2017-9-13

7月20日,國務院發布關於人工智能的發展規劃,其中就要求發展“智能醫療”。理想中的智慧醫療場景是:病人進入醫院,在大廳裏可以通過機器人來谘詢要掛哪個科;醫生在跟病人的問診過程中,係統可以自動將問診語音轉化為文字,並通過自然語言理解技術轉化為結構化的電子病曆;同時,人工智能係統將給出醫生診斷和治療的建議;病人去做影像檢查,人工智能係統會輔助醫生閱片。

人工智能與醫療的結合受業界矚目,而醫療影像則被認為是AI與醫療的融合中,最有可能率先實現商業化的領域。

醫療大數據中有超過80%的數據來自於醫療影像,大量的影像數據讀取客觀要求更為高效、準確的技術手段,而人工智能恰好可以滿足要求。於是,具備技術和數據優勢的科技巨頭紛紛以“AI+醫療影像”為突破口,布局醫療領域。

影像科的痛點:看不完的片子

9月1日,以“架構·人機同行”為主題的IBMSystems創行者高峰論壇在北京召開。IBM全球及大中華區硬件係統部負責人,金融、醫療、製造等領域的企業、合作夥伴共同參與。

醫學影像作為醫生診斷過程的重要參考依據,承擔了不可替代的作用。影像科醫生為什麼會走上AI之路?其中存在一些頗為無奈的客觀原因。患者在發生重病、大病的時候,第一時間想到的是去三甲醫院就診,因為隻有大醫院才有先進的設備、優秀的醫療團隊、妥善的治療方案。但,也正是醫療資源的不均衡,影像科醫生特有的工作環境和工作壓力,使得影像科醫生所承載的壓力越來越大。

廈門市第二醫院醫學影像科主任郭崗

廈門市第二醫院醫學影像科主任郭崗表示,影像科每天要接診600-700位患者,每個患者的片子從幾十張到幾百張甚至上千張,都需要醫生用肉眼去觀察。每個患者平均花費的時間10-15分鍾,600、700個病人就要170多個小時。而每個醫生每天工作8小時,至少要21個人不停的看。“醫生每天在眼力和腦力的強大壓力下也非常容易疲勞疲憊,正是因為這些疲勞和疲憊,也很容易造成對片子的漏診和誤診,引起一些不必要的醫患關係的緊張。”

廈門二院為什麼會與IBM牽手?

影像科為什麼能夠最先和AI進行合作?郭教授認為,海量的片子絕大部分是常見病和多發病,這種片子的特征,有比較典型的影像表現和規律性,診斷上不是太難。這是人工智能介入的一個很好的基礎。

同時,鑒於影像科醫生巨大的工作負擔,如何把醫生從繁重甚至簡單重複的工作中解脫出來,有更多的時間進行精準醫療和教學研究也成為一個必要的需求。郭教授向雷鋒網表示,醫學院的醫生都承擔著科研任務,需要有更多的時間去提高服務質量和醫療效率。“所以我們想如何和人工智能合作,有一套輔助診斷的係統,幫助我們提高效率。也正是基於這種考量,IBM具有完整的場景,固定的硬件,同時有一套完善的解決方案。還有一點也是我今天一直關注的,數據的安全。正是因為這些,IBM打動了我們,所以我們就開始合作了。”

IBM:“平台+服務”的集成解決方案

在工作環境的巨大壓力下,影像科醫生尋求人工智能進行輔助篩查也成為了一種必然的選擇。在這點上,廈門市第二醫院選擇了與IBM進行合作,采用其人工智能解決方案。

IBM今年推出的認知係統(CognitiveSystems)借助擁有CPU:GPUNVLink的麵向高性能計算的IBMPowerSystems架構,提供人工智能相關工作負載所需的高性能計算力。據了解,認知係統集成了PowerAI深度學習框架,提供預編譯的主流深度學習軟件工具包,針對NVidiaGPU及NVLink優化性能。而認知係統中包含的BlueMind深度學習平台具有深度學習功能,基於Spark大數據平台框架,以較高的並行效率和擴展性能進行深度學習平台的資源管理、調度。

IBM全球副總裁、IBM中國係統開發中心總經理謝東在論壇上表示,IBM推出的人工智能集成解決方案有幾大特點。

第一是“平台+服務”。平台是硬件軟件一體化的方案,包括Power、PowerAI、BlueMind等等。謝東表示,“我們覺得光有一個平台推向行業用戶還不夠,需要服務來支撐,在行業的專業人員和平台之間有一個橋梁,所以我們就有實驗室服務團隊來幫助實現。這就是‘平台+服務’,這是我們這個解決方案的特點,是針對每個行業定製打造的。”

第二,成熟完整,易於使用。成熟完整在於,AI不光是模型訓練,每個行業都有特定的問題,從數據的準備、模型的選擇、模型的訓練、在線的實施、在線應用等等設計一體化的方案,“IBM的解決方案幫助了行業用戶端到端生命周期的管理。”同時這個解決方案也要易於使用,“既然是一個新係統,很多行業專家並不具有IT使用經驗,我們希望他專注於專業問題,致力於模型訓練,易於使用的環境能夠大大提高他們的效率。”

第三,技術領先且開放。技術領先體現在幾個方麵,一個是硬件平台,基於Power、基於GPU、基於FPGA加速,同時還有很多新的訓練方法,可以大幅度提高訓練的速度和精準性。IBM在麵向企業級客戶需要考慮到係統的彈性,在企業中一開始業務規模相對較小,然後訓練更多的業務模型,使得係統得到擴展延伸。第二就是開放,行業用戶可以把IBM人工智能的技術融入到這個平台上。同時平台又向開源社區開放,所以很多新的模型、新的設計架構都可以融入到解決方案中來使用。

雙方將成立智能醫學影像聯合實驗室

在此次會上了解到,廈門市第二醫院將會與IBM共同成立智能醫學影像的聯合實驗室,基於IBM認知係統的架構能力及組件探索3D影像識別、CT智能化檢測、磁共振智能化研究等方麵的應用前景。

郭教授表示,合作最終的目的是減少國家和患者看病的成本,另一方麵是提高醫院的服務效率和醫療水平。雙方前期的合作已經可以縮短影像科的就診時間,在某種程度上減少了成本。一旦係統可以應用到臨床,病人可能在基層醫院也可以享受到專家級的水平,無形中就可以給國家、給病人減少成本。

郭教授向雷鋒網透露,雙方接下的合作將在完善目前開發設備的基礎上,再開發基於CT的人工智能的平台,基於磁共振的人工智能平台以及基於科研的人工智能平台。“現在基於CT的人工智能平台是熱點,但是目的不同,這個處於科研和前瞻性研究階段。基於磁共振、科研的平台一旦成功了以後,可以通過大數據、格式化的研究,做到提前幹預、提前治療,幫助醫生提高工作效率和準確率。尤其是緩解基層醫院醫護人員缺乏的問題,同時對國家的分級診療政策非常有積極作用,可以帶來很好的社會和經濟效益。”

IBM大中華區硬件係統部Linux係統技術總監徐寧

IBM大中華區硬件係統部Linux係統技術總監徐寧表示,IBM現在做的是二維圖像,但是現在醫療界包括深度學習領域都在看三維,這是一個難點,包括三維圖形怎麼標注,後續還可以做相應的的測量工作,希望在三維上能夠有所突破。

IBM認知醫療的戰略落子

人工智能是IBM在2014年後的重點關注領域,IBM在AI領域布局圍繞Watson和類腦芯片展開,試圖打造AI生態係統。IBM的Watson是認知計算係統中的代表,也是IBM認知計算技術的一個具體表現。從十四年前的“深藍”到如今的Watson,IBM一直沒有停下挑戰人工智能極限的腳步。今年,IBM就推出了一係列認知係統,其中包括由BlueMind深度學習雲平台、PowerAI深度學習框架和使用NVLink技術的IBMPowerSystemS822LC服務器等組成的一套軟硬件整合的解決方案。

目前,醫療行業對認知計算和AI等技術大致有兩類較為突出的需求:一類是亟需一個具備數據挖掘能力和應用能力的平台來解決醫療業務實操中所麵臨的難題;另一類是怎樣構建和優化針對某一具體醫療場景的算法能力,如針對醫學影像AI領域。

IBM中國研究院認知交互技術總監秦勇此前曾表示:“從縱向看,IBM的AI不是純軟件,其中既有底層的神經元芯片,也有服務AI的Power服務器,還包括Watson的API等,所以IBM構建的是AI的整體架構,重點是幫助客戶迎接現實的各種挑戰。”

PowerAI自然不是IBM認知基礎架構平台解決方案的全部,在過去十年中,IBM用Watson引領了認知計算的複蘇,旨在為企業尋找AI“快捷鍵”。IBM隨後采用了POWER8,OpenPOWER,CAPI和OpenCAPI基礎設施,用於AI公共和私用雲實施。IBM現在正在使用PowerAI完成AI圈子,用於想要使用AI但要有特定深度學習框架的企業。

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