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英特尔联手汇医慧影推出“人工智能乳腺全周期健康管理系统”

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来源:HIT专家网     记者:孙鹏

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“人工智能,不论你信不信,它都来了;无论你怕不怕,它也会来。智能影像能够帮助我们辨别,智能病理能够帮助我们诊断分析,智能决策最近也完成了2000例对决,可以用不同疑难病例让医生和AI对比,看看究竟谁更高明。当然,我认为人工智能无论如何无法取代医生,它最终只是医生很好的帮手和助手。”北京307医院乳癌科主任、中国临床肿瘤学会秘书长江泽飞说。

医疗AI持续火热,现在,这把火又“烧”到了乳腺癌领域。9月28日,2018时尚健康粉红丝带运动暨英特尔智慧医疗主题沙龙在京举行,英特尔公司携手时尚健康,并与国内知名乳腺科院长、专家以及众多关爱女性健康公益的明星共同发起以“爱护乳腺,AI不宜迟”为主题的乳腺癌防治活动。

会上,英特尔与医疗影像AI企业汇医慧影宣布将联合推出“人工智能乳腺全周期健康管理系统”,目的就是通过AI技术助力乳腺癌筛查及诊治。

防治乳腺癌为何需要AI

据了解,目前我国乳腺癌发病率已占据女性恶性肿瘤的首位,女性一生中患乳腺癌的概率为10%左右,而乳腺癌的早发现、早治疗能明显提高治愈率和生存率。目前乳腺癌没有确定的预防措施,因此在适龄女性及高危人群中开展定期大规模防癌筛查,把肿瘤消灭在萌芽状态至关重要。

中国医学科学院肿瘤内科主任徐兵河表示,乳腺癌筛查在任何一个西方国家都提倡早筛查。而在国内,以北京为例,实际上只有5%的女性通过筛查诊断出乳腺癌,95%的患者是通过自己或其他途径发现后才到医院就诊,这导致中国早期乳腺癌发现率较低。同时,公众对乳腺癌的意识不太强,根据一个针对中国东部地区12万女性的调查,只有20%的女性对乳腺癌有防治意识。

intel1英特尔与各界代表在英特尔智慧医疗主题沙龙分享观点

据HIT专家网了解,目前,国内乳腺癌的常用筛查方法主要有四种:

一是乳腺自检及临床乳腺检查(CBE),但其缺点为针对早期体积较小的肿瘤容易漏诊,因此整体诊断敏感度较低。

二是乳腺钼靶X线检查(MAM),微钙化是乳腺癌的一个重要特征,近一半的乳腺癌在早期X线片上可见细颗粒钙化集簇表现。然而MAM也有局限性,在致密型乳房病例,其诊断率明显下降,造成漏诊,而我国有近30%女性属于致密型乳房。

三是乳腺超声检查(BUS),BUS可以较好的显示乳腺肿瘤的特征,能鉴别X线片上无法显影的肿物,但其对于仅以微钙化为影像学表现的导管原位癌敏感性差。同时,超声检查依赖操作医生的水平,诊断准确性受主观影响大。

四是乳腺核磁共振成像(MRI),MRI可以清晰的显示软组织影,并且无辐射,还可以发现除原发灶外的额外病灶及周边淋巴转移灶。因此MRI对乳腺术前检查术后复查评估等方面有意义。

综上所述,除乳腺自检及临床乳腺检查外,其余方法均需影像资料,但影像科医生每天要处理和浏览大量影像图片,工作强度很大。同时,有些病灶的影像学表现比较复杂,即使是经验丰富的医生,面对海量数据也难免会因视觉疲劳等出现判断偏差,影响诊断结论的准确性。而将影像学及临床资料汇集,就为AI技术提供了数据基础。AI影像识别和深度学习能筛除正常影像,着重标注疑似病灶的区域,帮助提升影像科医生审片效率,也有利于临床医生制定针对性治疗方案。

“我们的诊断水平有待提高,现在诊断还是依赖于钼靶和B超检查,但是如何提高医生检查水平,特别是结合AI技术进一步提高乳腺癌早期诊断水平和治疗效果非常关键。”徐兵河表示,通过深度学习也不易发生错误,AI在乳腺癌的诊断包括影像学诊断或病理诊断方面会超过一些人工诊断。

此外,对于偏远地区和基层医生而言,这一技术的应用更加意义重大。北京大学首钢医院院长顾晋认为,实际上,我国在肿瘤治疗方面存在的一个很大问题是,在很多尖端技术方面与国际接轨,但是在筛查等最基本的治疗工作,尤其是基层工作方面还有很大差距,包括乳腺癌筛查和肠癌筛查等都有此类问题,所以基层医生水平普遍需要提高,而借助现在的人工智能技术会有很大帮助。

英特尔与汇医慧影合作推出“人工智能乳腺全周期健康管理系统”

汇医慧影创始人兼CEO柴象飞表示,英特尔与汇医慧影联合开发的“人工智能乳腺全周期健康管理系统”是一种“端到端”的AI解决方案,主要分为三个阶段:

第一阶段,人工智能参与乳腺影像判读,覆盖大量人群。目前乳腺癌在筛查环节,基本上通过钼靶排查和超声检查两种方式,两种手段设备普及率较高,但较大问题是相应诊断医生匮乏。汇医慧影目前已开发出钼靶自动诊断和超声智能化检查,实现了自动提示肿块位置或钙化位置,目前在几家医院完成临床实验,基本达到了普通医生的检查水平。

第二阶段,人工智能辅助临床决策,结合影像组学,提供非常精准的临床决策依据。“在更加精准化方面,针对病理的精准化疗,包括病理组学,选择更加个性化的用药和治疗方案,我们基本上通过AI来穿透整个过程,在多个决策点上的筛查、诊断到治疗方案上,都有很多点用AI融入其中。”柴象飞说。

第三阶段,根据术后复查数据,人工智能参与动态监控,患者自助式参与治疗。

要推动AI应用广泛普及,关键还是在于如何落地,这就要求是否具有契合实际的方案部署策率。基于此,汇医慧影采用英特尔至强服务器提供端到端的乳腺癌筛查解决方案。英特尔至强服务器的统一架构大大降低了部署和维护成本,对于一项医疗服务的持续部署和优化具有很大实际意义。

“使用英特尔至强可扩展处理器平台搭载乳腺癌筛查的深度学习模型,与之前采用的GPU方案相比,性能大幅提升,大大节省了诊断的效率,为病人争取到了更多的治疗时间。”汇医慧影联合创始人兼COO郭娜表示,英特尔通过对软件框架的优化,充分发挥至强可扩展处理器平台优势,大幅提升了医学影像数据处理和推理效率。

据郭娜介绍,截至目前,汇医慧影的各类人工智能早期诊断技术已经接入800多家医院,包含北医三院、301医院、北京肿瘤医院等超过200家三甲医院和系列高端连锁医疗机构。同时,汇医慧影已经与国内多家医院和医学院成立了联合实验室。对于乳腺癌的AI辅助诊疗技术,目前已经在尝试进入肿瘤医院等专科医院。“乳腺癌是一个早期筛查早治疗后愈后相对好的癌症,因此,有良好精准的诊断技术对于女性的公共健康意义重大。”郭娜说。

此次双方联合推出“人工智能乳腺全周期健康管理”解决方案主要是希望为患者和医院提供两个方面的帮助。一方面对患者而言,筛查能够帮助患者发现早期病症,对提高患者的五年生存率和保乳成功率有很大的临床价值。另一方面乳腺癌的随访检测十分重要,该方案能收集分析患者在筛查、治疗和预测中的全周期数据。在提升三甲医院的诊断效率和减少漏诊的同时,也提高了基层医生的服务能力。

intel2英特尔市场营销集团行业解决方案部中国区总经理 梁雅莉

英特尔市场营销集团行业解决方案部中国区总经理梁雅莉表示,AI应用场景非常复杂,需要不同特性的硬件平台和软硬件协同才能有效提升数据洞察速度和准确性,而英特尔拥有一个完整的技术组合,包括从硬件、软件到生态系统,通过提供端到端的人工智能方案和解决能力,无论是从硬件还是到库、语言、框架、应用、工具到最后场景的落地,英特尔希望通过一系列底层软件库和机器学习算法的创新,驱动AI创新,为客户提供最高效、最精确、可扩展的解决方案。

“粉红丝带运动主要就是让乳腺癌提早预防、提早发现、提早治疗,至今还依赖着筛查来做,影像分析仍然发挥着非常重要作用。”梁雅莉表示,实际上,英特尔近几年一直携手行业伙伴,将AI应用于医疗影像的分析,提高疾病诊断的准确度和效率来解决医生人手不足的问题,甚至实现远程诊断。

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【责任编辑:孙鹏】

 

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