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专访深圳南山区人民医院网络技术科主任朱岁松:医学影像AI的落地场景有哪些?

2019年9月12日下午,由深圳市人民政府主办,OFweek维科网承办的“医疗人工智能专场”举办,深圳市南山区人民医院网络技术科主任、深圳大学客座教授朱岁松带来了主题为《医学影像智能诊断系统》的演讲,系统且全面的介绍了医学影像智能诊断系统。会后,OFweek医疗科技网编辑采访了朱教授,双方就医学影像等话题进行了深入地交流。

专访深圳南山区人民医院网络技术科主任朱岁松:医学影像AI的落地场景有哪些?

深圳市南山区人民医院网络技术科主任、深圳大学客座教授朱岁松

医学影像AI的落地场景

医学影像是研究借助于某种介质与人体相互作用,把人体内部组织器官结构、密度以影像方式表现出来,供医生根据影像信息进行判断,评估人体健康状况的科学。随着AI技术的进步,AI在医学影像领域得到了很大的应用,场景也在逐渐增多,对于医学影像AI落地的场景,朱岁松表示,在医学影像领域,通常有三维重建以及虚拟现实、增强现实等场景,拿模拟手术刀的手术路径而言,治疗都可以结合医疗影像进行三维重建或者增强现实进行模拟。这样,医生就不用在患者身上进行摸索经验,让他们很快掌握这些技术。还有一类场景是在平面内,如医学影像里进行肺结核的训练、糖尿病的眼底病变训练、皮肤癌的训练等,它就是一个平面,通过卷积神经网络进行大量阳性样本训练,将训练训练模型给医生鉴定,他就能根据电子病历图像,找出哪个患肿瘤的可能性最大。

医学影像AI具有很好的应用前景,对于目前产业面临的难题,朱岁松认为,目前的困难是涉及医学影像AI技术层面和管理政策法规上,AI领域还没有出台相关法律规范哪些是隐私数据,这使得医院将很多数据放到云端,会有很多限制和顾虑。还有一个难题是,云端的应用存在网络带宽的限制,造成延时,对于医学影像而言,它涉及到高通量数据以及高性能计算,如果放在云端会很慢,这会影响到医生的看病流程。在当前的大数据时代,医院产生的数据越来越多,传统的本地数据存储方式及安全都面临巨大挑战。朱岁松提到,在这种形式下,南山医院在区域信息平台上建立起一整套医学影像智能诊断系统。

互联网医院与觅影医学影像诊断系统

互联网医院带有咨询、慢病管理、预约等功能,对病人而言,互联网医院非常便捷。2018年,国务院办公厅印发《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》,提出允许医疗机构开展部分常见病、慢性病复诊等互联网医疗服务,互联网医院不断涌现。朱岁松介绍,深圳市南山区人民医院在“医院本部-社康”实体医疗机构的基础上,运用互联网技术,实现医疗资源上下贯通、信息互通共享、业务高效协同,线上与线下医院融合发展的服务体系。南山医院通过引入iMAGES医学影像应用系统存储医院呈几何倍数增长的PACS图像数据,真正实现了医疗数据存储的云容灾、弹性扩容、协作共享、快速访问,同时还支持虚拟手术、心脏冠脉树提取、肺分割、MG和弦、DSA剪影、自动去骨等功能。

区域智医学影像智能诊断系统的总体架构包括辅助层、系统层、服务层、存储层以及规范层。目前,深圳市南山区人民医院与腾讯觅影团队密切合作,利用深度学习等技术,对医学影像进行AI辅助诊断系统,提高医生工作效率,为医生的临床决策提供参考。朱岁松说道,患者检查完成之后,医院PACS系统会将数据进行实时上传,平台接收到患者的影像数据之后,将利用卷积神经网络对图像进行AI诊断,并将AI辅助诊断的结果返回到平台上。“医生登录平台后可以看到患者多张影像,医生可在AI结果处查看影像总数量、正常、高风险及处理失败的数目。当影像被AI模型诊断为食管癌高风险图像,系统会标记为红色,等待医生进一步确认。”朱岁松对OFweek医疗科技网编辑说道。

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