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不夜城娱乐国际·拯救顽疾大作战!IDC绘中国医疗AI生态图谱,英伟达献医疗利器

时间:2020-01-11 14:20:17 点击:3965次

不夜城娱乐国际·拯救顽疾大作战!IDC绘中国医疗AI生态图谱,英伟达献医疗利器

不夜城娱乐国际,智东西(公众号:zhidxcom)文 | 智东西内参

2018年是令人唏嘘的一年,台湾作家李敖、动画大师高畑勋、相声表演艺术家师胜杰、央视主持人李咏、微软联合创始人保罗·艾伦、武侠小说宗师金庸等一个个传奇人物因为癌症而辞世。

癌症,这一头号健康杀手,为世界带来一片哀怆。

尽管物质水平日益提高,人们却依然笼罩在癌症的阴影之下。去年夏天燃爆暑期档的爆款电影《我不是药神》引得无数观影者为之揪心,其中的近四万一瓶的抗癌药引发诸多社会热议。

医疗资源供给不足、抗癌药卖到天价、疾病种类迅增等种种挑战为疾病诊疗筑起了一座又一座高墙。

人工智能(ai)的爆发,对于高度依赖专业知识的医疗领域来说,无疑是激动人心的颠覆性技术。去年咨询公司埃森哲发布的报告表明,医疗保健ai市场有望在2021年达到66亿美元。

谷歌deepmind训练出能比人类更准确地诊断50多种眼疾的ai算法、《自然》杂志发表有望提前五年预测白血病的机器学习模型……就在刚刚过去的2018年,ai在医疗行业尤其是在医学影像领域的种种突破性进展,为病患一次又一次带来新的希望。

伴随着技术的进步,越来越多的医疗机构开始引入专业的医疗ai系统。然而,市面上却鲜有针对中国医疗ai平台体系进行全面剖析的报告。

本期的智能内参,我们推荐idc专业化医疗ai平台白皮书。此前多数从宏观角度绘制发展全景的“ai+医疗”报告,而这份报告更为具体和细化,聚焦在中国医疗ai平台,不仅实地调查多家中国医疗机构,从底层芯片到医疗机构全方位披露中国医疗ai生态图谱,并为ai企业开出加速医疗ai系统开发运行的五大药方。

如果想查阅此白皮书《idc专业化医疗人工智能平台》(以下简称“idc白皮书”),可直接点击文末的“了解更多”下载。

在国外,除了闻名全球的ibm watson系统外,谷歌、微软、苹果等巨头均在积极探索ai改变医疗健康领域的可能。

而几年前还名不见经传的中国,乘ai之风扶摇而上,在2018年上半年超过英国成为全球医疗ai交易第二活跃的国家。

其中,因为用之不竭的影像数据和图像识别算法的成熟,医疗影像正成为医疗领域应用热门中的热门。在政府的支持下,腾讯、阿里等国内科技巨头也都卯足了劲儿打造医疗ai平台。

根据idc白皮书呈现的数据,中国有近千家医院部署了ai系统,其中超过一半的医院部署了医学影像ai系统。目前中国有超过100家医疗ai公司,其中约40家属于医疗影像ai公司。

idc对36家中国医院的调查结果显示,约三分之一的医院表示,医学影像ai系统的主要价值在于有效提高了诊疗和治疗的工作效率。

基础设施提供商、新兴医疗ai创企、解决方案供应商、医疗机构等各类公司初步构成了中国辅助影像的生态体系。

▲医疗人工智能生态图谱

芯片是整个医疗ai发展的核心环节,为医疗服务系统升级提供算力的支撑,现在深度学习较有代表性的主流加速方案有gpu、fpga、asic、tpu等芯片。根据idc白皮书提供的信息,受性能、成本等因素影响,gpu在医疗ai领域更受认可。

除了芯片厂商外,技术提供商也是整个医疗ai体系重要的底层支柱。目前中国ai创企的业务主要面向应用层,辅助医疗影响诊断、辅助临床诊断、虚拟医生诊断、基因测序、新药研发等应用均在快速发展。

▲医疗人工智能市场成熟度

idc白皮书对这些应用所需的ai技术以及它们在国内的发展情况均做了具体的分析。例如,得益于ai图像和语音识别技术的相对成熟,我国医疗ai创企业务场景多集中在病灶筛选和语音电子病历,同时深耕基因测序、药物研发等方面的公司相对较少。

不过,不是说有了技术就能轻易做好应用,更遑论医学这种与人体健康关系密切的应用。

技术公司不懂医学,医学专家又不懂ai,要想快速结合ai技术和医疗需求,还需要具有综合医疗信息化经验的公司来提供整体解决方案。

这类公司更加熟悉医疗行业的业务流程,对医院应用场景和医生诉求有更深刻的理解,拥有广泛稳定客户渠道,在快速整合ai技术和医疗需求方面具备天然优势。

而之所以将医疗机构这些数据提供方最后提及,是因为高质量的标注数据对医疗ai系统的表现至关重要。中国有许多医院设备还相对老旧,影像数据信噪比相对较低,对医生诊断造成干扰。

深度学习通过提取高效算法来代替手动获取特征,在一定程度上降低人为因素造成的误诊率,这对医生短缺的地区尤为有帮助。

总体来看,基层医院、省级医院、独立影像中心等医疗影像提供方均对ai辅助影像诊断系统有迫切需求,但建立如是系统需要翻越数据、算法和算力等多座大山。

经分析,idc白皮书将建立和应用医疗ai系统的难题分为三点,分别是建立医疗大数据系统、开发ai算法模型和建立专业的ai平台。

▲医疗人工智能平台组成

其中,医疗ai平台包括数据资源层、ai平台和医疗应用层。数据资源层采集来自各科室的医疗数据,应用层则影响ai技术的选择。

ai平台由开源框架、算法和技术构成,算力为ai平台的运算效率提供保障,开源框架和算法的选择则影响最终呈现的ai应用效果。

搭建医疗ai平台通常有两种方案。

一种是独立于业务系统的医疗ai平台,它会将分散在各个业务系统中的多源异构数据进行整合,生成医疗知识图谱。

此类的平台的好处在于,可以快速将医学知识和治疗经验移植到医疗资源不足的地方。但它的缺点也很明显,即数据标注耗时长、建设难度大。

另一种是嵌入式医疗ai平台,它将ai模块内嵌到医院原有业务系统中,不会改变医生原有操作习惯,也不依赖原有系统数据,有助于保障数据安全。

据idc白皮书提供的信息,中国医疗机构对后者普遍接受度更高。

那么开发者应该如何着手搭建精确可靠的ai平台呢?idc白皮书不仅对医疗ai平台做了全面的研究,还分条缕析地为开发者们提供了一些工作原则方法上的药方。

比如,建议先选择开发医学影像ai系统,选择专业性的ai平台来开发和运行系统。

再比如,先从独立医疗ai平台着手,部署和应用较成熟的ai智能系统,在其落地并运行顺畅后逐步建立嵌入式医疗ai平台。

参考这些建议,或许能帮助开发者们在搭建ai平台少走一些弯路。

尽管医疗ai系统的部署正在很多医院如火如荼地推进中,但部署过程中的问题也持续存在。

在idc调查的医院中,有31%的医院都认为医疗结构的硬件平台和ai系统间集成和性能调优难度大、硬件性能利用率低是最大的难题。此外,优秀的ai系统对医院的设备和开发能力均有较高要求。

一方面,很多医院成像设备老化,画质达不到要求,收集到的影像数据质量不够高,或者运算机器升级不及时,无法快速执行应用新算法。

另一方面,开发水平决定ai计算平台的准确度和计算效率,对开发团队的技术能力要求很高。

这一通下来,多数开发人员都会感到“偏头痛”。而专业性一体化平台可以节省平台搭建和调试工作,使开发者专注模型训练和系统应用,这使之无疑会受到更多开发者的青睐。

英伟达推出的一款医学成像超级计算机clara即是如此。它是一个具有突破性算法的开放平台,集成了英伟达gpu的计算能力和多种机器学习模型,并提供专业工具和运行支持,可以为医疗仪器实现虚拟升级。

具体而言, nvidia clara超算平台提供一个开放的、可扩展的、可远程的通用平台,利用深度学习技术进行3d重建,将医学影像设备中存储的二维影像数据转化为全彩色动画成像,显著提升数据量和数据维度,从而更好地帮助医疗人员进行诊断。

▲在英伟达tesla v100 gpu上运行v-net(卷积 3d 神经网络),对心脏左心室进行3d立体超声波成像(nvidia blogs)

nvidia clara agx系统是clara平台的核心,为开发者提供丰富的软件开发工具包(sdk)进行设计和开发工作,开发者还可将应用产品部署到嵌入式、预置式和云端等多种计算环境中。

clara超算平台已经开始帮助中国ai公司更快捷地实现仪器智能化和工作流程自动化。例如,专注于为医疗影像辅助筛查的ai公司推想科技就采用clara,以帮助研发人员缩短开发周期。

因为clara对硬件没有硬性要求,同时还能解决英伟达不同代产品间的兼容性,推想科技计划在今年3月推出基于clara超算平台的肺结节辅助诊断产品,以替换该公司此前在200多家三甲医院部署的产品。推想科技还计划在云端部署clara,为医疗资源贫乏地区赋能。

智东西认为,在人们越来越关注健康的今日,但凡癌症等顽疾能早几年被成功筛查,就能拯救数以万计的生命。前沿ai技术正凭借其强大的计算能力,逐步参与到癌症早筛、基因测序、新药研发等工作中,全面推动医疗行业的革新。

如今,医疗ai的开发和应用已经成为一种必然趋势,而一个在临床诊断上具备出色表现的医疗ai系统,需要像clara这样强大而易用的通用平台,在帮助开发者提高开发效率的同时,确保专业高水准的诊断准确度。

与金融、零售等行业相比,ai在医疗行业的利用率还很低,但也因此有着更广阔的上升空间和机遇。在国内多类公司争相布局医疗ai领域的风口,医疗ai生态体系的角色分工会更加细化。

随着ai在医疗领域的商业模式更加成熟,跨地区数据整合有所突破,以及更多掌握ai算法和医学知识的通用人才成长起来,精准医疗的实现指日可待。

如果想查阅此白皮书《idc专业化医疗人工智能平台》,可直接点击下方的“了解更多”下载。

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