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【2018盘点系列】影像AI大事记

2018-12-12


AI先行:据普华永道一份最新的报告分析,到2030年,AI将为全球经济贡献高达15.7万亿美元,比中国和印度目前经济产值的总和还多,而AI带来最大经济收益的国家将是中国。

在医疗领域,2018年AI已经在影像领域初步得到应用,包括肺结节检测和良恶性鉴别、脑出血检测和定量AD预测、骨折和骨龄的检测、冠脉等相应产品的雏形、视网膜病变和皮肤癌诊断等等。

展望未来钱,我们先一起回顾一下2018年这一年的影像AI大事。


No. 1 科研突破

TOP1:《细胞》介绍了中国团队的研究成果

2月,《CELL》介绍了中国团队的AI工具,这是一款能精确诊断眼病和肺炎两大类疾病的人工智能工具,该工具有效地将图像分类为黄斑变性和糖尿病性视网膜病变,可以在30秒内确定患者是否应该接受治疗,准确度达到95%以上;在区分病毒性肺炎和细菌性肺炎上,准确率也超过90%。该研究开发了一种使用迁移学习技术的人工智能系统


TOP2:使用CNN识别皮肤癌

ANNALS OF ONCOLOGY上的一项研究中,研究人员开发了一个深度学习卷积神经网络CNN,并通过展示10万多幅恶性黑色素瘤和良性痣的图像来识别皮肤癌。CNN比皮肤科医生更少漏诊黑素瘤,误诊良性黑素瘤的几率更低。这是科学家们首次表明CNN作为人工智能或机器学习形式比有经验的皮肤科医生更能准确诊断皮肤癌。


TOP3:斯坦福吴恩达团队公布最大医学影像数据集,4万张为人体上肢端的X光片

斯坦福吴恩达研究团队开源了含有4万张人体上肢端的X光片的数据集MURA,并用这个数据集训练CNN寻找并定位X光片的异常部分。根据研究,全球现在超过17亿人的肌肉骨骼都出毛病,每年大概有3千万的急诊病例。MURA 是最大的开放性放射影像数据集之一,它有助于诊断上肢骨骼疾病。


TOP4:全球首次开发出B型主动脉夹层人工智能自动分割方法

4月21日,汇医慧影联合中国人民解放军总医院血管外科发布“主动脉人工智能研究云平台AORTIST2.0”,这是全球范围内首次开发出的B型主动脉夹层人工智能自动分割方法,解决了此前B型主动脉夹层手术中的精准测量、预后预测和远程随访三大核心问题。


TOP5:无需活检,AI可以从CT图像预测免疫疗法效果

《The Lancet Oncology(柳叶刀肿瘤学)》上的一项研究,来自法国的Eric Deutsch博士团队用癌症患者的CT图像训练人工智能,得到一个可以通过患者的CT影像准确预测PD-1抑制剂治疗效果的人工智能平台。那些被认为有效的患者的中位生存期(24.3个月),比预测无效患者的中位生存期(11.5个月),提高了一倍以上。


TOP6:清华大学廖洪恩团队发表人工智能影像基因组学系列论文在《IEEE生物医学工程汇刊》上

清华大学医学院生物医学工程系特聘专家廖洪恩教授课题组通过人工智能技术学习大量脑干胶质瘤患者的磁共振影像学特点,深度挖掘其与该基因的关联,不仅帮助医生获得基因学的诊断依据,而且方法分析得到与基因关联密切的影像学与临床参数能够提高医生的诊断经验。系列研究成果发表在生物医学工程领域知名期刊《IEEE生物医学工程汇刊》上。


TOP7:百度突破AI医疗影像应用,助力癌症诊断治疗

百度研究院发布一种名为“神经条件随机场”的AI算法,拥有强大的肿瘤病理切片检测能力,其检测准确率甚至超过专业病理医生,并突破此前最高记录。该算法不仅能对单一小图进行判断,还能够模拟图块之间的空间关系,大大提高了诊断的准确率,成为人工智能在医疗影像应用上的一次突破。





No. 3 巨头布局





No. 4 监管法规


国际:FDA自2017年7月发布数字健康创新行动计划(阐述了对于确保高质量、安全和有效的移动医疗的指示)以来已相继批准多款医疗人工智能相关产品,多为监测预警类产品,从2018年5月开始出现诊断辅助类AI产品。


国内:国家颁布了《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法(试行)》。在肺结节领域,中检院肺结节AI检验数据库标定专家组已经完成肺结节标准数据集建设。


FDA科普时间:FDA根据对患者的风险高低及需求对医疗器械分类,第一类风险最低,例如医疗手套;第二类次之,例如 CT;第三类为最具风险医疗器械,如人工支架。




No. 5 融资事件




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