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认知赋能 实践进化 | 江苏医疗人工智能创新论坛开启智疗新时代

引言:这是一个最好的时代,我们可以触及曾经想做却做不了的事,能够实现以往想实现而不能实现的梦想。我们拥有着让全世界同道都羡慕的海量医学数据,我们的支付手段、信息一体化程度领先于全球,政策鼓励着发展,临床与患者满怀着需求,我们已经到了一个实践医院人工智能的时代。

  2018年7月21日,江苏医疗人工智能创新论坛在南京拉开帷幕。

  本次会议由江苏省人民医院副院长刘云教授主持,刘云教授介绍:健康医疗领域是人工智能应用最具潜力的领域之一。当前,我国医疗行业基础数据量大、优质医疗资源相对不足、民生需求迫切,人工智能在医疗领域的应用机遇与挑战并存。

  此次论坛汇聚临床专家教授、人工智能(AI)领域的专家、公共管理层面领导、数据信息层面专家以及医疗人工智能企业代表,旨在从不同的角度和维度进行沟通,了解江苏省内各大医疗机构的人工智能应用现状,相互激发对人工智能的思考,一起探讨如何解决临床实实在在的问题。

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江苏省人民医院副院长    刘云

  杭州认知作为此次会议的协办方之一,对此次论坛进行了全方位协助并全程参与。此次论坛旨在搭建产、政、学、研、医协同创新平台,推动跨学科协同创新,推进医疗向智能化、精准化、个性化发展。

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会议现场座无虚席

国家各部门政策出台,

让医学大数据和人工智能有标准可依

  江苏省卫生统计信息中心主任刘晓强教授在会议中介绍,在2016年6月,国务院发布的《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》中提出了1+5+X的国家健康医疗大数据发展规划,即1个国家中心、5个区域中心、X个应用发展中心。

  2016年10月,江苏成为第一批建设试点省份。江苏省发布《江苏省实施人口健康信息管理办法细则》规定了各级卫生计生行政部门、 医疗卫生计生服务机构及其他相关机构和个人所涉人口健康信息的采集、存储、管理、利用和安全保护工作。发布《江苏省卫生计生委政务信息资源共享管理暂行办法》规定了省卫计委对政务信息及依法采集的信息资源的采集、存储、交换和共享办法。为推进健康医疗大数据应用示范中心(基地)建设,在全省遴选一批具备一定基础和优势条件的单位或地区,建设临床医学和公共卫生大数据应用示范中心(基地),开展大数据、人工智能辅助应用试点,形成良好示范,引领江苏省健康医疗大数据应用发展。

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江苏省卫生统计信息中心主任    刘晓强

协同各方资源,建设全方位

多层次的健康医疗大数据

  江苏省卫生统计信息中心主任刘晓强教授在会议中介绍,江苏省健康医疗大数据建设目标:旨在运用云计算、大数据分析等技术,集合居民、医疗机构、科研机构、管理部门及其他机构,共同建立个性化、智慧化、精准化的健康医疗大数据共享和服务体系。

  大数据建设架构由接入层、交换层、数据层及服务层组成。自2015年底,江苏省智慧健康信息传输主干网建成,实现与所有市、县(区)区域健康信息平台、162家三级医院全光纤联通。应用主干网+电子政务网,与市、县(市、区)区域内的卫生专网或电子政务网衔接,实现省-市-县-乡-村五级卫生计生机构联通,为江苏省医疗大数据建设打下了良好的基础。

  目前,江苏省已建立健康医疗大数据资源目录,刘晓强教授表示:建立大数据资料目录,是为了理清自己家产,知道我们有多少数据。现阶段做的是全省共享数据,制定了区域数据共享标准,核心元数据的管理。为推进信息标准化建设,江苏省制定了一系列的区域卫生信息共享标准,全省13个市、95个县区按照统一规范标准开展了平台建设,以平台应用分级评价为抓手,提升全省区域平台建设水平和数据标准化应用水平。为推进信息互联互通,江苏省全民健康信息平台与13个市、95个县(市、区)、167家三级医院采用扁平化的数据采集架构进行数据对接,减少了交换层级,提高了交换效率。

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  截至目前,江苏省平台已累计采集数据120亿余条,存储总量19.4TB,包含5400多万份健康档案信息, 290多万糖尿病患者,720万高血压患者,收集了接入的省属三级医院、市县(区)级平台上传的7.2亿人次的门诊和2100多万人次的住院信息。目前每日新增的数据规模达到数千万条。平台已注册管理了20万医生和22万护士的基本信息、执业信息、工作经历、科研信息等。

  此外,经过国家卫计委与南京大学前期的共同努力,双方已初步达成协议,近期即将宣布成立南京大学健康医疗大数据国家研究院,南京大学将成为继北京大学和浙江大学之后的第三个健康医疗大数据国家研究院。

未来已来,

医疗人工智能在临床各学科的应用

  中国计算机学会大数据专家委员会常务委员黄宜华教授形象的将大数据、人工智能、云计算的关系比喻为:大数据是燃料,人工智能是引擎,云计算是箭体。这个火箭能将医学的发展带到何处,是医疗领域一直关心的问题。本次论坛中,来自临床及科研一线的几位专家教授从各自领域出发为我们讲述了他们对人工智能和大数据的应用。

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中国计算机学会大数据专家委员会常务委员    黄宜华

医学影像:

人工智能从看到、看清、看懂到看透

  医学影像,是目前人工智能在医疗领域最热门的应用场景之一,主要运用计算机视觉技术解决以下三种需求:

    1. 病灶识别与标注:针对医学影像进行图像分割、特征提取、定量分析、对比分析等工作

    2. 靶区自动勾画与自适应放疗:针对肿瘤放疗环节的影像进行处理

   3. 影像三维重建:针对手术环节的应用

  中国科学院计算技术研究所副研究员赵地教授,在基于SegNet模型的臂丛神经超声图像分割的研究中,针对介入精度受人为因素影响等问题,提出了一种基于深度学习(Deep Learning, DL) 中卷积神经网络(Convolutional Neural Network ,CNN )架构的SegNet改进模型,用该模型训练臂丛神经超声图像数据,找出臂丛神经组织特征,进而进行臂丛神经组织自动检测与分割。结果显示,模型精度达到96%以上,具有分割快速、基准固定、辅助分析、远程互助的特点与作用江苏省人民医院眼科医师胡仔仲教授,在基于人工智能技术的眼底病影像学分析的研究中,通过光学相干断层扫描(OCT)图像数据集建立、计算机模型训练,旨在开发一种可以解读OCT图像并自动判别黄斑部病变(包括糖网)的应用软件,节约医生读图时间(每张黄斑区扫描有128帧图像),以减轻医生工作负担,其团队研究已经取得一些初步进展,现有模型准确率现已推升至94%以上,ROC曲线下面积高达0.995。另外,团队关于应用OCT传统机器学习和糖尿病视网膜病变的研究也在积极展开。

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中国科学院计算技术研究所                                                                 江苏省人民医院眼科医师

副研究员  赵地                                                                                                 胡仔仲

人工智能助力科研

  南京医科大学生物医学工程与信息学院副院长汪强虎教授,在基于高通量数据融合分析的胶质瘤分子亚型鉴定与治疗抗性解析的研究中,发现基于基因表达的分子分型技术是解析肿瘤异质的有效方法。

  研究运用比较基因组分析方法,构建胶质瘤细胞特异表达基因列表,识别了GBM三个固有分子亚型,研究结果被《Cancer Cell》接受发表,并被顶级综述期刊《nature reviews》评为亮点研究:基于转绿组的综合分析结果揭示存在三种不同形式的胶质母细胞瘤;目前胶质母细胞瘤仍然是一种对治疗极度不应答的肿瘤,该项研究发现揭示了其存在固有分子亚型,为临床治疗提供新思路。

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南京医科大学生物医学工程与信息学院

副院长  汪强虎

应用级AI:

Watson在国内的应用

  江苏省人民医院潘红教授阐述了IBM Watson for Oncology与真实世界乳腺癌临床决策一致性研究分析结果。IBM Watson是目前全球范围内唯一的“应用级AI”(相对应的,是数以万计的“实验室级AI”)。Watson for Oncology(简称WfO)是IBM联合美国纪念斯隆凯特琳癌症中心(Memorial Sloan Kattering Cancer Centre),基于美国国立综合癌症网络(National Comprehensive Cancer Network)的癌症治疗指南,以及其在美国100多年的癌症临床治疗实践经验,历时超过4年培训而成的高科技成果。乳腺癌作为WfO最早支持的癌种之一,目前国外已经开展多项WfO对癌症决策的一致性研究。在2017年ASCO 会议上报道了WfO在印度、泰国、韩国、墨西哥和荷兰开展的一致性研究摘要部分。在中国关于WfO的一致性研究中,纳入了自2013年6月至2017年12月在南京医科大学第一附属医院乳腺外科初诊的乳腺癌患者,共1301例。分为辅助化疗组(手术后接受化疗)1121例和新辅助化疗组(穿刺后接受新辅助化疗)180例 。

  结果显示WfO提供的化疗方案与医院乳腺外科临床应用方案具有较高的符合性,但也存在部分不符合的情况,专家认为可能的原因包括:

   1.临床医生对化疗方案选择的偏好,WfO推荐的方案如CMF,近年来临床应用较少

   2.WfO所录入的肿瘤信息中缺少Ki-67,而Ki-67是分子分型中一个重要的指标,对指导化疗方案的选择具有重要意义

   3.WfO推荐采用21基因评分,临床未常规开展

   4.患者及家庭的影响,如经济条件、医保的影响

  根据结果,专家们认为:WfO诞生于美国,与我国在乳腺癌发病率和诊断治疗策略上存在一定差异;有必要实现WfO“本土化”,协助我国乳腺癌患者实现个体化治疗

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江苏省人民医院医师  潘红

  杭州认知作为国内首家IBM Watson for Oncology官方授权运营商,在与IBM Watson health 的合作开发过程中,首次将Watson for Oncology(沃森肿瘤解决方案)引入中国,服务于中国医生和患者。杭州认知已与国内近百家大型三甲医院签约合作,联合全国顶级专家资源,一直致力于实现IBM Watson for Oncology产品本地化,完成国内唯一的适合中国临床应用的本地化版人工智能应用系统及基于人工智能的辅助诊疗互动平台。

数据乱、人才少,

医疗人工智能发展面临着各种挑战

  在这个新的时代,随着大数据和人工智能加盟医疗行业,我们看到诸多的希望和可能,辅助决策、健康/慢病管理、基因数据、机构智能化管理等诸多应用场景的完善将会对医疗的进步发展提供巨大的支持,但通往未来的路并不好走。

  刘晓强主任指出,我国现阶段健康医疗大数据存在着,数据标准不统一、数据质量不高、数据共享与分析利用水平低、法律法规体系建设滞后、信息安全形势严峻、复合型人才匮乏等问题。

  殷伟东教授表示:我们国家有很多医疗数据,这让世界上很多医疗界的同道羡慕。未来已来,但我国医疗大数据现状,现状如何?守着金山银山,如何运用,每个区域的领导怎么在区域内标准化共享,怎么服务于人民,为下一个医疗时代做铺垫。

  狄文教授说:人工智能专家应该像作家一样,蹲点,了解医院,真正懂得医生。医院有着海量数据,但面临着软件解读出的报告,临床医生看不懂,我们需要相应的人才。罕见病的报告解读,需要利用AI帮助解读。

  在这个新的时代,随着大数据和人工智能加盟医疗行业,我们看到诸多的希望和可能,辅助决策、健康/慢病管理、基因数据、机构智能化管理等诸多应用场景的完善将会对医疗的进步发展提供巨大的支持,但通往未来的路并不好走。

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南京市卫生信息中心主任殷伟东                                           上海交大医学院附属仁济医院副院长 狄文

智疗新思路:临床、科研、质控、管理、教育一体化人工智能发展规划

  在关于未来医疗人工智能的发展构建中,来自思创医惠科技股份有限公司的章笠中董事长提出了:临床、科研、质控、管理、教育一体化的人工智能发展规划。

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思创医惠科技股份有限公司董事长    章笠中

  章笠中董事长表示,人工智能不是要跟专家学,是要跟医疗大数据学,跟着人的生活起居学习,真正的人工智能一定是基于大数据和物联网。以国家生物样本库建立为例,在现有建立的生物样本库中,真正有用的生物样本库不到1%。真正有价值的数据应该为标准化、成体系的,如果没有物联网实行全程追踪,数据没有闭环,数据便也就没有价值。一个完整的生态环境下做医学人工智能。阐述了如何通过物联网+大数据构建人工智能在医疗领域的生态系统,即通过现有和在不断研发中的各种医疗设备,打造一个全方位完整的医疗业务闭环,在这个闭环中更好的应用医学人工智能系统助力医疗业务的各个环节。

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  从整体来看,我们看到了这些年国家关于大数据及人工智能领域政策不断出台和完善,也看到了各省市医疗行政单位不断努力推进,医院积极引进和完善医学人工智能技术,学校开始培养医学人工智能专业人才,多学科领域积极协作,还有很多像杭州认知这样的企业从各自领域积极推动,宏观环境不断朝着利好方向推进。

路远且长,需各方不忘初心,继续努力!