深度解讀:如何構(gòu)建開放的AI眼科醫(yī)療創(chuàng)新生態(tài)?
中山眼科中心與合作伙伴在推動AI眼科醫(yī)療落地方面的進展
在眼科AI領(lǐng)域,目前中國的研究與世界一流水平并行,中山大學(xué)眼科中心是國內(nèi)眼科AI的先行者,在先天性白內(nèi)障、糖網(wǎng)、青光眼、近視眼等相關(guān)醫(yī)療AI研究領(lǐng)域都做出了業(yè)界矚目的成果。
在學(xué)術(shù)研究方面,2017年,中山眼科中心劉奕志院長牽頭研發(fā)構(gòu)建了全球首個人工智能白內(nèi)障診療云平臺,以封面文章發(fā)表在Nature Biomedical Engineering,并在廣州開啟了全球首個眼科人工智能機器人門診,作為唯一由中國團隊完成的入選項目,被IEEE Spectrum評選為“影響全球醫(yī)學(xué)界的11大AI事件”。
劉奕志院長基于大數(shù)據(jù)展示了真實世界青少年近視眼發(fā)生、進展與穩(wěn)定規(guī)律,以此建立了人工智能預(yù)測系統(tǒng),實現(xiàn)了對近視進展趨勢進行個體化預(yù)測。除此之外,中山大學(xué)眼科中心的研究團隊還參與了國際多中心的眼底照AI算法研究,開發(fā)了基于眼底彩照的可用于糖網(wǎng)、AMD等疾病篩查的算法,相關(guān)文章發(fā)表于頂級綜合期刊JAMA、頂級糖尿病雜志Diabetes Care、眼科排名第一的Ophthalmology雜志。
張秀蘭教授帶領(lǐng)的團隊專注于青光眼的智能診斷算法研究,通過與中科院深圳先進技術(shù)研究院、百度以及國內(nèi)十余家眼科機構(gòu)緊密合作,目前該團隊已開發(fā)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視野判讀系統(tǒng)iGlaucoma 1.0,用于區(qū)分屬于青光眼或非青光眼視野。基于上萬份有標(biāo)簽的視野報告得到的結(jié)果,并發(fā)表文章,診斷準(zhǔn)確度達到87.6%,目前正在進行多中心臨床驗證。
該團隊正與國內(nèi)10個中心共同開發(fā)可以同時判讀視野和OCT多模態(tài)報告的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)iGlaucoma 2.0。進一步研究將利用眼前節(jié)OCT、視野、后節(jié)OCT有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)開發(fā)人工智能算法,以建立聯(lián)合前后節(jié)影像數(shù)據(jù)的人工智能青光眼診斷平臺iGlaucoma3.0。
因為青光眼的診斷復(fù)雜性,相關(guān)AI算法的開發(fā)難度非常大,所以這將是一個長遠的課題,團隊也制定了詳盡的后續(xù)研究計劃,目標(biāo)是打造多模態(tài)人工智能青光眼診斷決策平臺,最終做到輔助人類進行決策。
正如美國斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)系李飛飛教授對ImageNet數(shù)據(jù)庫的建設(shè)引爆了這一輪人工智能研究的熱潮,在醫(yī)療人工智能領(lǐng)域,數(shù)據(jù)同樣至關(guān)重要。目前眼科AI尚無統(tǒng)一的官方標(biāo)準(zhǔn),不過公認的原則是參與標(biāo)注的人員越多、數(shù)據(jù)量越龐大,數(shù)據(jù)庫的質(zhì)量會相對更高。數(shù)據(jù)庫的建設(shè)關(guān)系到算法的開發(fā)與性能提升,因此是非常重要的環(huán)節(jié)。
由于沒有相應(yīng)完備數(shù)據(jù)庫支持病灶定位功能訓(xùn)練,目前的眼科AI局限于診斷,在具體病灶定位方面的能力還相對薄弱。張秀蘭教授與其合作伙伴意識到目前醫(yī)療AI開發(fā)的困境是由于優(yōu)質(zhì)影像資料的匱乏。
因此,從2018年起,中山眼科中心開始涉足公共數(shù)據(jù)庫建設(shè)。2018年9月,中山眼科中心與百度、維也納眼科醫(yī)院在醫(yī)療影像頂級大會MICCAI上發(fā)布了全球第一個完全開放的青光眼的眼底照精標(biāo)數(shù)據(jù)庫,吸引了全世界300多個研究組的參與,后續(xù)還發(fā)布了AMD、病理性近視的數(shù)據(jù)庫。
這一數(shù)據(jù)庫在建設(shè)方面嚴格把關(guān),每一張圖像都由7位專業(yè)醫(yī)師重復(fù)標(biāo)注,再由上一級專家審核,在業(yè)界產(chǎn)生了較大反響。未來,張教授及其合作伙伴還將發(fā)布更大規(guī)模的數(shù)據(jù)庫,以促進眼科醫(yī)療AI的蓬勃發(fā)展。除科研外,面向產(chǎn)業(yè)落地,張教授也在推動AI眼科數(shù)據(jù)庫團體和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的建立。
在張秀蘭教授未來的規(guī)劃中主要有兩大方向的工作:其一是繼續(xù)深入開發(fā)青光眼的AI算法,最終完成多模態(tài)體系建設(shè);其二是建設(shè)更多的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)庫,為廣大的開發(fā)者提供優(yōu)質(zhì)共享資源,推動完善中國眼科AI+醫(yī)療創(chuàng)新生態(tài)。
AI眼科醫(yī)療的國際一流水平與前沿趨勢
目前國際一流眼科AI研究有兩個主要特點:第一,一流的醫(yī)療AI研究在使用海量的數(shù)據(jù)庫資源訓(xùn)練算法;第二,一流的AI研究正在嘗試不同模態(tài)的算法開發(fā)。
如今,基于眼底照的AI更成熟,2017年新加坡國立眼科中心牽頭的大型多中心研究利用超過20萬的眼底照訓(xùn)練了可用于糖網(wǎng)、AMD、疑似青光眼篩查的算法,效能完全達到了人類的水平。這是非常值得借鑒的成功實踐。
未來AI眼科醫(yī)療研究有幾個前沿方向,第一,先進高效能的診斷算法開發(fā),開發(fā)可用于多種眼病診斷的復(fù)合系統(tǒng);第二,可用于病情預(yù)測的算法開發(fā):幫助醫(yī)生在當(dāng)下預(yù)知未來的病情變化,早防早治;第三,利用AI幫助醫(yī)生確定診斷新思路,通過AI的強大算力,推斷出數(shù)據(jù)中的指標(biāo)與疾病的相關(guān)性。
中國現(xiàn)已走在了AI研究的前沿,AI算法的應(yīng)用研究已經(jīng)做的十分豐富,但是如果想要保持領(lǐng)先,相應(yīng)的基礎(chǔ)和理論研究、原始創(chuàng)新也要有所突破,才可能創(chuàng)造出更高的價值。
*文中圖片由受訪者提供。
編輯 | 趙泓維
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