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  • 人工智能 | AI读片,成为医院最快落地项目

    导语 我们总在想——什么AI项目能在医院最快落地呢?

     

            “从4月初开始并行运行,短短3个多月,小儿骨龄临床诊断5000多例,从读片到出骨龄报告仅需不到30秒,平均绝对误差仅为0.43年,诊断准确率达98%。”——这是上海交通大学附属儿童医院院长于广军在介绍“CHBoneAI-人工智能辅助骨龄检测系统”时,给出了这样一组数字。

     

     

            我们看到AI读片不仅快,而且准确率高。所以,AI读片成为落地最快的项目。

     

            14亿人口的医疗市场,任何厂商都做不到视而不见。

            怎么拿到一块属于自己的蛋糕呢?

            你需要真正了解医院的需求是什么。

            现在,一起来看看我国儿童医院骨龄检测的医疗现状。

     

            儿童骨龄检测需求量大

     

            二胎放开,掀起了一个生育小高峰,儿童医院每天都是人满为患。

     

     

            儿童医院骨龄检测每天多达上百个,占据了相当大的影像科日常工作份额。

            儿童医院急需借助科技手段提高效率。

     

            儿童科影像医生紧缺

     

            我国医院医生现状是:

            医生紧缺!

            儿童医生紧缺!

            儿科影像医生紧缺!

     

            这里的医生最大需求:影像科医生都希望能把机械、繁琐而且已经形成共识的影像评估与诊断实现智能化。

     

     

            当日益增长的医疗健康需求,与落后的医疗服务发生矛盾时,AI成为备选的科技手段。

            我们来看看,如何运用AI技术进行骨龄检测的?

     

            传统的骨龄检测弊端

     

            医生通过X光片观察左手掌指骨、腕骨及桡尺骨下端的骨化中心的发育程度,来确定骨龄。

     

            骨龄就是骨的年龄,代表了骨的成熟度。

            一般拍摄左手X光片,了解其腕骨、掌骨、指骨的发育。
     

     

            目前,我国采用CHN法、TW3法和GP图谱法三种方法来进行骨龄检测,但都存在弊端:

     

            ➀标准图谱的准确度对检测结果影响大;

            ➁医师对比图像、匹配骨龄会受主观因素影响,个体差异大;

            ➂评估工作费时、机械、繁琐,效率低下。

     

            一个医生,为一个儿童骨龄检测的时间,大约是10分钟;

            也许你觉得一个10分钟没什么,但是100个10分钟,就是巨大的工作量。

     

            人工智能骨龄检测技术成熟,优势明显

     

            以“CHBoneAI-人工智能骨龄检测系统”为例,它是上海交通大学附属儿童医院与卫宁健康联合开发的一个人工智能项目。

     

            原理:

            利用深度神经网络,对符合TW3法的骨龄特征区域,进行深度学习,将骨龄影像特征与临床大数据融合,训练骨龄评估模型,进行儿童骨龄智能检测。

     

            一般从腕骨、掌骨、指骨是否愈合,来判断骨龄。
     

     

            AI如何检测骨龄?
     

            ➀算法先从图象归档和通讯系统(PACS)中自动获得骨龄X片,通过图像识别其中的各项骨龄参数;

     

            ➁将骨龄参数和骨龄判断,发送给放射科信息系统(RIS),放射科信息系统(RIS)将这些参数整合进入报告模板;

     

            ➂再与患儿在放射科信息系统(RIS)登记年龄比较,以确定骨龄提前还是延后。

     

     

            据悉,上海市儿童医院、上海交通大学附属儿童医院、浙江大学医学院附属儿童医院都已上线AI骨龄检测系统。

     

     

            AI骨龄检测系统的成功上线,大大减少了医生的工作强度,实实在在解决了医院的痛点。

     

            所以,找准医院刚性需求,是抢占医疗市场的关键。

            那么医院在上AI项目是怎么考虑的呢?

            医院选择AI项目基于什么考虑呢?

     

            上海交通大学附属儿童医院院长于广军总结了三点:

            ➀选择临床痛点需求,而不是伪需求或弱需求

            ➁选择技术成熟的领域,比如影像领域,规则明确,技术成熟

            ➂要选择工程化、集成能力强的合作方

     

            我们希望解决方案提供商具备两大能力:

            ➀具备强大的科研能力

            ➁具备丰富的医疗信息化实施的行业经验

     

            AI读片领域众多玩家
     

            AI读片技术成熟,市场需求量大,所以国内众多AI厂商参与进来。

     

            比如:卫宁健康:AI骨龄检测系统、腾讯:腾讯觅影、阿里云:ET医疗大脑、推想科技:智能CT辅助筛查&X线辅助筛查、零氪科技:肺结节智能诊断系统、图玛深维:σ-Discover Lung(肺结节诊断)系统;

     

            深睿医疗:Dr.WISE CAD医疗影像诊断系统、汇医慧影:智慧影像云、数字智能胶片系统、医拍智能:化验单、医疗发票等医疗单据的拍照识别、CT、X光等医疗影像辅助筛查;

     

            万里云:“Doctor Yon”AI系统、迪英加科技:医学影像辅助诊断系统、DeepCare:AI辅助医学影像疾病筛查和诊断平台、比格威医疗科技:眼科影像的智能诊断与分析系统;

            ……

     

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