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依未科技用技术先发优势破解AI落地难题 做真正解决问题的AI医疗

2019-04-20 15:12 ? 次阅读
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我国传统中医开山著作《黄帝内经》中有一句箴言叫做:上工治未病,中工治已病,下工治末病。然而由于医疗资源的匮乏和不均衡,疾病预防和早期筛查往往被忽视,资源被更多的投入到救治环节,从而使得“医未病”成为一个尚未实现的“梦想”。

依未科技用技术先发优势破解AI落地难题 做真正解决问题的AI医疗

人工智能的出现,让人类的智慧和机器的效率有机的结合,从而使得“医未病”梦想的实现成为可能。动脉网《2018医疗人工智能报告》数据显示,肺结节筛查和糖网筛查已成为目前医疗人工智能最热门的两大领域,除了腾讯、谷歌等巨头在不断投入外,各大创业公司,也在你挣我夺,助推行业的发展。

经过2016,2017,2018年三年的发展,AI应用于眼科仍有一个迈不过去的门槛:即如何突破AI技术瓶颈,实现产品的商业化落地?并在市场和行业上确立独特的核心竞争优势。为此,动脉网专访了多年深耕于人工智能眼科领域的专家、依未科技的创始人兼CEO——柯鑫。

做真正解决问题的AI,而不仅仅只是补充

相比于同行,依未科技属于后起之秀,但柯鑫却是这个行业的先锋,是最早从事眼科人工智能的开拓者之一,其毕业于中国科学院,并随即进入大恒图像研发中心从事智能眼科的研发,之后作为团队负责人,全面负责产品的研发和推广。大恒图像是我国最早布局眼科领域的公司之一,其从1993年开始就与北京同仁医院多次共同承担国家科技部关于眼科的课题。

2015年,在国内AI眼科刚刚兴起之时,柯鑫带领团队与北京同仁医院内分泌科杨金奎主任共同开发了“基于计算机视觉的糖网筛查智能分析系统”,并随后推广进入国内数十家顶级公立医院和民营医院进行使用。2018年,为进一步实现“上工医未病”的价值理念,柯鑫创建依未科技,希望以眼底为切入口,开启AI疾病早筛时代,并助推精准化及个性化医疗的发展。

以柯鑫为核心的依未科技团队凭借技术和产品立足,骨干成员全部来自于中国科学院和清华大学。依未科技高度重视技术,认为技术是AI公司立身之本,其独树一帜的把计算机视觉和深度学习技术做深度融合,通过原创的技术路线,为眼部疾病及全身性慢病筛查提供高效、低成本的解决方案。依未科技创立之初,即在行业最高规格的“世界人工智能”技术大赛中,从40多家同行企业中突围,并在决赛中一举拿下第二的成绩。目前,依未科技产品已经在全国多家医院实现试点落地,并和诺华、辉瑞等企业达成合作。

从行业需求角度而言,人工智能的进入,对于眼底疾病筛查并不是简单的锦上添花,而是解决刚需。人工智能将成为减轻医生负荷、提高早筛效率的利器。而AI+眼科也被行业人士认为是最有可能实现大规模商业化的领域。但不可否认的是,AI中还是存在许多壁垒和难点,特别是如何在人工智能与医生病患之间建立联系方面实现突破。相比于同行其他企业,依未科技在这方面走了一条不一样的道路。

在底层技术支撑上,依未科技综合利用计算机视觉和深度学习技术提取眼底病变病灶,并量化特征数据,之后利用数据挖掘和大数据分析方法对眼底影像进行深度分析,最后开发出AI眼底影像辅助诊断系统。

柯鑫还向我们介绍了依未科技的AI亮点:“我们的AI不光有结论,还能对关键病灶、关键结构和关键位置进行标注,并且还能获取量化数据,这一点跟国内同行的技术都不一样。换句话而言,依未的AI不仅能够帮助医生诊断,还可以清楚的告诉医生诊断的依据和来源。”

用技术先发优势破解AI落地难题

依未选择在这个时间节点进入AI眼底领域,并不仅仅是因为风口。柯鑫认为,市场教育目前基本完成,眼科+AI的市场已逐步打开,开始呈现出更多的痛点和需求,同时也对技术和人才提出了更高的要求,这是一个很好的契机。但如果产品无法落到实际,并陷入到同质化竞争,那么满足行业需求将无从提起。基于此,依未科技借助于创始团队多年的积累和沉淀,率先去耕耘行业目前尚未涉足的领域,避开糖网筛查的红海市场,独树一帜的去深入分析眼底影像,挖掘更多的量化信息,从而做到眼底多病种的分析,为未来精准化医疗和个性化医疗提供足够的数据支撑。

“我本人就是AI技术出身,之前在大恒负责眼底图像相关研发,做图像识别已近10年,至少在国内我属于最早从事眼科AI工作的那一批人。我们团队的一大特点就是我们有比较深的医学积淀,而不是纯IT背景,创始团队都是医学图像领域的专家,这也就确保了我们在技术研发方面具有独有的优势,从而也让我们的产品能够更快地实现临床落地。”柯鑫说道。

柯鑫还说:“目前大家对AI影像的理解还是简单了一点。这个行业要实现真正地落地,其实门槛很高。技术、数据、医疗知识和落地场景等都是这个行业的壁垒,但是最核心的壁垒还是技术和人才,人工智能不只是一个获取图像然后拿来训练过程,必须考虑全栈式AI,否则在一些实际问题的考虑上就会有所欠缺。 就像很多人都知道的开发阿尔法狗的算法工程师,其本身就是一个围棋高手。因此医疗AI想要落地,也需要技术人员本身对医疗图像有更深的理解。而我们的产品逻辑是算法工程师利用计算机视觉,首先把眼底的关键元素提取出来,然后再去分析病种。因而我们的结果是直观可见的,是可解释的,可量化的,这样AI挖掘出来的信息,不管对医生,还是对患者,都是透明的,而在这一点上,国内同行的技术现有相同的。”

在采访最后,柯鑫也提出了正在被不断验证的观点:“现在许多医疗AI的从业者医学背景较少,这就造成了目前行业一个最大的问题,产品落地困难。对于医疗来说,我们应该保持敬畏,让产品能够真正解决问题,去帮助到医生,而不是去替代医生。医生不可能被替代,但是有了AI,医生可以更好的回归他的本职,这才是时代的进步!”

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