2015年4月，在这个人工智能技术仍游离于医疗以外的时间点，正在美国斯坦福大学癌症中心做到博士后的柴象飞博士要求回国，正式成立了资医慧影，开始了人工智能向医疗领域的迁入。这一刻，资医慧影具有先发优势。人工智能领域平均值三个月的产品递归速度让众多创业公司陷于了圈地竞争。在近四年的长跑之中，资医慧影已完成了从影像的数字化再行到移动简化和智能化的升级，其AI产品及云平台渐渐落地于800余家医院，数字化和移动简化也铸就了2020-03-30 资医慧影扎实的壁垒。
在动脉网举行的“2018未来医疗强劲论坛”上，资医慧影副总裁王捷概括了2018年AI发展的趋势，并总结了资医慧影发展的路径，期望为志同道合之士带给一些救赎。动脉网记者将其观点整理如下。资医慧影副总裁王捷医疗AI技术问题探究现代医学以一种不平衡发展的速度行进，这一不平衡某种程度反映在地域、人力、技术等宏观方面，在医学影像领域，单看临床环节，其市场需求与供给之后展现出流失。
王捷指出，影响影像数据很快快速增长的因素主要包括以下两个方面：第一，医学的发展为人类寻找了许多慢性病的新疗法，但随着老龄化问题的日益严重和整个消费结构的升级，一些慢性病的发病率不降反升。此外，人们身体健康意识的大大提升，整个医疗服务的市场需求日益激增。
第二，宏观上的医疗资源分配失衡更进一步减轻了上述问题，欠发达省市的患者向繁盛省市流动，而医学院产于、医学院10年来生源并没质的提高。一线城市往往挤满了大量的一流医院与一流学院，一流学院的人才反哺医院，更进一步激化医疗资源的挤满，构成虹吸效应。此外，受限于整个社会供给外侧架构改革问题及职业茁壮周期特性，以及劳动强度的问题，整个医疗资源的供给有上行趋势，在这一背景下，医院必须从其他途径来提高资源供给。以上两个问题皆有可能依赖AI解决问题。
归根结底，AI在医疗领域将起着一个补足生产能力的起到，为一流医院补足劳动力，为二流医院补足技术。这种补足将前进医疗政治宣传式变革，让医学渐渐由经验学科南北一个数据驱动的学科，南北精准医疗。
从2018发展看AI变革AI的发展决不是一蹴而就的，整个2018年，AI以潜移默化的方式在转变着医疗领域。1月，斯坦福吴恩达研究团队开源了所含4万张人体上肢端的X光片的数据集MURA，后用这个数据集训练CNN找寻并定位X光片的出现异常部分。根据研究，全球现有多达17亿人的肌肉骨骼不存在问题，每年大约有3千万的门诊病例。开源数据集将协助更好AI从业者了解医学AI研究。
2月，《CELL》讲解了中国团队的AI工具，这是一款能准确临床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恶性肿瘤。在如今的医学研究领域，有更加多的医生学者，还包括专业期刊开始拒绝接受用AI建模的方式替换过去的长时间的生物活体实验的方式，这是一个十分明显的变化。4月，资医慧影牵头中国人民解放军总医院血管外科公布“主动脉人工智能研究云平台AORTIST2．0”，这是全球范围内首次研发出有的B型主动脉夹层人工智能自动拆分方法，解决问题了此前B型主动脉夹层手术中的精准测量、肾功能预测和远程随访三大核心问题。
长时间操作者下，主动脉的影像多达1000层，医生对这些影像资料分析大体需花上一个下午的时间，而该AI产品通过对影像的扫瞄修复可以在20分钟的时间内已完成影像分析，很大提高了医院的效率。5月，ANNALSOFONCOLOGY上的一项研究中，研究人员研发了一个深度自学卷积神经网络CNN，并通过展出10万多幅恶性黑色素瘤和良性痣的图像来辨识皮肤癌。这是科学家们首次指出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加能精确临床皮肤癌。9月，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自学大量脑干胶质瘤患者的磁共振影像学特点，深度挖出其与该基因的关联，不仅协助医生取得基因学的临床依据，而且方法分析获得与基因关联紧密的影像学与临床参数需要提升医生的临床经验。
系列研究成果公开发表在生物医学工程领域著名期刊《IEEE生物医学工程汇刊》上。某种程度在9月，来自法国的EricDeutsch博士团队用癌症患者的CT图像训练人工智能，获得一个可以通过患者的CT影像精确预测PD－1抑制剂化疗效果的人工智能平台。那些被指出有效地的患者的中位生存期（24．3个月），比预测违宪患者的中位生存期（11．5个月），提升了一倍以上。
当2017年世界仍在辩论“AI代替医生”这个弥漫人类历史200余年的“弗兰肯斯坦”问题时，2018的各个学术峰会上早已开始辩论如何将AI技术运用于各个病种的化疗，让AI转入场景应用于完全早已沦为全球学术界、产业界、甚至政界的一种共识。仅有周期全量数据平台赋能就医仅有流程作为潮流中的一员，汇医慧影也在大大增进AI技术对于医学的推展起到。
王捷对汇医慧影的发展做到了详细的讲解。在1．0时代，汇医慧影的胸片筛查、肺结节筛查、骨折检测、脑卒中……更加多解决问题的是辅助筛查，展开病灶检测、病灶定位，构成结构化报告，构成初筛结果，可供医生参照。目前我们指出AI可以步入2．0时代，让AI步入患者的医疗仅有周期。
医学影像的起到将不局限于筛查和临床，汇医慧影还可以划入患者的临床数据、病理数据、检查数据、基因数据、随访数据，基于多模态数据等数据，借以辅助手术指导、用药指导、肾功能预测等。就商业模式而言，资医慧影企图建构一个仅有周期全量的数据平台，融合患者和医院的市场需求，抛光出有一个覆盖面积医疗仅有周期、仅有服务链的综合性的产品，用平台反哺其AI产品，而非意味着用AI展开辅助筛查。
在数据方面，汇医慧影与500多家家顶级医院展开了科研合作，这些合作既还包括影像组学的研究、深度自学的研究，积极开展了一些基于单病种的病例库合作，也不会基于目前的医疗信息化系统对医疗数据展开清除，已完成医学影像的数据化建设，这一点也是资医慧影迥异于其他同行的根本原因所在。在患者管理方面，资医慧影面向患者获取数字化影像服务，同时基于NLP技术，获取影像报告的智能理解，患者可以通过微信必要提供自己的医学影像信息及临床结果，在患者的就医体验下有了很大的提高。
此外，在汇医慧影的平台上，取得影像结果的患者可以在线咨询影像专家展开更进一步临床。如今，资医慧影汇集全球顶级AI科学家和医学专家，医工背景人才约50多位；并与清华海峡研究院、斯坦福大学、Intel等多家顶级学院机构正式成立多个AI实验室，在研项目多达500个，产学研用一体化闭环结构已初见成效，在落地方面，有数多达800家医院配备了汇医慧影的产品，其中多达一半的医院为三级以下医院，王捷指出：“在这个阶段下，AI最能充分发挥其价值的地方，依然在于基层。在这些医院中，无论是减低医生的工作强度，提升工作精度，还是充分发挥分层医疗的价值，我们能看见我们的技术为医院、为患者带给实实在在的服务提高。”未来发展2019年，数据将再度沦为竞争焦点；AI将覆盖面积更加多病种，转入更加多科室，切断更加多流程，转入普惠落地阶段；同时，这些创意技术将沦为医改沉降资源、提升生产能力、前进精准医疗的新动能。
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