医疗AI:从创想到落地

  - 上海市儿童医院/上海交通大学附属儿童医院人工智能辅助骨龄检测落地运行5000多例

  2018年7月12日 – 贵阳,在2018中国医院协会信息网络大会(CHIMA)上,上海市儿童医院/上海交通大学附属儿童医院与卫宁健康携手举行“医疗AI – 从创想到落地”的媒体沟通会,就上海市儿童医院/上海交通大学附属儿童医院与卫宁健康携手研发“CHBoneAI– 人工智能辅助骨龄检测系统“到实地并行运行的发展与阶段性成果进行了一次深度的交流。

  上海市儿童医院/上海交通大学附属儿童医院于广军院长,上海市儿童医院/上海交通大学附属儿童医院影像科杨秀军主任,卫宁健康人工智能实验室负责人陈旭博士出席了此次媒体沟通会。

  2018年2月,上海市儿童医院/上海交通大学附属儿童医院与卫宁健康携手研发的“CHBoneAI– 人工智能辅助骨龄检测“系统正式上线,从4月初开始并行运行,短短3个月余,小儿骨龄临床诊断5000多例,从读片到出骨龄报告仅需30秒,平均绝对误差仅在0.43年,诊断准确率达98%。

  上海市儿童医院/上海交通大学附属儿童医院院长于广军先生介绍到,人工智能在各行各业的应用已经非常广泛,而其与影像方面的结合是一个非常好的切入点,因为这是医院的强需求。我们在选择合作方的时候也进行了慎重的考虑,我们一方面希望对方具备强大的科研能力,一方面也具备丰富的医疗信息化实施的行业经验。而一路走来,我们与卫宁健康在人工智能辅助检测骨龄方面取得了令人满意的成果,不仅极大提升了儿科影像医生的工作效率,同时为儿科影像的学科发展,中国健康儿童大样本骨龄数据库的建立逐渐打下基础。

  在近期上海市儿童医院通过HIMSS 7的评审过程中,评审专家一致认为上海市儿童医院在医疗人工智能上的探索让人惊艳,未来,我们也将与卫宁健康在更多领域展开更深层次的人工智能探索如病理学、细胞学、儿童川崎病、儿童肺部感染等方面。

  上海市儿童医院/上海交通大学附属儿童医院影像科杨秀军主任在介绍开展此项目的初衷时深有体会地说到,与成人检测骨龄项目不同,儿童检测骨龄的需求是巨大的,而传统的人工读取X光片判断骨龄的方式往往耗时过长,且精确率难以把控,一本骨龄图谱书很快就被儿科影像医生们翻烂了。并且儿科的影像科医生资源是稀缺的,而他们面对的却是数量庞大的儿科患者,如何借助人工智能的力量将他们从对比读片这样重复繁琐的劳动中解放出来,将更多重心放在为患者提供更好医疗服务上是我们做这个项目的初衷,从而萌生了AI用于骨龄检测的创想。

  卫宁健康人工智能实验室负责人陈旭博士表示:“去年8月,我们的人工智能解决方案与算法已经申请专利。这个项目从17年开始立项,并在同年获得“中国大数据人工智能创新创业大赛”一等奖,我们是业界最早提出并落地AI与骨龄检测结合的创想和算法的团队。卫宁在人工智能的探索有两大优势,一是我们有大量的医院客户作为基础,这些医院的各类需求,我们都能第一时间感知并给出反馈。二是我们作为医疗信息化方案提供商,医院的各种数据最终汇集在数据集成平台上,这为研究提供了海量、多模态的数据。实验室已经将AI算法作为服务嵌入到医院的业务系统当中,为医生提供完整的解决方案,这是业界的创新。人工智能作为一种“核能级”资源,有别于传统能源,未来能发挥的潜能不可估量。“

   深入医疗本质,AI技术用于解决医疗服务过程中的真正痛点,赋能医生,造福患者,探索真正有价值的AI应用是卫宁健康一直以来坚持的方向。

   关于上海市儿童医院/上海交通大学附属儿童医院:

  上海市儿童医院/上海交通大学附属儿童医院是一所集医疗、保健、教学、科研、康复于一体的三级甲等儿童医院,前身是由我国著名儿科专家富文寿及现代儿童营养学创始人苏祖斐等前辈于1937年创办的上海难童医院,1953年更名为上海市儿童医院/上海交通大学附属儿童医院,是我国第一家专科儿童医院。2003年成为上海交通大学附属儿童医院。

   关于卫宁健康:

  卫宁健康科技集团股份有限公司(Winning Health Technology Group Co.,Ltd.)成立于1994年,是国内专注于医疗健康信息化的上市公司,致力于提供医疗健康卫生信息化解决方案,不断提升人们的就医体验和健康水平。卫宁健康通过持续的技术创新,自主研发适应不同应用场景的产品与解决方案,业务覆盖智慧医院、区域卫生、基层卫生、公共卫生、医疗保险、健康服务等领域,是中国医疗健康信息行业提供整体产品、解决方案与服务供应商。

   关于卫宁健康人工智能实验室:

  卫宁健康人工智能实验室成立于2017年初,汇集40+国内外顶尖大学优秀人才,利用当前人工智能领域热门的深度学习技术,以患者医疗过程相关的各类就诊信息为基础,根据疾病构建专病数据中心,完成对临床数据的快速分析处理。目前已在骨龄检测、眼底视网膜病变、胸片领域的医学影像人工智能识别和筛查上取得一定突破。