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依未科技:多年的沉淀和技術探索破解AI眼科落地難題

2018-12-15 10:05
來源: 動脈網

我國傳統(tǒng)中醫(yī)開山著作《黃帝內經》中有一句箴言叫做:上工治未病,中工治已病,下工治末病。然而由于醫(yī)療資源的匱乏和不均衡,疾病預防和早期篩查往往被忽視,資源被更多的投入到救治環(huán)節(jié),從而使得“醫(yī)未病”成為一個尚未實現的“夢想”。

人工智能的出現,讓人類的智慧和機器的效率有機的結合,從而使得“醫(yī)未病”夢想的實現成為可能。動脈網《2018醫(yī)療人工智能報告》數據顯示,肺結節(jié)篩查和糖網篩查已成為目前醫(yī)療人工智能最熱門的兩大領域,除了騰訊、谷歌等巨頭在不斷投入外,各大創(chuàng)業(yè)公司,也在你掙我奪,助推行業(yè)的發(fā)展。

經過2016,2017,2018年三年的發(fā)展,AI應用于眼科仍有一個邁不過去的門檻:即如何突破AI技術瓶頸,實現產品的商業(yè)化落地?并在市場和行業(yè)上確立獨特的核心競爭優(yōu)勢。為此,動脈網專訪了多年深耕于人工智能眼科領域的專家、依未科技的創(chuàng)始人兼CEO——柯鑫。

做真正解決問題的AI,而不僅僅只是補充

相比于同行,依未科技屬于后起之秀,但柯鑫卻是這個行業(yè)的先鋒,是最早從事眼科人工智能的開拓者之一,其畢業(yè)于中國科學院,并隨即進入大恒圖像研發(fā)中心從事智能眼科的研發(fā),之后作為團隊負責人,全面負責產品的研發(fā)和推廣。大恒圖像是我國最早布局眼科領域的公司之一,其從1993年開始就與北京同仁醫(yī)院多次共同承擔國家科技部關于眼科的課題。

2015年,在國內AI眼科剛剛興起之時,柯鑫帶領團隊與北京同仁醫(yī)院內分泌科楊金奎主任共同開發(fā)了“基于計算機視覺的糖網篩查智能分析系統(tǒng)”,并隨后推廣進入國內數十家頂級公立醫(yī)院和民營醫(yī)院進行使用。2018年,為進一步實現“上工醫(yī)未病”的價值理念,柯鑫創(chuàng)建依未科技,希望以眼底為切入口,開啟AI疾病早篩時代,并助推精準化及個性化醫(yī)療的發(fā)展。

以柯鑫為核心的依未科技團隊憑借技術和產品立足,骨干成員全部來自于中國科學院和清華大學。依未科技高度重視技術,認為技術是AI公司立身之本,其獨樹一幟的把計算機視覺和深度學習技術做深度融合,通過原創(chuàng)的技術路線,為眼部疾病及全身性慢病篩查提供高效、低成本的解決方案。依未科技創(chuàng)立之初,即在行業(yè)最高規(guī)格的“世界人工智能”技術大賽中,從40多家同行企業(yè)中突圍,并在決賽中一舉拿下第二的成績。目前,依未科技產品已經在全國多家醫(yī)院實現試點落地,并和諾華、輝瑞等企業(yè)達成合作。

從行業(yè)需求角度而言,人工智能的進入,對于眼底疾病篩查并不是簡單的錦上添花,而是解決剛需。人工智能將成為減輕醫(yī)生負荷、提高早篩效率的利器。而AI+眼科也被行業(yè)人士認為是最有可能實現大規(guī)模商業(yè)化的領域。但不可否認的是,AI中還是存在許多壁壘和難點,特別是如何在人工智能與醫(yī)生病患之間建立聯系方面實現突破。相比于同行其他企業(yè),依未科技在這方面走了一條不一樣的道路。

在底層技術支撐上,依未科技綜合利用計算機視覺和深度學習技術提取眼底病變病灶,并量化特征數據,之后利用數據挖掘和大數據分析方法對眼底影像進行深度分析,最后開發(fā)出AI眼底影像輔助診斷系統(tǒng)。

柯鑫還向我們介紹了依未科技的AI亮點:“我們的AI不光有結論,還能對關鍵病灶、關鍵結構和關鍵位置進行標注,并且還能獲取量化數據,這一點跟國內同行的技術都不一樣。換句話而言,依未的AI不僅能夠幫助醫(yī)生診斷,還可以清楚的告訴醫(yī)生診斷的依據和來源!

用技術先發(fā)優(yōu)勢破解AI落地難題

依未選擇在這個時間節(jié)點進入AI眼底領域,并不僅僅是因為風口?脉握J為,市場教育目前基本完成,眼科+AI的市場已逐步打開,開始呈現出更多的痛點和需求,同時也對技術和人才提出了更高的要求,這是一個很好的契機。但如果產品無法落到實際,并陷入到同質化競爭,那么滿足行業(yè)需求將無從提起;诖,依未科技借助于創(chuàng)始團隊多年的積累和沉淀,率先去耕耘行業(yè)目前尚未涉足的領域,避開糖網篩查的紅海市場,獨樹一幟的去深入分析眼底影像,挖掘更多的量化信息,從而做到眼底多病種的分析,為未來精準化醫(yī)療和個性化醫(yī)療提供足夠的數據支撐。

“我本人就是AI技術出身,之前在大恒負責眼底圖像相關研發(fā),做圖像識別已近10年,至少在國內我屬于最早從事眼科AI工作的那一批人。我們團隊的一大特點就是我們有比較深的醫(yī)學積淀,而不是純IT背景,創(chuàng)始團隊都是醫(yī)學圖像領域的專家,這也就確保了我們在技術研發(fā)方面具有獨有的優(yōu)勢,從而也讓我們的產品能夠更快地實現臨床落地。”柯鑫說道。

柯鑫還說:“目前大家對AI影像的理解還是簡單了一點。這個行業(yè)要實現真正地落地,其實門檻很高。技術、數據、醫(yī)療知識和落地場景等都是這個行業(yè)的壁壘,但是最核心的壁壘還是技術和人才,人工智能不只是一個獲取圖像然后拿來訓練過程,必須考慮全棧式AI,否則在一些實際問題的考慮上就會有所欠缺。 就像很多人都知道的開發(fā)阿爾法狗的算法工程師,其本身就是一個圍棋高手。因此醫(yī)療AI想要落地,也需要技術人員本身對醫(yī)療圖像有更深的理解。而我們的產品邏輯是算法工程師利用計算機視覺,首先把眼底的關鍵元素提取出來,然后再去分析病種。因而我們的結果是直觀可見的,是可解釋的,可量化的,這樣AI挖掘出來的信息,不管對醫(yī)生,還是對患者,都是透明的,而在這一點上,國內同行的技術現有相同的!

在采訪最后,柯鑫也提出了正在被不斷驗證的觀點:“現在許多醫(yī)療AI的從業(yè)者醫(yī)學背景較少,這就造成了目前行業(yè)一個最大的問題,產品落地困難。對于醫(yī)療來說,我們應該保持敬畏,讓產品能夠真正解決問題,去幫助到醫(yī)生,而不是去替代醫(yī)生。醫(yī)生不可能被替代,但是有了AI,醫(yī)生可以更好的回歸他的本職,這才是時代的進步!”

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