对话 GE 医疗:AI 如何帮医生度过疫情难关?

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020 年,人类对疾病有了更强的感知。包括中国在内的很多国家也体验了医疗资源紧缺带来的阵痛。在医生数量有限的情况下,AI 能否代替他们完成一部! | q / m ? c # &分工作,或者辅助他们完成一些重& Z M大决策?

2019年,GE医疗在中国推出了爱迪生数字医疗智能平台。“我们要利用爱迪生平台,跟合作伙伴一起去创建一个数字化生态,一起在这个平台上做出各种各样的数字= 8 q应用、数字软件、数字工具,帮助中国的医疗行业去解决实际问题,推动中国的医疗事业发展。”s M GE医疗中国副总裁、首席创新官戴鹰说。

今年疫情期间,GE医疗联合6 N 3 a X s ! g“医准智能v v t {”基于64排及以下CT设备,定制化研发肺部影像AI辅诊工具,帮助一线医师进行了肺炎检测。

除此之外,今年6月,GE医疗还与强联智创合作,共同开发基于爱迪生数字医疗智能平台的数字医疗应用,推动脑血管疾病的精准诊疗。

36 氪与数家媒体一起,对GE医疗中国副总裁、首席创新官戴鹰、医准智能创始人兼CEO吕晨翀和强联智创创始人兼CEO秦岚进行了采访。

Q:提问者

受访人:

GE医疗中国副总裁、首席创新官 戴鹰

医准智能创始人兼CEO 吕晨翀

a / G X联智创创始人兼CEO 秦岚

Q:GE医疗是如何与强联# Z ) m智创合作的?

戴鹰:我们的传统能力是设备影像,包括CT、磁共振还有血管机。但在疾病领域,我们不可能把所有的应用都做了,把所有的临床问题都解决了。所以在应用层面,像强联智创在心脑领; l i u L域研究很深,基本上跟中国所有的神经领域的专家都有长期的合作,这是非常好的互补。

秦岚:像戴总说的,脑卒中本身就是中国第一大的致死疾病y : r 3 J o e3 . 3其实它的致死率会远高于癌症。差不多每年有五百万人罹患脑. R 8 p _ b . &卒中,同时有五千万高危人群随时会发生脑卒中。脑卒R H O 1 1 u a 5中有高死残率,60%以上非死即残,而且这个残是属于重{ K 8 Z e残,就是瘫痪、失语,几乎完全丧失劳动能力。

而且近年来,人们生活水平提高、压力变大了,所以这种病有很明显的年轻化的趋势。以前大家都觉得离我还很远, / % e M v { L [只听说过一些老人家会Q c r - Z Z r得卒中,但是现在我们会发Y K s / t 3现,很多年轻人也会患上,对] C y ] s i q 4 3于这么严G . t + : 7重的疾病来讲,其实两点最重要,一是预防,一是急救。

但是很遗憾的是,在预防和急救阶段,没% l } E 1 ; M I有一个 c 1 s L x $ #简单的治疗处理方式。它不像高血压服药就可以控制,而是必须介入手术,比如GE提供的这种 DSA 的造影机上面做微创手术,才能预防和治疗。这么严重的疾病每年有那么多的高危的人群,那么高的发病率,这是一个很严重的问题。中国永远不可能有那么多的顶级专家,但是却有那么多的病人,怎k O 9 5 e么办?所以我们跟中国最顶级的宣武、天坛等等医院建立合作,把这些顶级专家的经验,固化到算法上来,再把这些算法铺到基层。我们希望能够快速、简单地把手N m q 5术难度降低,让它变得标准化。

Q:脑血管的疾病是一种[ L t高死残率的疾病,手术的风险又比较大,强联智创其实需要替医生做一些高风险的决断,假如发生了医疗事故,AI工具的法律的& o ] 6 W r 0责任应该如何界定?

秦岚:首先,我们无法替医生做决断,但是我们可以给医生提供更多的分析数据,给医生更多的参考,做一个有力的武器和工} E f R N -具。最终的决断还是医生来做,但是我们提供了数据参考,我们要做的并不是替代t 4 c医生,而是帮助医生做一个像“钢铁战衣”一样的武器和工具。怎么使用这个武器实际上是由医生来决策的。所以我并不认为AI会替代- $ x z医生% I S S N Q = A &

对话 GE 医疗:AI 如何帮医生度过疫情难关?

GE} p E ` M医疗与强f 9 M } , 1 s y w联智创从神经血管领域的动脉瘤精准诊疗和脑梗的急救取栓方面启动合作

Q:我们是不是可以把爱迪生平台的一些功能或者属性理解为开源框架所做的事情?

戴鹰:比较类似,但是爱迪生平台概念蛮大的。这个生态是有. o T s底层的,我们用的GPU就是行业里面标准的GPU,我们用的云服务也逃不出大家知道的这些云服务,我们临床应用的公司是我们战略合作的这些公司,所以大家不同的公司、不同的单位扮演不同的角色,然后各司其职,最终实现的目的就是把临床问题解N a 4决。

Qs | e B:请问医准智能创始人M T 4 ? 8 I吕晨翀,从您的角度来看,基于爱迪生角度平台开发医疗AI应用,跟自己公司独立开发相比,可以省去哪些成本?

吕晨翀:爱迪生是在整个GE医疗的医疗土) , R ( A 3壤上生长的生态系统,首先帮助我们解决q % A L A p M的是几个问题:第一,AI公司? / = B N 4 -最常见的问题是“下一个产品是什么”的问题。很多企业在C U n ] i W h -开发产品的时候,开发完了发现这个产品没有生命力,客户不买单,但是爱迪生平台能够把客户的需求搜集完之后,撒一堆的需求给生态开发者,各自认领模块。我们认领的就是肺部这一块儿。

第二,选完之后,我们需要获取数据。爱迪生可以前瞻性地,把自己的CT数据提供给我们。

第三,当我们开发完一个成熟的产品,过爱迪生的o 3 b & c ) M审核之后,它能够帮助你实现商业化。它给我们N V K 9 4节省最大的成本是对这个行业的认知成本,以及未来我们整个渠道的销售成本。

对话 GE 医疗:AI 如何帮医生度过疫情难关?

GE医疗CT配合医准智能的AI系统,完成百张影片的智能检测

Q:医准智能在这次治疗新J G C v冠肺炎的过程当中,有没有一些创新迭代p ) S _的案例能够分z ~ @ o 6 y (享?

吕晨翀:第一,在武汉爆发肺炎U F i H ! + ) 9之后,其实大家最大的问题就是没有数据,因为当时武汉的数据很难过来,我们的思路就是先围绕武汉以外搜集数据,先做第一个模型。那时候它的功能只是去检测发现肺炎,它对于新冠病毒的识别和预判M 5 8 T & 2是没有能力的。

后来,武汉疫情稍好一点的时候,武汉的很多医院就出来b ] [ 8 M @ R f W跟我们合作了。在F k v数据增多之后,我们做出了第二个版本,比如说在识别肺炎的K Q ~时候,对于新冠肺炎的识别特异性能力e t D提高了,虽然也做不到像医生那样一看就知道是新冠肺炎的程度,但是我们能D z S } t b i够用随访的功能,把一个新冠肺炎患者历次检查的肺炎累积范围的一个变化曲线画出来,能够定量地帮医生测量每次的肺炎累计范围大概是什么样的比例。

医生觉得这个模型B v u $ M L | c帮助他们节省了很多的时间,实际上人工做对比的话,有时候需要半个小时甚至一个小时的时间,但是通过AI辅助,可能7 f H 5 J N s I :十几分钟就把对比做完了。

说到未来展望,第一@ f o n,我们希望最好1 9 D R X - a N以后不要再用到这个软件,疫情能过去最好。如果说后面还有利用价值的话,我们会倾向于辅助治疗病毒性肺炎。但是病毒性的肺炎有很9 * S多种,在这一方面,未来我们要把所有肺炎的AI系统做出来,让它成为发热门诊常备的软件,这会是这个产品发展迭代的方向。

戴鹰:方舱医院CT里面其实有一个东西,就是去年12月份发布的深度天眼技术,它能帮助CT自动做定位。因为在中国CT一天扫的人太多了,为了加速扫描,经常会看到CT旁边站一个技G ? 0 { D师去帮助患者是摆位。但是深度天眼出来以后就不需要这个技师了,比如说腹部平片按一个键,这个床体可以自动把患者送到扫腹部平片的位置。机器里有一个摄像头,它通过人工智能可以判断出来人体的肢体的位置,即使你穿着病号服,5 D g p + ] z u o盖着毛毯,通过大数据都可以判断得很准确。

新冠出现后,我们想这个工作可不可以放到$ k | { :外面?这样操作员和患Z ( . j h &者可以到隔室操作,没有交叉感染的风险。2月20号,我们就在武汉方舱医院实现了。我们现在在做下一次迭代——既然隔室操作可以实现了,那隔l r ? | Q城市可不可以?过去大家都知道远程诊断,把CT片子放到云上,找一个专家看看K 8 U D R V L r脏器有没有问H f R 8 u , C V题,专家很多情况下? 9 y Y ; M b p u会说你这个片子拍得不好,我看不出来。现在,我们可以从拍片子的时候就让专家介入,专家直接告诉你怎么设KV、怎么设毫安,片子拍出来就满足远程诊断的标准。

Q:GE医疗耗费精力推出爱迪生平台,有没有算过投入产Y W 9 0 | M D 4出比?

戴鹰:爱迪生平台属于战略投资,是一个中长期的投资,中长期投资坦率来说不太容易列个公式算出8 S G ) k ?投资回报率。

Q:不管是医疗AI公司,还是一些做医疗项目的 IT 公司,都有一些盈利模式不清晰,客户支付意愿低的问题,你们觉得今天; 3 G y有改变吗?

戴鹰:“支付意愿低”从表面上来讲就是“我做了一个人工智能的应用7 N . H Z,客户不愿意买单”,但我们把这个视为“客户痛点没找准”,换句话说,你没有真真正正帮助医疗行业解决他最棘手的问题。或者说,“你是在做锦上添花的事儿,而不是雪中送炭的事儿”。现在我们医疗行业里面有太多雪中送炭的事儿需要解决,锦上添花真的挺好的,但是解决的不是客户最着急的问题。

举例来说,重症监护室里,医生和护士在没有人工智能帮助的情况下,只能通过参数判断患者的情况,但人脑的计算能力是有限的,这时候就是拼经验。我们现在有AI技术可以把患者相关的信息都归% = P 2 , S - Z总起来,把几十条甚至上百条信息拉在一起,计算后告诉医生和护士这个患者将来的趋势是怎么样的,给他一个预警,这就是雪中送炭。因为可以直接帮医院降低死亡率,减少患者在ICU里停留的时间,空出床位W Y - h 2 A & b (给其他重症病* N M ^ ( i - +人使用。这就是我们需要做的。

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原文发布时间:2020-07-08
本文作者J | } J:王毓婵
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