“AI+医疗”AI影像出难题，各企业做好长期战斗准备.doc

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2、病灶，准确率达93．9％。除了识别速度高于年轻病理医师外，准确率也很高。而这仅是AI医疗影像应用场景的冰山一角。　　根据汇医慧影测算，仅通过智能初诊系统平台，乳腺疾病影像诊断便可节约60－70％时间，胸片诊断能节约近50％的时间；在准确率上，通过各家医院数据自我迭代以及模型精准调优，目前已达到95％以上。　　近两年，伴随机器学习和深度学习等技术发展，基于模式识别的AI系统已经在图像和语音两大方面超越了人类表现，尤其在安防、金融和医疗等领域被广泛应用。　　其中，过去一年，中国AI医疗公布的融资事件超过30起，融资总额达到18亿元。而在医疗领域的应用，主要就是AI

3、影像，因为技术成熟和资本催化，风口之下，AI影像产业也开始大爆发。　　汇医慧影CEO柴象飞在接受记者采访时表示，任何一个产业的爆发都要具备两个条件，一是市场需求，一是技术条件，二者兼具才能形成产业。“回顾AI影像这三年，蛮有意思的”　　自2015年开始，以比尔·盖茨、马斯克等为代表的反AI为主阵营叫嚣，到AI技术走向商业应用，再到今年产业化元年，AI技术逐渐成熟国家政策相继加持。“这是一个非常好的时代和创业环境。”柴象飞告诉记者，正是在这样的背景下，他毅然决定回国创业。　　柴象飞是阿姆斯特丹大学医学影像学博士、斯坦福大学博士后，在医学影像人工智能、图像处理、数

4、据分析领域拥有超10年跨学科科研经验。2015年，回国后创立汇医慧影，目前，公司形成了成熟的医联体医院解决方案，打造了医学影像的数字化、移动化、智能化，完成了从筛查、诊断、治疗决策支持的闭环。　　“创办汇医慧影的初衷，就是想要开发出医院能够真正用起来的AI影像产品，解决影像医生短缺及其大量漏诊误诊问题，尤其在中国很多二三线城市和乡镇，老百姓不能获得很好的医疗服务，影像医生数量远跟不上市场需求。人工智能系统的高效率和高准确度，让其有很大希望和能力能够彻底解决这一问题，让医院摆脱对影像医生的重度依赖。”　　每件事情的发生似乎都为下一个事件奠定基础。2015年，公司

5、成立不久，柴象飞他们便遭遇了尴尬。当时，中国医院的信息化程度严重滞后，即使一线城市的三甲医院，IT系统的“上云”比例也很低，而当时美国医院的云化程度已经很高。　　柴象飞决定从影像云平台开始做起，主要为解决医院底层难题，以此打通医院内部以及各级医院之间的数据连接，这也对国家提倡的分级诊疗有着重要作用，是医联体和区域影像中心的重要基础设施。　　以北医三院为例，使用智慧影像云平台后，IT系统实现“上云”。这次合作除了给汇医慧影积累下很多工程化经验外，也为后来做AI影像系统奠定了很好的数据基础。　　2016年，汇医慧影获得蓝驰创投千万级A轮融资，这也是业内首笔医疗影像

6、融资。　　有人评价说，这次融资激发了资本对AI医疗的投资热情。因为不久之后，雅森科技、连心医疗和推想科技等公司也接连获得千万级以上投资，无论是投资数量还是时间间隔，都不难看出“AI＋医学影像”领域的火热。　　到了2017年，这是汇医慧影锦上添花的一年。这一年，柴象飞的导师邢磊正式加入，担任公司首席科学家。　　邢磊是斯坦福大学终身教授、斯坦福医学院医学物理系主任，同时兼任电子工程系、分子影像及生物信息专业及Bio－X教授，从事医学影像、医学物理及医学信息方面教学研究长达20余年，也是国家“千人计划”专家。　　在他的指导下，汇医慧影将学术上非常流行的影像大数据组学

7、分析方法论“放射组学”体系化和平台化，并进一步推向市场。放射组学可以应用于疾病探测、病灶分割、诊断、治疗选择（个性化医疗）、疗效评估和临床预测等众多项目。　　目前，汇医慧影的放射组学云平已入驻国内300余家医院，有超过1000位放射医师使用，可提供病灶勾画、特征值计算分析、机器学习和个案预测的一键分析，并针对不同病种出具详细量化报告。　　“当然，如果放射组学＋AI止步于科研，体量还太小，价值也不大。我们希望能够摸索一套方法，让医生参与到医学创新中，将科研成果转化到临床验证和应用。”柴象飞说到。　　举例而言，汇医慧影与北京301医院血管外科郭伟主任合作研发了主动

8、脉人工智能研究云平台AORTIST2．