人工智能技术在肺癌诊疗方向的前景巨大

医学的复杂性决定了医疗大数据的多样化和专业化，当技术型公司试图将 AI 技术落地到医疗领域时，势必面临着比分析单一维度数据更高的门槛和挑战。

当下，肺癌仍是我国发病率和死亡率最高的恶性肿瘤。我国每年肺癌发病人数达到 83 万，超过全国癌症发病人数的 1/5；对应的死亡人数达到 62 万。可以看到，针对肺癌疾病的研究和探索意义深远，而业界也普遍相信人工智能技术在肺癌诊疗方向的前景巨大。

我国首个肺癌临床科研智能病种库发布

15日，“华西医院&依图医疗”肺癌人工智能成果发布会暨互联网+医疗人工智能高端峰会在成都举行，双方合作研发的国内首个肺癌临床科研智能病种库和全球首个肺癌多学科智能诊断系统正式发布。

该数据库以患者为中心，收录了四川大学华西医院2009年至今收治的大量肺癌患者的影像、病理、基因检测、病历文本等多维数据，通过人工智能技术对数据进行整合，打造医疗大数据。数据库的建立将对临床研究、医疗决策、医疗资源下沉起到积极作用。

据悉，华西医院在肺癌的早筛早诊早治、肿瘤MDT、靶向治疗等多个领域位列国内领先水平。依图是全球领先的人工智能创业公司，近期刚完成来自工银国际、浦银国际、高成基金的2亿美元C＋轮融资，并已布局人工智能+医疗、安防、芯片、制药等领域，产业估值近20亿美金。

依托这个全球顶级的病种库，华西-依图联合团队，共同研发了全球首个肺癌多学科智能诊断系统。系统不仅能够实现结节筛查等初级功能，更能够实现肺癌全类型病灶的诊断覆盖，并结合多学科临床信息进行综合诊断。该系统有望今年底正式进入临床运用。

百度发布全新肿瘤识别AI算法 准确率超专业病理医生

百度研究院发表论文提出一种名为“神经条件随机场”的全新病理切片分析算法，将肿瘤识别定位准确率大幅提高。在公开数据集Camelyon16大赛测试集上，该算法的肿瘤定位FROC分数达到0.8096，超过专业病理医生水平，以及由哈佛和麻省理工学院联合团队所保持的最好成绩。

据介绍，除了病理学切片分析方面的研究，百度还在积极探索AI在眼底影像、放射影像、以及智能问诊等其他一些医疗领域的应用。

一直以来，病理切片分析都是癌症诊断中的黄金标准。但是即便对于经验丰富的病理医生来说，病理切片的阅片流程也十分困难复杂。详尽的阅读病理切片，且不漏掉任何一处具有临床价值的病灶，如同大海捞针，是一项十分复杂和耗时的任务。

百度研究院提出一种全新的深度学习算法，一次性输入一组3x3的图块，并联合预测每一张图块是否有肿瘤区域。图块之间的空间关系可以通过一种名为“条件随机场”的概率图模型来模拟。整套算法框架可以在GPU上进行端到端的训练，而不需任何后处理的步骤。

同时，百度研究院也在Github上开源了整套算法代码，以便其他研究人员在此基础上进行更深入的研究，促进人工智能在医学图像分析领域取得更加长足的发展。

AI助力将优质医疗资源下沉到基层

当前，我国顶级医疗机构诊疗能力集中化趋势明显，但医疗资源分布不均的问题也日益突出。大医院人满为患，而基层医疗机构诊疗能力提升困难，以人工智能技术为工具，打破信息屏障，将顶级医疗机构的诊疗能力赋能基层，将是解决我国医疗资源短缺的重要手段。

从影像数据向病历、检验检查、语音数据等全维度临床数据的打通和融合，是 AI 公司对于医疗大数据理解和探索的一次重要突破，而包含诊断数据、国内外诊疗标准指南、实时更新的多维度诊断库则有望让 AI 医疗系统在智能化和专业化领域更进一步。有专家评价，此次发布的数据库和诊断系统是国际肺癌诊断领域的领先成果。

更为重要的是，将优质的医疗资源与技术产品化和系统化将有望造福更多普通患者和医疗机构。