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柏視醫(yī)療鼻咽癌產(chǎn)品隨飛利浦星云平臺落地吉大一
2018年8月27日
PVmed
2018年8月24日,飛利浦在吉林大學白求恩第一醫(yī)院(以下簡稱“吉大一”)召開“首家星云醫(yī)學影像人工智能平臺落地發(fā)布會“,并同期支持在吉大一舉辦的“醫(yī)學影像大數(shù)據(jù)與人工智能高峰論壇”。發(fā)布會邀請了眾多國內(nèi)AI領(lǐng)域頂尖專家和行業(yè)領(lǐng)軍人物,包括中華醫(yī)學會放射分會副主任委員梁長虹教授、中華醫(yī)學會放射分會副主任委員盧光明教授、中華醫(yī)學會放射學分會青委會副主任委員劉再毅教授等國內(nèi)知名專家。吉林大學第一醫(yī)院院長華樹成教授、副院長王海峰教授、放射科主任張惠茅教授等也出席了本次發(fā)布會和學術(shù)論壇。與會專家和學者分享和交流了人工智能在影像設(shè)備、放射科流程改進、影像輔助診療、影像組學等方面的創(chuàng)新理念、實踐成果和未來發(fā)展趨勢。

2018年8月24日,飛利浦在吉林大學白求恩第一醫(yī)院(以下簡稱“吉大一”)召開“首家星云醫(yī)學影像人工智能平臺落地發(fā)布會“,并同期支持在吉大一舉辦的“醫(yī)學影像大數(shù)據(jù)與人工智能高峰論壇”。發(fā)布會邀請了眾多國內(nèi)AI領(lǐng)域頂尖專家和行業(yè)領(lǐng)軍人物,包括中華醫(yī)學會放射分會副主任委員梁長虹教授、中華醫(yī)學會放射分會副主任委員盧光明教授、中華醫(yī)學會放射學分會青委會副主任委員劉再毅教授等國內(nèi)知名專家。吉林大學第一醫(yī)院院長華樹成教授、副院長王海峰教授、放射科主任張惠茅教授等也出席了本次發(fā)布會和學術(shù)論壇。與會專家和學者分享和交流了人工智能在影像設(shè)備、放射科流程改進、影像輔助診療、影像組學等方面的創(chuàng)新理念、實踐成果和未來發(fā)展趨勢。

柏視醫(yī)療董事長,中山大學數(shù)據(jù)科學與計算機學院教授陸遙做了題為《人工智能在醫(yī)學影像中的應(yīng)用及思考》的發(fā)言,以乳腺癌為例,介紹了計算機輔助診斷、影像組學、深度學習算法等人工智能技術(shù)在醫(yī)學影像分析中的應(yīng)用,分析了傳統(tǒng)計算機輔助診斷和影像組學的區(qū)別和聯(lián)系,針對醫(yī)學影像數(shù)據(jù)集的特點,提出了基于知識的小樣本深度學習理論與算法,展示了集成乳腺癌早期病灶自動檢測與分類于一體的計算機輔助診斷系統(tǒng)。發(fā)布會后,王海峰副院長、張惠茅主任、陸遙教授、周振宇博士等共同參加了圓桌會議,接受了多家媒體采訪,討論了AI 大數(shù)據(jù)醫(yī)療方面存在的問題及未來發(fā)展方向,對臨床工作中的問題,進行深入溝通交流。


柏視醫(yī)療董事長陸遙做大會發(fā)言


吉大一是飛利浦“星云醫(yī)學影像人工智能平臺”在中國的首家落地機構(gòu),作為覆蓋東北三省的綜合性醫(yī)療、教學、科研醫(yī)院,有67個臨床科室,2017年門急診量444萬人次,擁有1個國家地方聯(lián)合工程實驗室,6個吉林省科技廳重點實驗室,雙聘院士3人,中組部“千人計劃”專家4人,近五年承擔省部級以上課題千余項,注重臨床醫(yī)療水平提升的同時,也著力推動科研和醫(yī)學成果轉(zhuǎn)化。星云平臺是獲得 FDA 和 CFDA 雙認證的整合的智能化影像診斷和科研平臺,可輔助放射科醫(yī)生通過智能化圖像后處理為患者提供精準診療,柏視醫(yī)療的鼻咽癌放療臨床靶區(qū)自動勾畫系統(tǒng)是第一款嵌入星云平臺的第三方醫(yī)療AI產(chǎn)品,可推動AI影像在具體臨床場景下的科研及其成果轉(zhuǎn)化。

鼻咽癌發(fā)病率為耳鼻咽喉惡性腫瘤之首,晚期存活率40-50%,主要治療方式是調(diào)強放療。在鼻咽癌放療中,醫(yī)生需要確定腫瘤范圍(GTV)和臨床靶區(qū)(CTV)。GTV和 CTV目前在臨床上需要放療醫(yī)生根據(jù)經(jīng)驗手動勾畫,主觀性強,效率低,平均耗費數(shù)小時。柏視醫(yī)療的鼻咽癌放療臨床靶區(qū)自動勾畫系統(tǒng)可同時自動勾畫GTV和CTV,將單個鼻咽癌患者的靶區(qū)勾畫時間提高幾十倍,勾畫效果接近于鼻咽癌放療專家的水平。

吉林大學白求恩第一醫(yī)院放射科主任、中華醫(yī)學會放射學分會大數(shù)據(jù)和人工智能委員會主任委員張惠茅教授表示:“希望未來放射科能成為臨床醫(yī)生的眼睛,通過人工智能技術(shù)的賦能,更好地輔助臨床醫(yī)生進行診療決策,為患者提供更精準的治療和就診體驗。人工智能可以輔助醫(yī)生進行診斷,減輕臨床工作強度;提高診斷效率,有效緩解醫(yī)療資源的供需缺口,但其在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用還存在很多挑戰(zhàn),比如數(shù)據(jù)標注標準、數(shù)據(jù)收集規(guī)范化、數(shù)據(jù)安全等,需要人工智能專家、臨床醫(yī)生的緊密合作,希望未來有更多的放射科專家加入醫(yī)學影像與人工智能的跨界合作,加快臨床數(shù)據(jù)的積累,推動人工智能輔助診斷模型的不斷優(yōu)化與在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用落地。