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人工智能体素科技亮相中国医疗器械监督管理国际论坛

更新时间:2017-8-21 15:11:30

  中国互联网新闻中心(中国网)生活消费频道 上海报道 8月17日,第7届中国医疗器械监督管理国际论坛(CIMDR)在杭州国际博览中心召开。专注于人工智能医疗领域的VoxelCloud(体素科技)在AI医疗影像方面为观众带来了惊喜,其CEO丁晓伟发表了主题为“医疗影像分析前沿技术”的演讲,新技术的出现为人工智能与现代医学科技搭建了新的桥梁,为本次论坛增色不少。


  会上丁晓伟介绍了人工智能医疗产品的研发流程,方法论及技术细节。并借助VoxelCloud体素科技自身的正在审批过程中的5款产品以及在研的另外3款产品这些案例,深度的介绍了机器学习算法是如何在临床应用中扮演创新角色的,以及这些产品是如何影响既有临床工作流程的。


  近年来,随着图形运算单元和新的训练深度神经网络模型算法问世,人工智能进入了深度学习和大数据驱动时代。但由于医疗数据的特殊性,应用形式的多样性,目前这些前沿科技成果的应用还处于起步阶段。人工智能科技企业体素科技(VoxelCloud)凭借其成熟的科研技术,已经率先尝试人工智能在医疗领域的临床应用,并走在了业界前端。


体素科技CEO丁晓伟在中国医疗器械监督管理国际论坛上演讲



UCLA的学霸与他的奥斯卡获奖导师


  据悉,体素科技(VoxelCloud)是一家人工智能医疗公司,是由丁晓伟在2016年创立,公司创立于苏州,并在北京、上海设有分支机构,在美国洛杉矶设立有VoxelCloud研究院。提到体素科技创始人丁晓伟,不得不先提一下他在UCLA(美国加州大学洛杉矶分校)创下的毕业速度记录——2012上海交大本科毕业后,仅用了两年多时间就拿到UCLA计算机博士学位,并辅修应用数学,毕业后在UCLA计算机系任研究助理教授。在UCLA实验室的研究,丁晓伟走向了人工智能医疗领域。


  Demetri Terzopoulos是丁晓伟的博士生导师,他是英国和加拿大皇家学院,欧洲科学院院士,ACM,IEEE,古根海姆Fellow, UCLA的杰出教授,更是现代计算机视觉和计算机图像的奠基人之一。其论文引用数量超过五万,更有单篇论文引用数量达到罕见的将近两万。因为他的贡献是根本性的,影响已经辐射到各个领域,比如说医疗影像自动分析和我们都知道的CG动画。可以说,没有Demetri的成果好莱坞动画大片是无法达到如今这个视觉效果,也正因为此他还获得了2006年的奥斯卡技术贡献奖。


人工智能科技让高质量医疗诊断触手可及


  由这两位顶尖技术人才领头,如今体素科技发展出来的技术已经可以在心脏,肺部,以及眼科主要疾病达到高于专业医生的准确率,并在分析之后自动生成报告,解决了如何在影像个体差异巨大的人群上保证结果准确性的业界重大难点,部分上线产品已获美国FDA、欧洲CE市场准入许可。


  这项技术的过人和前瞻之处在于,它彻底影响看病方式,极大的提高效率和准确率,给医生和病人都带来极大的方便——将人工智能置于诊断环节,大大降低了直接对病人实施治疗的“机器人风险”,同时,又以极精确和清晰的影像呈现,帮助医生精确判断病情,并进行下一步治疗。当机器生成报告之后医生只需要花几分钟做最后的核对就好,这样一下子可以让一个医生一天可以处理的片子达到三至五倍。


体素科技的未来发展


  目前体素科技业务主要为早期癌症筛查、心血管疾病诊断、眼科疾病诊断、肝脏早期病变诊断,为医生提供基于深度学习算法的全自动医疗影像分析及辅助诊断服务。通过人工智能模型以及云计算系统,结合临床和影像数据,实现对疾病的量化分析和风险预测,对临床工作流程进行高度优化。针对相应的临床需求,为医院、体检中心、医疗保险公司、医生集团等客户提供端到端的解决方案。


  未来的规划方面,丁晓伟认为最重要的还是不断地完善产品线,未来公司的产品主要包括三种类型:一是在WEB客户端的应用,主要为医院、体检中心、保险公司提供分析服务;二是云计算服务接口,主要与影像器械生产商、医疗影像管理系统软件商合作;三是为第三方医疗数据分析应用上提供云计算平台。让产品对于某项疾病的临床应用不再机械,使用起来更像一个完整的诊断分析。从服务上讲,体素科技需要构建一个医疗资源上下疏通的一套医疗诊断服务生态,从软件产品和云服务产品跳出,变成触手可及的AI服务。


  目前,体素科技合作的医院主要集中在华东地区和华南地区,包括京津冀地区和长三角地区,以及广东省各大城市在内。其中大部分合作项目已经过了研发期,进入到试用和采购阶段。


  丁晓伟创立体素科技(VoxelCloud)的初衷,只为让客观的医疗诊断服务触手可及,可以让人工智能的趋势早日变为现实。丁晓伟判断:“在医疗AI行业刚刚起步,行业壁垒尚未建立时,医学知识和创新的研究深度,将决定AI团队的发展优势。”


  对于未来医学人工智能,丁晓伟表示:“我们仍需要在行业内进行技术团队和临床技术的深度结合,在学术领域保持先进性及前瞻性,从而保持行业领先地位。”

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