50万奖金终有归属!天池医疗AI大赛背后的产业逻辑究竟是什么

10月11日,云栖大会的前一天,杭州阿里云基地内,一位国内高校的参赛者,正在演讲台上神情严肃地进行最后的项目演讲。耗时半年,天池医疗大赛终将在这一天决出赢家。50万奖金池,也将迎来最终的归属。

作为国内首个医疗AI大赛,天池大赛获得了多个行业第一,包括世界最多的参赛队伍(2887个)和最大的数据集(超过2000份标注后的CT)。

这场大赛,吸引的团队除了北京大学、浙江大学、上海交通大学、早稻田大学等国内外知名高校,还不乏国内知名企业的队伍,如点内科技、宜远智能、联氪云影、掌中全景、百纳(武汉)信息等。

究竟这场大赛有着怎样深刻的意义,对于主办方的三家企业(阿里云、英特尔、零氪科技)来说,各自的想法又是什么?带着这些疑问,动脉网对这次大会的各方进行了一番采访调查。

这场大赛的意义在哪儿?

“我们把这件事叫做‘开球’。一场体育竞赛,开球的动作非常重要。在中国提供一个全球领先的影像诊断数据级算法、运算平台非常具有意义。”这是决赛赛场,零氪科技CEO张天泽的开场白。

按照他的的观点,影像数据只是医疗数据中的一个很小的类别,目前,影像AI大致可以分为三个阶段:

     1、检出病灶5-10毫米(需要大量统一标准和质控的医生标注的影像病例)

     2、鉴别病灶良恶性及病灶分型分期(需要大量的含有准确病理结果并标注精准的影像病例支撑)

     3、肿瘤病人治疗方案优化推荐及预后评估(不仅需要大量的含有病理结果及精准标注的影像资料,同时还需要病人的治疗、手术、用药、随访等连贯的病例数据作为支撑,且不断进行更新)

利用人工智能检测出肺结节,仅仅是影像中特征的提取阶段。而结节的良恶性、分期以及治疗方案是什么,这些都是人工智能下一步需要实现的功能。

这需要更多的数据帮助系统进行判断,包括患者的检验检查、CT、内镜等数据。根据不同患者不同的并发症,将影像报告、病理报告和患者后续手术的配套用药以及后续存活等数据串联起来,人工智能才能得出个性化的治疗方案、周期以及存在的风险。

也只有这样,人工智能才有机会真正成为临床应用。

张天泽认为:“毫无疑问,这是实现安全可控的大数据交易模式的一次成功试验。天池平台为图像、声音等敏感数据的拥有者和深度学习技术的开发者搭建了跨界协同的桥梁,为未来将此类合作演进成为一种新型的商业化数据交易模式提供了技术和经验的参考。”

阿里云提供了什么样的云计算服务?

据阿里云天池技术平台项目经理之毓介绍,数据、算法、计算力是人工智能的核心三要素,在本次大赛中,阿里云平台将这三者有效结合在了一起。

该平台包括基础设施层、飞天分布式云操作系统层、云和大数据层三层架构,云和大数据层由阿里云自主研发的云计算产品(ECS,NAS,SLB,VPC)以及大数据产品(ODPS,PAI)构成。

“阿里云就像是搭建了一个舞台,参赛选手可以尽情的释放在医疗影像算法方面的才能,让数据在云中飞舞。 ”

医疗行业的数据敏感性是一大难题,安全性永远是医院关心的首要问题。本次天池大赛,阿里云团队专门开发了一个数据安全“笼子”,经过“笼子”的清洗与禁锢,可以把影像数据中的敏感数据过滤掉,并保证它们不会被泄露。

之毓继续谈道,“一开始,阿里云认为80%的团队都会使用2D方案,只有20%的团队会使用3D的方案。结果我们发现,有90%甚至95%的团队都用的3D方案。”

阿里云飞天的PAI基于强大的线性扩展能力,提供了针对3D的解决方案。参赛队伍可以每次迭代中高速处理32张以上128x128x128甚至更大规模的3D图片,提升结节检测精度和效果。

为什么国内的团队愿意来参赛?

一位学院派的参赛队伍导师告诉动脉网:“其实我们每年的科研经费都很充足,来参赛肯定不是为了奖金。作为学院派,我们主要还是想来锻炼一下学生的个人能力,学习一下目前人工智能先进的操作环境和技术。”

一家企业参赛方的创始人则表示:“英特尔提供的是算力,阿里云提供的是平台,零氪科技提供的是数据,而我们的优势就在于场景。我们团队已经从前期的肿瘤检出、良恶性判断,发展到了辅助诊断结果。包括治疗方案的优劣、风险预判等因素。用过天池大赛与他们建立合作,对于我们项目的协同来说具有很大的价值意义。”

作为评委的医院方,怎么看AI的落地?

企业要想训练AI,需要到医院采集原始数据、验证算法。作为天池医疗大赛的评委之一,上海肺科医院影像科主任孙希文告诉动脉网:“我们是全国最大的一家肺癌治疗的单体医院,与其他医院相比,我们治疗的病种最全,每年有12000多例手术,如此的庞大的医疗数据,就像一块肥肉一样,几乎所有的AI公司都想和我们合作。”

人工智能其实最关键的一点是数据的结构化,很多医院的数据量很大,但是没法用,就是因为数据是非结构化的。对此,上海肺科医院与零氪科技在病历结构化方面也开展了合作,从数据源头保证医疗数据的可利用性。

“临床数据结构化这一块非常难,一般单纯做人工智能的公司很难做到,所以我们看好零氪科技这种既有大数据,又涉及人工智能的企业。”

谈到人工智能在医院的接受度,孙希文认为:“这要看站在谁的角度,对医院普通医生来说,基本是拒绝的,因为人工智能就像是抢饭碗的一方。而对医院管理层来说,则是乐于接受的,因为它能降低医疗的差错,减少漏诊误诊,既提升了医院医疗服务的水平,又降低了医患纠纷的发生率,相当于加了一层防火墙。”

在协调人工智能和医生的关系方面,上海肺科医院也有着自己的解决方式:“目前人工智能产品不成熟,就像一个处于公测阶段的游戏一样,有着大量的BUG需要解决。所以我们可以让医生参与修改和设计游戏(人工智能),通过这种参与感,降低他们的排斥感。过去企业更多提的是挑战医生,现在大家都改成辅助医生了,就像警察和缉毒犬一样,这就是角色定位的转变。”

上海肺科医院影像科在人工智能影像应用方面基本有两种形式,一是先由人工智能在当天晚上将患者所有的体检数据跑一遍,并将疑似病例筛选出来,第二天医生只需要确定人工智能正确与否即可。

第二种则是医生在白天完成病历报告的书写,晚上由人工智能跑一遍,并与医生的报告进行匹配,看是否有出入。

第二种方式,人工智能像一位监督裁判,与医生之间是对立的关系。而第一种方式,人工智能更像助手,能够帮助医生减轻压力。

目前医院采用人工智能企业的产品,更多是考虑两个方面,一是行业内口碑,考虑的是公司的产品在哪家医院用过,同行的评价如何;二是试用情况,医院提供几份脱敏数据,让公司的人工智能产品现场演示,从误诊率、漏诊率数据就可以得出结论。

对于人工智能目前的诊疗水平,孙希文表示:“过去很早就已经有人工智能的概念,那个时候叫CAD(计算机辅助诊断),包括西门子、GE、飞利浦等国际大公司都会在自己影像系统的工作站内集成一套肺结节识别CAD,但那时候的准确率不高,不要说临床医生,就连住院医生的水平都很难达到。但现在人工智能企业产品已经非常接近临床医生的水平,目前上海肺科医院影像科所使用的人工智能产品,在肺结节检测方面几乎没有漏诊。”

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