導讀
2016年3月， 在舉世矚目的人機大戰中， AlphaGo以4:1的總比分完爆圍棋世界冠軍、職業九段選手李世石；2017年初， Master擊敗包括聶衛平、柯潔、樸廷桓、井山裕太在內的數十位中日韓圍棋高手， 均讓人們感受到了被人工智慧“支配”的“恐怖”， 業界的許多大佬都認為人類進入了人工智慧時代。 國務院亦在《“十三五”國家科技創新規劃》中強調， 人工智慧作為重點建設專案予以落實。
推想科技作為人工智慧的先行者， 響應國家號召， 緊握時代脈搏， 致力於應用深度學習技術為醫療影像輔助診斷提供快捷、準確的解決方案。
推想科技聯手包括北京協和醫院， 上海長征醫院， 武漢同濟醫院， 大連中山醫院等20多家國內大型三甲醫院開發了AI-DR輔助診斷產品。 在測試實際病人X線片的過程中， AI-DR於160例病例中發現了兩例醫生診斷中遺漏的病灶。 這兩例病案經醫生最初的X線診斷中都顯示為“未見明顯異常”， AI-DR發現病灶後， 病人及時進行了CT掃描， 確診為肺癌。
案例一
推想科技AI-DR輔助診斷產品可精准發現低密度磨玻璃結節， 避免漏診現象。
該產品檢測出醫生報告中遺漏的肺結節， 後繼確認CT掃描結果顯示“左肺上葉前段可見一長徑約2.0cm的磨玻璃結節， 邊界清楚， 呈分葉狀”。 後期病理證實此為一例肺癌。 “這個結節雖然直徑已達兩釐米， 但由於是磨玻璃結節， 密度很低， 所以臨床診斷中非常容易漏診。
2的精准放射影像診斷" inline="0">案例二
推想科技AI-DR輔助診斷產品可精准發現結節影， 減少誤診現象。
該產品檢測出醫生報告中遺漏的肺結節， CT掃描結果顯示“左肺上葉前段見一結節影， 長徑約1.5cm， 邊界清楚”， 後期病理證實為肺癌。
推想科技的AI-DR於2016年10月在武漢同濟醫院上線試用。 截止2017年3月31日， 武漢同濟醫院使用AI-DR的影像科醫生達9人， 共診斷X線片8093張。 產品使用深度學習技術， 學習過數十萬余張經專業醫師標記的X線片。 在與住院醫師， 主治醫生， 副主任醫生， 主任醫生的對比測試中顯示， AI-DR的水準已接近副主任醫生水準， 並且AI-DR診斷一張片子的時間不到0.1秒， 診斷準確率高達90%以上。 快速、高效的診斷大大減輕了放射科醫生的工作負荷， 也降低了誤診漏診的概率。
同濟醫院放射科主任夏黎明為此欣喜的表示：“在與推想團隊的接觸中瞭解到，
隨著推想科技在醫療影像輔助診斷上取得的積極進展， 不僅獲得行業內外的高度關注和認同， 也獲得資本市場的青睞。 2016年2月， 推想科技獲得英諾資本、臻雲創投天使輪1250萬的融資。 2017年1月， 推想科技獲得紅杉資本領投、廣發證券聯合投資的A輪5000萬融資。
推想科技創始人兼CEO陳寬表示：“看到人工智慧在醫學影像輔助診斷領域取得突破很喜悅， 之後會覺得肩上擔子更重了， 因為未來還有很長的路要走。 2017年， 推想科技將繼續與醫療機構精誠協作， 讓更多不具備頂級醫療資源的二線、基層醫院擁有大醫院才有的X線診斷能力， 讓更多沒有條件到大醫院做X線檢查的患者， 放心在基層醫院獲得高品質的X線檢查。 我們期待著看到人工智慧在醫療影像領域發揮更大的作用，為推動全國醫療領域精准化發展貢獻自己的力量”。
2的精准放射影像診斷" inline="0">版權申明
新書首發—好書推薦，經典必讀！《卵巢腫瘤影像學》2的精准放射影像診斷" inline="0">
Springer出版公司授權
天津科技翻譯出版有限公司2017年4月出版
國際16開，精裝，銅板紙印刷，472頁
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