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注意了!双十一即将到来,这些骗局再莫中招了

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区别于其它将系统装到尽量多的医院进行训练的AI公司,Wision A.I.创始人刘敬家表示,做医疗AI要遵循循证医学的逻辑,每个渠道都要为其产品带来更好的临床证据才行,因此并不急于将系统部署到更多医院。他透露,待与现有渠道建立稳固合作关系后,下一步会扩展到美国中部、东南部和西海岸几个州的标杆性医疗机构。

至于产品后续的商业化,还要考虑到消化内镜的应用场景。首先,消化内镜能特殊光源、放大镜、甚至显微镜的观察方式,为疾病病理研究提供了更丰富的手段;其次,它在肿瘤早筛之余还能深入到治疗环节(微创或无创手术),包括肺、胆囊等器官的临近区域肿瘤的切除和治疗。

而随着相关疾病发病率的逐年上涨以及微创、无创手术的进一步普及,AI+消化内镜影像也能有更广阔的商业空间。相应的,相比于对放射影像、超声影像、病理切片、眼底等医学影像的辅助筛查,消化内镜的AI辅助诊断工具也更具备作为独立医疗器械产品的临床价值和商业变现能力。

当然,也有不少机构开始盯住这块蛋糕:投入到消化内镜人工智能开发领域。公开资料显示,去年5月,日本奥林巴斯和富士公司宣布合作开发适合胃和肠道的AI辅助诊断产品;去年7月,日本癌症中心和NEC公司也在宣布开发出在结肠内窥镜中自动诊断息肉的人工智能;8月,华西-希氏医学人工智能中心发布了人工智能消化内镜产品,并宣称它能在胃镜下对息肉、肿瘤和静脉曲张进行准确识别。今年7月,腾讯觅影也发布了结直肠肿瘤筛查AI系统。等等。

提及到技术壁垒,刘敬家表示,消化内镜的病兆形态特征复杂——正常隆起、皱壁、脂肪颗粒等会对识别目标(息肉腺瘤等)造成干扰,无明显统计规律,常规深度学习方法并不适用于这类病变的识别 。对此,Wision A.I.采用了泛函分析算子理论的方法,即构造各种深度学习神经网络函数的不变子空间,并据此构造以深度学习神经网络为基函数的泛函识别函数 ,它摆脱了常规深度学习方法对图像形态的限制,模型构造难度更大。

而且,消化内镜图像是在整个动态过程中所截取的图像,图片质量受限于医生的操作手法或设备水平,借助AI识别要比其他的图像要更困难,对AI模型训练技术要求也很高。另外,做消化内镜时临床上每秒钟会有上百帧的内镜下视频流,要做到高速识别,不“丢帧”、不卡顿、不能有感觉上的延时,这对配套的硬件技术的要求也会很高。

视频内窥镜:注意了!双十一即将到来,这些骗局再莫中招了
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