基層醫(yī)療的AI賦能——英特爾AI方案助推醫(yī)學(xué)影像檢測篩查

在2023中國國際醫(yī)療器械博覽會期間，英特爾舉辦了以“AI邊緣計算賦能醫(yī)療影像，助力基層醫(yī)療創(chuàng)新升級”為主題的論壇。來自英特爾、行業(yè)協(xié)會及醫(yī)療領(lǐng)域頭部企業(yè)的專業(yè)人士，就如何通過醫(yī)療AI與云邊端融合助力基層醫(yī)療信息化建設(shè)，并提高醫(yī)療服務(wù)效率與醫(yī)務(wù)人員工作體驗等重要議題展開了深入探討。

基層醫(yī)療水平升級是目前政府力推的惠民政策之一，特別是伴隨著新冠疫情的全面爆發(fā)，基層醫(yī)療水平的提升將會極大緩解疫情爆發(fā)帶來的大醫(yī)院瞬間激增的檢查與篩查需求，從而從一定程度上確保更多患者能夠及時得到診斷和治療。作為醫(yī)學(xué)診斷中非常重要的參考因素，醫(yī)學(xué)影像檢查是目前最直觀的疾病診斷依據(jù)，據(jù)相關(guān)醫(yī)療專家介紹，國家目前大力推進基層醫(yī)療設(shè)備升級，醫(yī)學(xué)影像設(shè)備已經(jīng)走進很多社區(qū)醫(yī)院，但對于很多基層醫(yī)療機構(gòu)來說，在醫(yī)生水平無法短期內(nèi)得到提升的基礎(chǔ)上，如何發(fā)揮AI在醫(yī)療影像篩查中的作用能夠更好地幫助基層醫(yī)療體系確保有問題的患者不會被漏檢。

針對AI與醫(yī)學(xué)影像問題的結(jié)合，中華醫(yī)學(xué)會放射學(xué)分會的專家表示，2018年醫(yī)學(xué)影像人工智能聯(lián)盟的成立標(biāo)志著人工智能在醫(yī)學(xué)影像中的發(fā)展得到了產(chǎn)業(yè)的認可，并且目前在肺部結(jié)節(jié)、冠脈篩查、骨骼檢測等方面擁有了比較好的算法模型。在聯(lián)盟關(guān)于人工智能在醫(yī)學(xué)影像中應(yīng)用的調(diào)查顯示，大醫(yī)院使用率很高，達到73%，二級醫(yī)院32%、一級醫(yī)院10%，越小的使用率越低，越大使用率越高。在效果方面，以某三甲醫(yī)院為例，應(yīng)用肺結(jié)節(jié)的AI模型之后，使用率從70%到80%一直到后面的90%多；以前不用AI的時候，肺結(jié)節(jié)的檢出率是30%左右，現(xiàn)在是75%。另幾家三甲醫(yī)院冠脈的使用率是99%、96%、97%、98%，不用AI的斑塊狹窄檢出率是60%左右，用了之后是95%左右，兩個方面應(yīng)用AI后檢出率都得到了大幅的提升。當(dāng)然，在醫(yī)療影像中使用人工智能除了可以用于檢測和診斷疾病，還可以用于輔助治療決策?，F(xiàn)在許多人工智能系統(tǒng)已經(jīng)應(yīng)用在外科手術(shù)中，它可以幫助外科醫(yī)生決定是否需要手術(shù)、需要切除多少組織等。這對于判斷肺部殘留組織是否足夠維持正常功能等問題都有很大的幫助。

當(dāng)然，該專家還指出，醫(yī)療行業(yè)是個很嚴(yán)謹(jǐn)而且需要醫(yī)生專業(yè)素養(yǎng)很高才能做出正確診斷，因此人工智能還主要是作為輔助手段來參與到醫(yī)療診斷過程中，特別是構(gòu)建怎樣的模型，如何進行有效訓(xùn)練數(shù)據(jù)的導(dǎo)入，以及如何確定模型的篩查準(zhǔn)確性等問題。不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)范不同，即使是同一領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，由不同的人進行標(biāo)注也會存在差異，不同醫(yī)院的數(shù)據(jù)也不同。當(dāng)然，我們需要多樣性，但如果沒有標(biāo)準(zhǔn)，就會混亂。為了對傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)人工智能進行標(biāo)注，需要有行業(yè)內(nèi)的專家來達成共識。制定標(biāo)準(zhǔn)是非常關(guān)鍵的，我們需要做好專家共識，在不同領(lǐng)域制定不同的評價標(biāo)準(zhǔn)。

當(dāng)前，醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)已占全球總數(shù)據(jù)量的30%，如何有效管理和利用大量非結(jié)構(gòu)化的醫(yī)療數(shù)據(jù)已成為一項巨大挑戰(zhàn)。英特爾中國區(qū)物聯(lián)網(wǎng)及渠道數(shù)據(jù)中心事業(yè)部總經(jīng)理郭威表示，英特爾正在將醫(yī)療AI與云邊端進行創(chuàng)新融合，在賦能智慧醫(yī)療的同時加速科研創(chuàng)新，以實現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)的有效管理和利用。在醫(yī)療行業(yè)上，英特爾主要做三件事情，“一個基礎(chǔ)，兩個核心點”。一是以人工智能為基礎(chǔ)賦能行業(yè)，讓人工智能在我們的芯片上跑得更好。兩個核心點，一是加速科研創(chuàng)新，二是賦能智慧醫(yī)療。英特爾把環(huán)保、智慧農(nóng)業(yè)都放在大健康行業(yè)。除了醫(yī)院之外，在整個科研創(chuàng)新領(lǐng)域，英特爾也有很多可以和合作伙伴一起合作的機會。英特爾認為，賦能整個醫(yī)療行業(yè)發(fā)展的一個基石就是加速人工智能.

人工智能在醫(yī)療行業(yè)，不管是在自然語言處理、機器視覺還是公共健康上都大有可為。英特爾的核心就是利用芯片不斷提高算力，這個算力包括數(shù)據(jù)產(chǎn)生、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)分析，賦能人工智能。同時，英特爾也會推出更多的底層軟件，讓客戶和合作伙伴能利用底層軟件更好地使用芯片。利用人工智能支持好醫(yī)療行業(yè)的科研創(chuàng)新以及支持好我們的智慧醫(yī)院，讓中國整個醫(yī)療行業(yè)越來越好，讓中國人民生活健康水平越來越高，大家過得越來越開心、越來越美滿，是我們英特爾的核心追求。

隨著云端應(yīng)用的逐漸普及，醫(yī)療影像系統(tǒng)也開始向云端服務(wù)擴展，很多大醫(yī)院的影像中心都涉及到云、邊、端協(xié)同的問題，數(shù)據(jù)要去分享。在云、邊、端的每一個節(jié)點上都有不同類型的任務(wù)，需要不同的數(shù)據(jù)處理的方式，所以說影像數(shù)據(jù)在一個完整的業(yè)務(wù)流程當(dāng)中，很多時候是跨部門、跨機構(gòu)在云、邊、端不同節(jié)點上協(xié)同進行的工作。從這個層面來講，英特爾可能是獨一無二的，英特爾是一家可以對云、邊、端完整地提供影像數(shù)據(jù)處理的公司。因為英特爾提供了一個能夠讓大家在影像的全生命周期里做各種類型的各種負載算法處理的全生態(tài)的軟硬件的支撐。

以醫(yī)學(xué)影像場景為例——醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的飛速進步讓越來越多臨床診斷有“據(jù)”可依。為幫助醫(yī)療機構(gòu)輕松面對不斷擴張的影像數(shù)據(jù)處理需求，基于英特爾架構(gòu)，匯醫(yī)慧影打造了包括Dr.Turing AI平臺、Novacloud智慧影像云及Radcloud大數(shù)據(jù)智能分析云平臺在內(nèi)的全周期AI醫(yī)學(xué)影像解決方案。通過引入英特爾^??至強^??可擴展處理器、OpenVINO^?工具套件以及面向英特爾^??架構(gòu)優(yōu)化的Python等領(lǐng)先軟硬件產(chǎn)品和技術(shù)，該解決方案的各個平臺處理效率都獲得了顯著提升。得益于這些軟硬件相互搭配、協(xié)作優(yōu)化帶來的整體加速優(yōu)勢，Dr.Turing AI平臺在新冠肺炎篩查、乳腺癌檢測等影像分析場景中的推理速度獲得了顯著提升。同時，放射組學(xué)分析方案在優(yōu)化后的Radcloud大數(shù)據(jù)智能分析云平臺的支持下，其處理效率也獲得明顯加速。

此外，為助力基層醫(yī)療的信息化建設(shè)，英特爾還積極攜手行業(yè)伙伴基于Al邊緣計算技術(shù)，針對多樣化應(yīng)用場景打造眾多高性能解決方案，以打破院內(nèi)數(shù)字孤島、優(yōu)化基層醫(yī)療資源配置并加速推動分級診療進程，從而充分釋放醫(yī)療數(shù)據(jù)價值，實現(xiàn)基層醫(yī)護人員工作效率和廣大患者就醫(yī)體驗的同步提升。