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全球首家“神经疾病人工智能研究中心”成立 神经系统疾病诊断“人机大战”明年开战

核心提示:通过深度学习,人工智能技术就可掌握国际顶尖专家水平。您的核磁、CT影像甚至临床诊断都将由这套神经系统“人工智能”来完成,为您提出最佳的治疗和预后方案

AI
 
通过深度学习,人工智能技术就可掌握国际顶尖专家水平。您的核磁、CT影像甚至临床诊断都将由这套神经系统“人工智能”来完成,为您提出最佳的治疗和预后方案,这样的想法不再是科幻电影中的情节。
 
全球首家“神经疾病人工智能研究中心”正式成立

全球首家“神经疾病人工智能研究中心”正式成立
 
12月22日,全球首家“神经疾病人工智能研究中心”在北京天坛医院挂牌成立。
 
成立仪式上,神经病学专家、国家神经系统疾病临床医学研究中心副主任、天坛医院常务副院长王拥军教授表示:“神经疾病人工智能研究中心”目前正在研究开发的人工智能系统通过对海量疾病信息的深度学习,不断提升疾病的诊断效率,诊断准确率可达到95%以上,相当于一个高年资主任医师级别的水平。
 
王拥军
 
“通过临床症状的识别,影像的颜色改变、信号强度的变化,人工智能系统把自己系统中数据的处理和专家的经验进行比对,找到之间的契合点,这样通过1000-2000例病例的学习,人工智能系统就达到专家看病的基本思路和水平。
 
目前我们第一期的研究成果来看,人工智能系统在影像上能实现看核磁的能力,在诊断脑瘤方面,可以和我们医院神经影像中心主任高培毅达到99%的契合度。这个水平已经超过了医院所有年轻大夫,也超过全国所有神经放射科大夫。”

王拥军
 
基层医院:
 
接入AI技术=直接引进国际顶尖专家
 
神经细胞的损伤具有不可逆性,因此,神经系统疾病的早发现、早诊断、早干预,是影响治疗效果的关键。
 
但由于神经系统疾病复杂程度高、定位诊断难度大,并且我国很多医院医疗水平参差不齐、高级专业技术人才缺乏,导致误诊率、漏诊率较高,诊断效率低下。
 
而人工智能应用在神经疾病预防、诊疗、预后和康复等阶段,都体现出无可比拟的优越性。

\
 
王拥军表示,通过这一技术,可以更好的弥补大医院专家和基层医生之间技术的不平衡。将我国神经影像、神经病理方面顶级专家的经验很快进行普及。
 
未来,基层医院接入该系统后,相当于直接引进了一名拥有国际领先技术的专家,老百姓不用挤到大城市、大医院,在家门口就能获取高品质、个性化的治疗方案,这将在很大程度上缓解看病难,看病贵的问题。
 
此外,高效的处理方式也可为患者节省出读片的时间。现在患者做一个核磁,做完还需要花上1天的时间来等报告,而未来,只要把人工智能技术镶嵌在核磁机器上,患者做完核磁瞬间就可以出报告单。
 
随着技术的逐渐成熟,未来还将展现出更多的人工智能应用场景,比如神经病理切片人工智能判断,脑神经疾病病人的智能护理,依据病人医疗数据智能制定治疗方案,神经系统疾病的肢体及语言康复训练等。
 
神经系统疾病诊断“人机大战”明年6月打响 
 
谁将赢得这场胜利? 
 
这样颠覆性的“技术革命”,目前进展如何?据王拥军介绍:
 
中心先期已开展了头部MRI、CT影像人工智能诊断产品的研发,是全球首款头部疾病(涵盖了脑肿瘤、小血管病变、大血管病变、脑卒中等)MRI、CT影像人工智能诊断的整体应用产品。
 
经过人工智能技术对六种人脑内最常见的脑部肿瘤诊断的学习,目前诊断率已达到99%。下一步会培训它来学习脑血管病,预计到春节前后,基本诊断也可以达到脑瘤的水平。
 
接下来,还会将它和临床治疗连在一起,通过学习专家为患者开出的处方和临床建议,培养TA成为真正的人工智能临床决策者,就能给基层医院配备很多天坛医院的“大专家”。
 
据介绍,这一技术将在明年6月底举办的天坛国际脑血管病会议上正式推出。届时,天坛将组织来自全球的顶级专家,和全国所有神经科大夫,包括放射科、病理科大夫一起,进行一场神经系统疾病诊断的“人机大战”,以验证人工智能诊断的准确性。
 
“我相信机器会达到全国第一名的成绩。”王拥军预测。

王拥军在揭牌仪式
 
神器的人工智能 背后的“老师”是谁?
 
人工智能应用研发的背后,也有着庞大的数据库及样本量,作为世界三大神经外科研究中心之一,北京天坛医院是我国唯一的国家神经系统疾病临床医学研究中心。
 
在中国医学科学院新近发布的中国医院科技影响力排行榜中,该院神经病学和神经外科均排名全国第一。

中国医院科技影响力排行榜
 
医院每年接诊来自全国各地的神经系统疑难杂症患者30万人次,开展手术10000余例,拥有全国最大的脑病组织样本库及血样样本库。
 
同时,依托国家神经系统疾病临床医学研究中心遍布全国的研究网络,达到了国际领先的科研水平,为人工智能的研究开发和深度学习奠定了良好的基础。
 
技术方面,通过引进全球领先的深度学习技术,保证了数据采集、识别、诊断均在医院快速完成,无须上传医疗数据,防止了病人隐私的泄露,杜绝了医院医疗数据流失的安全风险。

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