上海交大与依图医疗成立联合实验室，探索人工智能诊断肿瘤

人工智能（AI）正在向医疗行业渗透，尤其在医学影像诊断领域发展迅速。

12月26日，上海交通大学与依图医疗宣布共同成立联合实验室。据悉，上海交通大学生物医学工程学院和依图医疗将在医学影像诊断、病理信息分析、分子医学等方面展开合作，重点研究人工智能在肺癌MDT（多学科综合治疗）诊断以及多种实体瘤影像识别方面的应用，建立前瞻性的人工智能肿瘤影像诊断平台，提高肿瘤诊断准确率。

据介绍，依图医疗的智能医疗系统已经可以在肺癌早期筛查和淋巴结的病变筛查中进行应用。

依图医疗表示，肿瘤的早期筛查意义重大，但由于早期癌症病变区域小，传统方法难以判断良恶性，给临床诊断造成了困难，医生往往需要通过活检的方式进行检测，不仅增加了医疗成本，也给病人带来巨大痛苦；将人工智能运用于医学影像识别和多学科协作诊断，可以有效突破这一难点，提高医生诊断能力、帮助快速决策，促进医疗服务向个体化、精准化转变。

同时，双方的合作将以人工智能、生物医学工程、医学影像工程交叉学科研究为切入点，拓展医学问题的边界；为医疗机构开发AI医学数据的标准，创建AI临床医疗操作性标准和流程，并定义围绕这些标准构建特定的AI使用案例，确保人工智能在医疗应用方面的安全性和规范性。

去年以来，人工智能+医学影像技术进展神速，已经成为了科研和临床医学界的热门议题。

来自美国哈佛医学院的一项研究显示，人工智能辅助医生进行乳腺癌诊断可以将误诊率从4%降低到0.5%。同时，基于卷积神经网络的深度学习系统几乎可以在很短的时间里，就让人工智能达到专家医生的水平。

斯坦福大学的研究团队今年1月发表在《自然》（Nature）期刊上的一篇论文显示，研究者们经过13万张皮肤病变的图像训练后，就培养出了一个可用于识别皮肤癌的智能系统。该系统在角质细胞癌与良性脂溢性角化病，以及恶性黑色素瘤和普通的痣两轮识别测试中，都表现出了与皮肤癌专家相当的水平。

在依图医疗首席执行官倪浩看来，人工智能介入医学影像诊断会经历一个不断深入的过程。“人工智能阅片的第一个阶段是帮助医生解决漏检问题和提升速度，下一步就可以直接对病灶进行定性，判断是良性还是恶性；第三步，能够对恶性肿瘤进行进一步分析，给出治疗方案。”

澎湃新闻记者了解到，目前不少国内的知名医院都已经引入了人工智能阅片系统，包括复旦大学附属肿瘤医院、浙江省人民医院、浙江大学医学院附属儿童医院、中山大学附属肿瘤医院等。当前已经投入使用的人工智能系统主要的目的是帮助阅片医生提高阅片的精度和效率。

华中科技大学附属同济医院的放射科主任夏黎明在此前的一次公开活动中向澎湃新闻记者介绍称，他所在的科室所采用的人工智能CT软件，可以帮助他把看一张胸片的时间从半个小时缩短至几十秒。同时，软件的协助还能帮助医生降低漏诊和误诊的概率。

数据显示，目前我国医学影像数据的年增长率约为30%，而放射科医师数量的年增长率约为4.1%。放射科医师的数量增长远不及影像数据的增长。人工智能系统的使用将有助于缓解目前医生资源紧张的现状。

倪浩认为，人工智能阅片在中国拥有更大的市场前景，“中国的人口基数大，医疗资源更加紧张，对AI的需求是很迫切的，所以很多医院都愿意尝试这样的东西。”

事实上，目前在国内人工智能+医学影像的巨大市场机会也让看好这一领域的创业公司层出不穷，仅过去两年内获得融资的公司就包括DeepCare、锐达影像、连心医疗、汇医慧影、智影医疗、图玛深维等。

倪浩认为，中国医疗人工智能公司的发展受益于两方面的发展，一是中国的技术积累已经到了能够和美国抗衡的状态，“我们今天看国际上领先的这些人工智能的峰会，一半以上的文章都是中国人发出来的；另一个方面，现在国内创业的环境也很好，国内的资本愿意在医疗这种回报慢的领域看长期的投入。”