[七牛彩票在线]吉大一院放射科主任张惠茅:中外医学影像AI进展比较

发布时间: 2个月前 (01-03)浏览: 2233评论: 0

原题:吉大一院放射科主任张惠茅:中外医学影像AI的进展比较

日前,2019中华医学会第26届全国放射学学术大会( CCR2019 )在北京国家会议中心召开。 这次会议由中华医学会和中华医学会放射学分会共同主办。

医疗AI经历了3年以上的发展,在5天的大会上,人工智能仍然是放射科医师们最关注的话题之一。 在64次主题发言和论文发言、肝脏、直肠的共识讨论中,AI牢牢地占据了医生话题的c位,小会议室里充满了各种专业的观众。

张惠茅是吉林大学第一医院放射科主任,也是中华医学会放射学分会和中国医师协会放射学分会常务委员。

作为医生,张惠茅主任关注AI的发展。 在CCR 2019人工智能分析论坛上,张惠茅发表了“中外医学影像AI进展比较”的演讲。

关注AI挖金志公众编号,通过对话框回复关键词“吉大一院”,就可以得到演讲PPT。

她说从临床需求到临床产品的过程非常复杂,需要不断重复。 许多医疗AI产品能解决一个难点,但难以满足医生日常工作的一切需要。

因此,中华医学会放射学分会成立了医学大数据和人工智能工作委员会、医学影像AI产学研研研究用创新联盟。 "金征宇主任和刘士远主任非常重视这项工作,我们希望推动医疗AI的发展. "

展开全文 今年7月,国家药品监督管理局也积极投入资源,成立了10个工作组,加快了各种测试样本数据库的建设。

张惠茅主任也从政策、伦理、应用、人才教育等层面分析了国内与法国、加拿大、美国等三个国家在医学影像AI中的许多差异。

2017年、18年,法国和加拿大成立了活动小组,探讨了AI使用过程中的行为规范,研究了AI引入临床的影响,探讨了更好地帮助医生的方法。

但是,两个国家有些不同。

例如,法国规定了从dicom格式的文件中移除患者的隐私信息的严格的匿名化的范畴。 医生要让患者知道医疗数据被用于研究,有必要书面协商

加拿大没有法国的严格性,他们指定的规则是能够适当保护患者标志的相关信息,但这些都必须加密。

相比之下,美国建立了AI评估框架,主要目的是从基础研究、人际交互、伦理和法律安全等方面推动AI的发展。

当然,在数据库建设、产品应用范围等方面,张惠茅主任表示了自己的观察和见解。

演讲结束后,张主任说:“我们不能把新算法和数据放在自己的钱包里。 如果中国的未来想创造AI,就要打开这堵墙,大家一定要有献身精神。 在安全的前提下,我们的医生提供数据,算法队提供算法,在公平的情况下,大家交流才能发出更多的火花。

以下是张惠茅的演讲全文,雷锋网做了原意不变的编辑和整理。

大家好! 我今天演讲的主题是“中外医学影像AI进展比较”。 刚才孔教授(孔德兴)给我们举了一个很好的例子。 看到物理学家、数学家在医学影像中扮演着核心技术推进者的角色。 医生作为最主要的使用者,利用这些技术推进人们的医疗健康。

最新报道显示,中国科研报道的生产已经在世界排名第二,超过英国,仅次于美国。 神经、胸部、腹部等是备受瞩目的领域。 中国在世界排名第二,占全体的20%,但我们可以看出真正的高分文章与国外有差距。

接下来,我们来看看AI在医疗行业的应用分布。 语音识别,电子病历,保险业,医疗诊断。 谷歌和苹果等大型AI公司已经在这个行业投入了大量资金。

我国人工智能产品在医疗领域,尤其是医学影像领域占很大比例。 原因之一是图像数据在医疗数据中占很大比例,在我院约占70%。

另一个原因是这些数据可以由DICOM共同研究,在国际上通用。 因此,关注这一领域,投入大量资金和人才进行研究。

因此,我们中华医学会放射学分会成立了大数据人工智能工作委员会,金主任(金征宇)非常重视这项工作,我们也开展了很多探索性研究。

刘主任(刘士远)成立了CAIERA——医学影像AI产学研研研究用创新联盟,从各个方面来看,我们都想推动这个行业的发展。

另外,中国首部医疗影像白皮书也出现了,我们在这里与中国顶尖企业就他们的最新算法进行了面谈。 尤其值得一读的内容是我们分析医学影像的现状和挑战。

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今年7月,国家药品监督管理局为推动此事成立了10个工作组。 刚才孔德兴教授讲了这件事。 国家已经投入了大量资源,请国内数学家、一流医院和企业规范这项事业。 其中,数据库的建立是非常重要的。

让我们再看一遍法国和加拿大。 2017年、2018年,法国和加拿大探讨了AI使用过程中的行为规范,探讨了AI导入临床的影响,并探讨了如何帮助我们。

在比较过程中,可以看出两个国家相同但不同。

第一个是语言问题。 其实这个问题很理解,知道这是跨学科交流,医生说的话,算法的专家和工程团队不太理解。 同时,机器学习的语言也是我们医生的挑战。 如何创造相互沟通的语言很重要。

另外,还存在着伦理上的问题,比如谁有数据,谁能使用数据,数据的使用必须得到患者的许可等。 当然这也涉及到知识产权问题,中国也已经开始规范医学影像AI的用语问题,着手编写大家共同的词典。

关于安全的问题,两个国家稍有不同。

在法国规定了严格的匿名化范围,要求从dicom形式的文件中除去患者的隐私信息。 医生必须通知患者他们的数据被用于研究,并进行书面协商。

同时,也确立了放射科医生创建和提供高质量数据集时应遵守的数据传输原则。 这个问题也很有意思。 放射科的医生认为可能会传达出无用的数据。实际上,传输过程中与患者的隐私问题有关。

例如,我得了肺结节,这个患者可能做了全腹部扫描。 这个人的腹部图像也不应该严密地告诉你。 你当时制定的研究协议是针对肺结节和胸部的,所以不应该把其他图像传达给别人。

和法国相比,加拿大没那么严格。 他们指定的规则是恰当地保护患者的相关信息,但是这些必须要加密。 他们的规则还讨论了如何处理大量注释数据的需求,这有助于人们使用新算法来注释数据。

还有道德和社会问题。 AI在我们的工作中能发挥什么作用? 那是我们的助手,还是代替我们,还是真的有助于我们达到正确的诊疗目的? 其实这些问题是AI公司、科学研究者、专家特别关注的。

我个人的看法是这样的。 道德认可的情况下,评价AI的作用是否能够在临床上帮助我们。

简单的一个例子,比如我们的医生每天测量病变的大小,但我们有这样的算法,不需要医生每天手动测量,自动测量病灶的三维体积。 患者进行随访时,动态、定量评价病灶的AI大大节省了医生的时间。 我认为这些都是非常好的应用。

AI在法国的未来应用,不仅在智能读影方面,在质量管理、流程优化以及未来报告的解读等多方面都有应用前景。

加拿大在图像分类、品质报告评价等任务中使用AI,强调了在他们的报告中将AI与工作流无缝链接的方法。 如果AI真的想被放射科的医生使用的话,可以节约时间,减少医生的工作量,这样的应用在我们的医生中很受欢迎。

让我们再看看美国。 美国建立了一个非常完善的体系,构建了AI相关评价框架,主要目的是从基础研究、人与人的交流、伦理与法律安全等多个方面推进AI的发展。

美国培养了自己的公开数据集和人才,评价了如何扩大人工智能和各方面的合作规则。

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在这里值得学习的是,美国设立了数据科学研究所。 数据科研院所的使命是建立行业关系,如何建立应用算法的案例,更好地保护患者。

还有ACR的AI-Lab。 其任务是宣传AI,建立一个在线平台,让更多人使用和理解AI,更好地开拓AI。 只要构筑这样公平公开的平台,很多人就可以使用它。

在国外,有很多公开数据。 特别是最近DeepLesion公开了有关肿瘤患者的数据集。 众所周知,加价是非常困难的事情,需要人力和财力。

我们国内也有一些竞赛数据库,也有中检院的肺结节数据集,但遗憾的是有些没有标记,有些没有对公众开放。

这种情况下,我们没有数据。 你们怎么做呢?许多算法小组是使用网上公开数据集,还是使用几家医院得到的数百例数据,应用小算法,还是在一两家医院外部应用。

我个人鼓励团队和医生冷静下来做点什么。 在这个浪潮中,大家投入金钱有什么用,只有时间是最好的老师,因为有一天我们的医生真的能在日常生活中使用这些AI是最好的。

希望大家携手从政治、生产、学、研、用等多个领域,在国家的指导下,解决数据集、伦理、风险、隐私安全和相关法规等一系列问题。

当然,我觉得还有一个重要的问题。 我们的AI产品和算法是向患者说明将来是否真的能为他们服务。 我想这是在座的各位可以携手合作的工作。 谢谢你。

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