2015年4月，在这个人工智能技术游离于医疗之外的时刻，在美国斯坦福大学癌症中心，博士后柴象飞博士要求回国，正式成立了资金医生慧影，开始了人工智能向医疗领域的移居。在这一瞬间，资医慧影具有先发优势。人工智能领域的平均值3个月的产品回归速度使很多创业公司陷入了竞争。

在近四年的长跑中，资医慧影完成了从影像数字化到移动简化和智能化的升级，其AI产品和云平台逐渐落地于800多家医院，数字化和移动简化也是2020-03-30资医慧影的稳步在动脉网召开的“2018未来医疗强力论坛”上，资金医生慧影副总裁王捷概述了2018年AI发展趋势，总结了资金医生慧影发展之路，以期给同志道士带来一些救济。动脉网记者将其观点整理如下。

资金医生慧影副总裁王捷医疗AI技术问题探讨现代医学以不平衡发展的速度前进，这种不平衡在一定程度上反映在地区、人力、技术等宏观方面，在医学影像领域，看临床环节，在其市场需求和供给后流失王捷指出，影响影像数据快速增长的因素主要包括以下两个方面：第一，医学的发展为人类寻找了许多慢性病的新治疗方法，但随着老龄化问题的日益严重和消费结构整体升级，部分慢性病的发病率不会下降另外，人们的健康意识大幅度提高，医疗服务整体的市场需求越来越高。第二，宏观上医疗资源分配不平衡进一步减轻了上述问题，欠发达省市的患者迁往繁盛省市，成立了医学院，医学院十年来生源没有实质性提高。一线城市挤满了许多一流医院和一流学院，一流学院的人才反哺医院，进一步加剧医疗资源的填补，构成虹吸效应。

另外，受社会整体供给外侧结构改革问题和职业繁荣循环特性、劳动强度问题的限制，医疗资源整体供给呈上升趋势，在此背景下医院必须从其他方法提高资源供给。这两个问题都可能依赖AI来解决问题。结果，AI在医疗领域起着弥补生产能力的作用，为一流医院补充劳动力，为二流医院补充技术。

这个补充将推动医疗政治宣传式的变革，使医学成为根据经验学科南北的一个数据推进的学科、南北的精确医疗。从2018年的发展来看AI转型AI的发展决不是一蹴而就，2018年AI潜移默化地改变着医疗领域。1月，斯坦福大学吴恩达研究小组将4万张人体上肢端包含x光片的数据集MURA作为开源后，使用该数据集训练CNN寻找x光片的异常部分进行定位。根据研究，世界上现在有17亿人的肌肉骨骼没有问题，每年约有3千万人的门诊病例。

开源数据集有助于AI员工理解医学AI的研究。2月，《CELL》说明了中国队的AI工具。这是能正确临床眼病和肺炎两种疾病的人工智能工具，该工具将图像有效分类为黄斑变性和糖尿病性视网膜恶性肿瘤。

在现在的医学研究领域，有更多的医生学者，包括专业杂志开始拒绝通过AI建模方式接受过去长时间的生物实验的方式，这是明显的变化。4月，资医慧影牵头中国人民解放军总医院血管外科发布了“主动脉人工智能研究云平台AORTIST2.0”。这是世界上首次开发的b型主动脉夹层人工智能自动分割方法，解决了迄今为止b型主动脉夹层手术中的精确测量、肾功能预测和远程跟踪三个核心问题。在长时间的操作者下，主动脉影像到1000层，医生分析这些影像数据大致需要下午的时间，但该AI产品通过影像的扫描修复能够在20分钟内完成影像分析，大大提高了医院的效率。

5月，在ANNALSOFONCOLOGY上的研究中，研究者开发了深度自学卷积神经网络CNN，通过展示10万张以上的恶性黑色素瘤和良性痣的图像来识别皮肤癌。这是科学家们第一次指出CNN作为人工智能和机器学习的形式比有经验的皮肤科医生更能正确地临床皮肤癌。

9月，清华大学医学院生物医学工程系特聘专家廖洪恩教授课题组通过人工智能技术自学和深入挖掘大量脑干胶质瘤患者的磁共振影像学特征，不仅协助医生获得遗传学临床依据，方法分析还与基因密切相关系列研究成果公开于生物医学工程领域的著名期刊《IEEE生物医学工程汇刊》。在一定程度上9月，来自法国的EricDeutsch博士团队通过癌症患者的CT图像训练人工智能，从患者的CT图像中获得了能正确预测PD-1抑制剂化疗效果的人工智能平台。被指出有效性的患者的中位生存期(24.3个月)比预测违宪患者的中位生存期(11.5个月)提高了一倍以上。

2017年世界还在讨论“AI替代医生”这一人类史200余年的“科学怪人”问题时，2018年各学术峰会上已经开始讨论AI技术应用于各种病种化疗的方法，AI转移到场景中已经是世界只有周期全量数据平台才能接受医生的诊断，作为潮流的一员只有过程，汇医慧影也大幅度增进了AI技术向医学的发展。王捷详细说明了汇医慧影的发展。

1.0时代，汇医慧影胸片筛查、肺结节筛查、骨折检查、中风……更多的问题是开展辅助筛查、病灶检查、病灶定位，构成结构化报告，构成初筛结果，供医生参考， 现在AI可以进入2.0时代，指出AI进入患者医疗只有周期。医学图像的作用不限于筛查和临床，汇医慧影编入患者的临床数据、病理数据、检查数据、基因数据、随访数据，根据多模式数据等数据，辅助手术指导、药品使用指导、肾功能预测等关于商业模式，资医慧影试图建立周期性的全量数据平台，融合患者和医院的市场需求，研磨一个覆盖面积医疗周期性、只有服务链的综合产品，在平台上反哺AI产品。在数据方面，汇医慧影与500多家一流医院开展科研合作，这些合作包括影像组学的研究、深入自学的研究，积极开展一些单病种基础的合作，根据现在的医疗信息化系统展开医疗数据，医学影像在患者管理中，资医慧影为患者获得数字化影像服务，同时基于NLP技术，获得影像报告的智能理解，患者需要通过微信提供自己的医学影像信息和临床结果，在患者的就诊体验下大大提高另外，在汇医慧影的平台上，得到图像结果的患者可以在网上咨询图像专家，进一步开展临床工作。

目前资金医生慧影聚集了世界级的AI科学家和医学专家，医务人员背景人才约50多名。清华海峡研究院、斯坦福大学、Intel等多家顶级学院机构和正式成立多个AI实验室，研项目达500个，产学研用一体化闭环结构已见效，落地方面，数800家医院汇医慧影在这些医院，尽管降低了医生的工作强度，提高了工作精度，充分发挥了分层医疗的价值，但我们发现我们的技术在医院，为患者提供了真正的服务。》未来发展2019年，数据将再次成为竞争的焦点。AI涵盖更多的病种，转移到更多的科室，切断更多的程序，转移到普适落地阶段。

同时，这些创造技术将成为医疗改革的沉降资源，成为提高生产能力、推进精确医疗的新动能。

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