依未科技:多年的沉淀和技术探索破解AI眼科落地难题

企业新闻 | 2021-05-13

【火狐体育直播】中国传统中医开山著作《黄帝内经》中有句箴言:上工清领未病、中工治已病、下工清领末病。 但是,由于医疗资源的不足和不平衡,疾病的预防和早期筛查经常被忽视,资源投入到更好的治疗环节,“医未病”成为了尚未建立的“梦想”。 人工智能经常出现,通过有机地融合人类的智慧和机械的效率,可以构筑“医未病”的梦想。

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根据动脉网《2018医疗人工智能报告》数据,肺结节筛查和糖网筛查现在已成为医疗人工智能最受欢迎的两个领域,除了腾讯、谷歌等巨头上市外,各大创业公司也为你付钱,促进行业发展经过2016、2017、2018年三年的发展,AI在眼科应用上还有不可努力的门槛。 也就是说,如何突破AI技术瓶颈,构建产品商业化落地? 在市场和行业中建立自己的核心竞争优势。 为此,动脉网采访了长年在人工智能眼科领域耕耘的专家、未科学技术的创始人兼任CEO——科辛。

切实解决问题的AI,在某种程度上只是补充了不比同行更依赖科学技术,是后起之秀,而科辛毕竟是这个行业的先驱,是第一个专门从事眼科人工智能的开拓者之一,毕业于中科院,马上成为大恒图像研究开发中心。 大恒图像是中国最早配置眼科领域的公司之一,从1993年开始与北京同仁医院多次共同分担国家科技部有关眼科的课题。 2015年,在国内AI眼科刚刚蓬勃发展的时候,科辛带领团队与北京同仁医院内分泌科杨金奎主任共同开发了“基于计算机视觉的糖网筛选智能分析系统”,然后在国内数十家一流公立医院和民营医院开展2018年,为了进一步构建“上工医未病”的价值理念,科鑫希望建立未来科学技术,以眼底为切入点,使AI疾病比过滤时代更早打开,促进精准化和个性化医疗的发展。

以柯鑫为中心的依未科学技术团队在技术和产品方面扎根,骨干成员都来自中国科学院和清华大学。 根据未科学技术的高度重视技术,技术是AI公司独有的书,其独特特点是使计算机视觉和深度自学技术深入融合,通过原始的技术路线,为眼部疾病和全身性快速病筛查获得高效低成本的解决办法根据未科学技术创立之初,在业界最低规格的“世界人工智能”技术竞赛中,从40多家同行企业中突围,在决赛中取得了第二名的成绩。 目前,据未科技产品介绍,已经在全国多家医院建立了试验性落地,与诺基亚、辉瑞等企业进行了协商合作。

从行业市场需求的角度来看,人工智能的转移不是为眼底疾病的筛查锦上添花,而是为了解决问题才刚刚需要的。 人工智能是降低医生负荷,比过滤器效率更快提高的工具。 AI眼科也被业界相关人员指出是构筑大规模商业化的可能性最大的领域。 但是,AI依然不存在很多障碍和课题,不可否认,特别是在构筑人工智能和医生患者之间的联系方面,已经确立了突破。

与同行的其他企业相比,通过未科学技术在这方面转向了另一条路。 在基础技术的接受中,基于未科学技术综合利用计算机视觉和深度自学技术提取眼底恶性肿瘤病灶,分析特征数据后,利用数据挖掘和大数据分析方法对眼底图像展开深度分析,最后进行AI眼底图像校正柯鑫还解释了基于未科学技术的AI亮点。 “我们的AI不仅可以得出结论,还可以显示重要的病灶、重要的结构、重要的方位,并提供分析数据,这一点与国内同行的技术不同。

换句话说,根据未来的AI,不仅可以协助医生临床,还可以正确传达医生的临床依据和来源。 “技术先发优势密码AI落地问题没有自由选择在这个时间节点转移到AI眼底区域,但一定程度上是风口引起的。

柯鑫指出,市场教育目前基本完成,眼科AI市场逐渐关闭,开始呈现更好的痛点和市场需求,同时对技术和人才提出更高的拒绝,这是个好契机。 但是,如果产品不能实际掉落,陷入同质化竞争,就无法满足行业市场的需要。

在此基础上,未科学技术由于创立团队多年的积累和溶解,首次前往深耕行业目前尚未投身的领域,避开糖网筛选的红海市场,用独特的方法深入分析眼底图像,挖掘更好的分析信息,对眼底多病种进行分析“我自己是AI技术的名门,以前在大恒负责眼底图像的管理和研究开发,实现图像识别已经近十年了。 至少属于国内第一个从事眼科AI工作的人。 我们团队的很多特征是我们有浅薄的医学文化基础,而不是揭示IT背景。

创立团队是医学图像领域的专家。 这保证了我们在技术开发方面有独特的优势,我们的产品需要更慢地构建临床落地。 ”柯鑫说。 柯鑫说:“现在AI影像的解读还是很简单的。

这个行业必须构筑得可靠落地,但门槛不过高。 技术、数据、医疗科学知识、落地场景等都是这个行业的壁垒,但最核心的壁垒是技术和人才,人工智能不仅要提供图像作为训练过程,还要考虑全栈式AI,否则一些实际的就像很多人说的开发阿尔法狗的算法工程师一样,本身就是棋手高手。 因此,如果医疗AI要落地,技术人员自己也必须深入解读医疗图像。

我们的产品逻辑是算法工程师利用计算机视觉,首先提取眼底的重要因素,然后分析病种。 因此,我们的结果可以直观地看到。

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我可以解释。 可以分析。

这样AI挖出的信息无论是医生还是患者都是半透明的。 在这方面,国内同行的技术完全一样。

在采访的最后,科辛先生也说:“现在很多医疗AI的员工的医学背景很少,所以现在的行业存在以下问题,产品很难落地。 对医疗来说,我们必须保持恐惧,确保产品解决问题,协助医生代替医生。 医生没有被替代的可能性,但如果有AI,医生能回到更好的本职是时代的变革!。

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