海信医疗数字影像总监田广野：AI开启数字化医疗创新新模式“南宫NG28官网”

本文摘要：2018年8月31日，作为“2018（上海）中国人工智能展览会暨（第二届）人工智能产业大会”的最重要论坛之一的AI＋医疗分论坛在上海顺利举行。

2018年8月31日，作为“2018（上海）中国人工智能展览会暨（第二届）人工智能产业大会”的最重要论坛之一的AI＋医疗分论坛在上海顺利举行。本次专场论坛环绕AI+医疗技术应用于，就AI医疗技术构建产品商业化遇上的艰难与挑战展开了辩论。会上，青岛海信医疗设备股份有限公司数字影像总监田广野分析了人工智能技术的要素，同时对目前认识AI医疗的公司展开分类，并答案了在AI打开数字化医疗创意模式驱动下，海信医疗是如何解决问题在实践中遇上的AI医疗艰难的。

田广野指出，目前医疗领域面对着两大问题：一是数据问题，二是落地问题。对于数据问题，肝脏大数据库是一个很好的例子，它是以点带面、与地区的三甲医院合作的，并在一个器官上发动工作，已完成肝脏大数据创建，最后慢慢地已完成整个医学影像大数据建构。医疗身体健康领域被指出是人工智能落地的最有潜力的领域之一，田广野总监回应，要构建人工智能医疗的确实落地，必须更为创意的应用于场景，必须人工智能各界共同努力，联合推展医疗人工智能的发展。

以下为田广野总监的现场演说内容，医疗科技网不作了不转变本意的整理和编辑：我是来自海信医疗设备的田广野，非常高兴今天能与各位在此交流人工智能在医学身体健康领域的落地情况。海信医疗设备正式成立于2014年，专心于数字医学以及智慧医院信息化解决方案的研发。在此过程中，我们逐步利用人工智能深度自学技术，来赋能我们的产品，所以今天我与大家共享一下我们的产品、市场推广情况、以及在用于人工智能中遇上的问题与思维。我的演说分成以下几个部分，我会对人工智能技术的要素展开剖析，还包括底层的算力，到中间的框架，到顶层的横向应用于。

基于这个剖析，我会对当前投身于AI＋医疗的公司做到了一个分类，基于这个分类，海信医疗需要在整个医疗＋人工智能产业中很好地定位。第三部分我将讲解一下海信医疗在AI领域中的实践中，还包括产品的应用于和市场推广情况。

最后我会对在AI＋医疗中的艰难以及思维做到一个总结。首先我指出整个AI的技术框架分成五大部分，最底层是基础设施，也就是我们所说的AI框架、AI算力，还包括云计算的一些资源，它是互联网巨头所获取的还包括AI计算出来、网络以及存储资源。这些互联网巨头还包括bat、谷歌、亚马逊等，他们都是通过AI技术来推展自己的云平台，即用AI来竞争云平台市场。另外传统的芯片公司还包括英特尔英伟达，他们通过研发兼容于AI计算出来的标准化芯片来提升他们在芯片领域的市场份额。

往上一层的是AI标准化功能，还包括基于智能图像的人脸识别、OCR辨识、智能语音辨识、大自然语音处置功能，这些功能往往是针对语言还有大自然图像，预先设计好的标准化模型，横向应用于公司可以立刻当作用。因为这些模型是针对大自然图像来训练的，所以虽然成熟期，但在医学领域无法必要应用于。第三层就是算法。

算法模型要素反映了整个人工智能的基础，还包括我们较为熟知的分类模型，检测模型以及用作语音拆分的神经网络等。AI模型是人工智能的基础数学模型，它经常是通过科学论文然后公开发表。有很多AI的初创公司，在AI模型的领域有十分很深的累积，这也是他们产品差异化的来源。

往北上的两部分，称作AI的开发工具，还包括AI框架。大公司在研发、确保时用于，从而便利AI的开发人员搭起、训练，以及部署网络。

公司的目的就是更有语言开发者来创建环绕公司的生态系统。现在AI被称作是未来的操作系统，也就是说AI在未来有很高的战略地位，这些公司期望通过AI训练平台，让横向应用于公司可以不必须不具备AI的研发能力，只必须获取行业数据，获取专业的标示，其他的还包括训练、网络建模、部署，几乎用云平台来负责管理，这样就大大简化了横向应用于公司的门槛。

上面一层与我们今天行业涉及还包括AI＋医疗，AI＋金融等等。这些横向应用于厂商往往是数据的拥有者。

他们利用这些数据，并且综合底下几层的AI要素来构建他们的功能。基于这个AI要素分析，我指出目前投身于AI＋医疗的公司主要分成五大类型，第一种类型是互联网巨头还包括BAT、谷歌、亚马逊，他们利用AI来展开云计算平台布局。但是在将来来看，他们还是期望需要把握住AI未来的操作系统这个极大的市场。

第二类是大敲厂家，他们有影像设备、预判终端，他们通过末端到端的AI赋能，从前端的影像收集到中间的影像修复，到后端的阅片都展开AI赋能。这样它可以提升影像设备的推展能力。第三类是传统AI公司向医疗扩展，这类公司在AI某一个领域有很深的累积，比如说语音、图像。他们利用这个工具很快紧贴医疗，并且在深度上和广度上大大拓展。

比如说基于语音技术，我们在医疗中可以构建电子病例输出，电子病例语音引入，做到智能语音导诊机器人。基于图像呢，去年腾讯很快地研发产品来展开基于医学影像的人工智能辅助临床。

第四类产品是当前最活跃的，也是技术含量最低的，我们指出是人工智能＋医疗的初创公司。这类公司有很深的技术背景，他们在AI算法模型要素上有天然的优势，有很强的竞争力。他们的合作模式也非常灵活，产品递归迅速，基本上是三个月一个产品。

最后一类公司是传统的医疗设备公司向AI领域扩展。这类公司的优势在于具备多年溶解的医院信息化解决方案，而这些医院信息化解决方案是AI落地医院天然的创意场景与落地场景，这些公司往往是数据的拥有者。

海信医疗设备公司就是归属于这第五类公司。我们在AI领域的定位就是AI的使用者，我们期望通过我们的信息化解决方案，把AI很快实施到医院，合乎工作流程，让医生在潜移默化中去理解AI、熟知AI、最后拒绝接受AI，这是一个长年的过程。但是由于我们在医院的溶解，可以把这个过程显得十分陡峭。海信医疗设备公司主要有五类产品线，还包括海信应用于表明系统，这是基于海信多年在显示器方面的累积，我们严重不足转入医疗领域，做到医疗级的临床生产。

第二类是计算机辅助手术系统。就是基于ct核磁、基于人工智能拆分以及辨识技术，展开三维重建，三维图形，手术引荐，对简单的肿瘤手术展开精准的术前规划。第三类是医院系统化解决方案，还包括数字化手术室，远程救治等系统化解决方案。

第四类是海信移动护理终端，为了构建护士的无纸化办公，只必须一个PDA终端就可以已完成平时的医生护理、药品的管理等工作。第五类产品线是海信冷链系统，这是我们和海信冰箱公司合作生产的有所不同温度级别的应用于冰箱。最近几年，人工智能的成熟度在很快地发展，但是它在医学领域的应用于受到精确度、综合信息的分析能力，还包括仅有病种的覆盖面积能力的一些容许，预见了它在医学领域无法替换医生，不能作为医生的辅助不存在。

我们指出它的定位是在传统医学的实践中的电子货币服务。既然定位成电子货币服务，它就必需有一个电子货币服务的载体，这就是我们传统医疗公司的一个仅次于的优势。我们的信息化解决方案就是人工智能技术的一个载体。

我们应用于人工技能技术主要有两个方面，一是基于我们的计算机辅助手术系统，对疾病的临床，到疾病的定量分析，再行到最后手术的智能方案前进，展开末端到端的人工智能赋能。第二部分是基于智慧阅片室的远程数字化手术室系统的医院信息化系统，我们用人工智能对它赋能，基于这些场景明确提出一些人工智能的创意。

手术系统是针对胸腹腔，还包括肝胆胰脾肾肺的很简单肿瘤的精准术前规划而研发。医生获得二维扫瞄图片，系统通过语义拆分，可以对腹腔内的最重要脏器，还包括肝与肿瘤肿瘤周围血管、肿瘤附近的最重要脏器展开精准拆分，然后展开三维重建，以三维的方式展现出在医生面前。通过这些模型以及手术引荐系统，我们可以为医生引荐有所不同的手术方式，让医生展开一个术前的精准规划。因为我们对腹腔中的每个的组织器官有了精准的数学模型，建模，所以我们可以把腹腔器官的定量信息全面的展出给医生，还包括肝脏的体积，还包括肌瘤的体积，肿瘤的仅次于径，以及手术肿瘤后残肝的体积。

医生可以凭借这些定量数据，综合地评判应用于的手术方式。有所不同的手术方式，还包括解剖学性肝手术，我们是通过拆分出供血血管，并对供血血管的流形结构展开分析，对肝脏的有所不同功能段展开拆分，这样医生只要分开手术被病灶风化的功能段，保有其他功能段，就能维持肝脏的长时间功能。我们利用这种准确的曲面数值，可数值出有精准的切割成平面。在数值过程中医生可以动态的看见切割成以后的肝脏体积，剩下的肝脏体积，这样需要确保这个手术是不切实际的，不然剩下的肝脏过于较少，可能会引发肝脏中风丧生。

对于一些多发性肿或者是极大肿瘤无法展开手术的，医生可基于影像导航系统的局部消融手术。这种手术就必须消融探针有准确的探针进针点，还包括皮肤哪一点进针、进针视频、进针的路线、如何避免血管、避免最重要的脏器，以及如果我们用射频消融、微波消融，消融的范围必须一个准确的仿真，这样能尽大程度上维护身体健康的组织。这是利用我们系统做到的一些案例。这都是一些较为疑难的案例，还包括腹膜后肿瘤、肝中的极大肿瘤、肝内多肿瘤。

我们利用系统展开术前的规划，将不有可能做到的手术显得可以。比如这个肝中的极大肿瘤，医生最后自由选择的方案就是在肝脏中部把肿瘤拿著来。这是十分冒险的，因为血管周围非常复杂。

虽然冒险，但是十分精准，最后病人顺利地已完成手术。我们对肾脏的这种保肾手术，以及肺部的拆分也做到了一些适当的产品，肺部的动静脉尤其简单，而且支气管要求了肺脏功能段的分段。

所以通过对这些脏器血管的精准拆分分析，可以精准地指导医生手术。还有一例是利用我们的手术系统展开的连体婴儿的分离出来法术。

通过ct扫瞄，我们可以看见这两个婴儿是在肝部相连的，然后每一个婴儿都有独立国家的一套供血系统。这个手术十分危险性，为什么呢？因为不管我们多切了或者较少托了哪一旁，必然有一个婴儿，可能会因为肝脏体积过小而有生命的危险性，或者不会影响他的生活。

经过我们的三维重建，可以看见蓝色的静脉之间有一个天然的理论通报。经过术前的仿真，我们对它们的体积展开了分析。

一段地下通道分离出来肝脏以后，肝脏的体积都不足以确保孩子的长时间生活。最后这个模型被前进手术室，现场指导手术，整个手术十分顺利。我们的市场推广情况主要以两种方式推展，还包括这种服务器销售以及服务的模式。

服务的模式，我们有一个专门的三维重建，手术引荐云平台，医生有市场需求的话可以上载病例，我们也获取制作仿真手术的引荐，然后辅助医生临床。我们的平台自从2016年底上线，从2017年和2018年的数据可以显著地看见医生的市场需求在大大快速增长，这也是医生对计算机辅助精准手术接受程度的提升。这是一个十分尚之信的现象。

基于前期的实验，我们创建了一个十分大的肝脏数据库，子集了一万多病例，还包括成人和儿童的、长时间和非正常的各种肿瘤病例，里面的数据非常丰富。我们收录于了病例的三维模型、医生临床报告，还包括术前的检查、实验室的血常规、检查，以及术前三维重建和手术方式的设计等，我们也对手术中的步骤、术后的病理检测的结果都展开了详尽的记录。目前随访情况还没加进去。

这个数据库意义十分大，因为有了术前的数据，术后病理的数据，和手术过程的一种分析，这可以对肝脏根本性这种肝脏肿瘤的术式模型的研究获取一个十分好的依据。通过大数据分析可以对临床的临床获取十分有效地的证据。比如说在远程救治中的应用于，首先创立智能助手，构建对语音动态的解读，利用人工智能数据动态影像配备，已完成手术成像影像动态导航系统。

现在较为火的这种视频分析技术用作手术室，手术室都有一个树叶摄像头，全程摄制手术过程，视频分析系统通过结构化视频，对视频展开一个结构化操作者，比如手术机器人训练、医生的培训、医生的手术质量的评估。目前人工智能在中国十分火，与医疗涉及的各种人工智能联盟也十分多，这里我总结了一下，还包括国家级别的，由工信部科技部联合的，还包括省级的，目前山东、四川、湖南、广东、上海都有省级人工智能联盟，还包括医疗专科领域的人工智能联盟。为什么要把这些联盟放到这呢？因为当我们分析他们的章程时，我们找到他们的目的只不过就是规范化，人工智能辅助临床的标准化，医疗大数据的标准，规范化医疗大数据、私有云平台与公益平台的标准。所以我们说道目前医疗领域面对的问题只不过就是数据的问题。

我实在肝脏大数据库是一个很好的例子。我们以点带面，从与地区的三甲医院合作开始，在一个器官上发动工作，已完成肝脏大数据的创建，然后慢慢地已完成整个医学影像大数据建构。最后做到一个详细总结。

目前在CFDA对人工智能一些影像产品的证书上有相当大的突破，然后我们预计2018年会有这个冰山的现象，但是同时我们应当认识到它只是人工智能医疗落地的第一步，因为CFDA只是符合了市场的管理制度，如何落地、如何确实服务到医生，还必须我们人工智能各界共同努力，联合推展医疗人工智能的发展，这是我的演说，谢谢。

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