阿里云发布ET医疗大脑 加入医疗AI战局

2017-03-30 卢晓明 36氪

人工智能+医疗,阿里云怎么会放过。医疗领域似乎是人工智能的必争之地,IBM、百度等公司都已入局,前者推出了IBM Watson Health,后者发布了百度医疗大脑。

医疗领域似乎是人工智能的必争之地,IBM、百度等公司都已入局,前者推出了IBM Watson Health,后者发布了百度医疗大脑。

如今,阿里云也来加入战局。今日(3月29日)早间,阿里云在云栖大会·深圳峰会发布ET医疗大脑,宣布正式进入医疗AI领域。

这个大脑可以做什么?

在现场,阿里云总裁胡晓明请来了一位医生为大家讲解一套超声甲状腺结节智能诊断系统的用法。借助计算机视觉技术,这套系统可以对甲状腺B超快速扫描分析,圈出结节区域,并给出良性与恶性的判断,节省了医生的诊断时间。

他们在大屏幕上照出了两张B超映像,上面有一个结节,呈椭圆形,它的纵横比是小一。



展示现场

其中一张图是系统给出的结果图。上面的绿区是系统勾画的,1.0数值是表示结节是良性的。

现场的张医生解释:“我们用0-1的概率值来表示结节的良性。越趋向0,结节的恶性越高,越趋向1,良性的可能越大。通过特征我们来识别结节。我们这套系统可以快速、有效地提升医生的工作能力,也能为医生的诊疗行为提供参考。这套系统已经在多家医院开始试点。”

胡晓明表示,张医生和他的团队给阿里云的人工智能平台学习提供了2000多张的甲状腺的片源,让这套系统可以作为医生的诊断副手。一般的医生通过肉眼看甲状腺结节,判断的准确率是60%-70%。今天由于有了云计算,准确率提高到85%。

可见,阿里云的ET医疗大脑的研发跟常见的医疗大脑类似,需要用深度学习技术,通过海量的数据来训练机器完成特定任务,即由计算机通过学习病例数据来提升医术。相较于人类,机器的优势在于不用睡觉,可以24小时一直在学习,同时处理成千上万项任务,ET的学习进步速度大大超过人类。

据阿里云方面表示,经过一年多的研究训练,人工智能ET已具备多项医疗能力,可在患者虚拟助理、医学影像、精准医疗、药效挖掘、新药研发、健康管理等领域承担医生助手的角色。

比如去年,和华大基因合作,ET对大量肺腺癌病例的DNA序列进行分析,寻找癌症致病的关键基因突变。胡晓明表示,我们希望到2020年把人体基因的测序成本降到1000人民币。“我和华大基因有一个梦想,我们相信人可以活到120岁。随着技术的进步,随着我们对健康的预测,对于我们健康的预警,我们一定可以掌握这样的医疗技能。”

新药研发方面,去年,上海华山医院和阿里云合作,用数字化模型代替部分临床实验,以及模拟小白鼠的活体实验,用于加快特效药研发。

同日,阿里云宣布联合英特尔、LinkDoc启动天池医疗AI系列赛,第一季对早期肺癌诊断发起挑战。

阿里云天池平台将提供海量的脱敏后高分辨率胸部CT扫描数据。选手需要通过原始CT影像图片训练模型算法得到结节特征,最终实现对影像图片结节区域的智能化判断。

当天,阿里云还公布了ET在工业领域最近的进展。目前,阿里云人工智能ET已在交通、司法、工业制造、医疗等多个领域成为人类的好帮手。

在发布ET医疗大脑的同时,阿里云还在会上发布ET工业大脑,同期发布的还有用可视化的拖拽方式让开发者使用人工智能技术的机器学习平台PAI2.0。

阿里云表示,在苏州ET工业大脑在2016年8月已经开始入驻国内大型能源巨头协鑫光伏的切片生产车间。光伏切片生产有着十分精密的工艺流程:一根仅0.1mm粗细的钢线不断摩擦硅锭,最终切出一片片仅0.2mm厚的硅片。车间的湿度、温度、砂浆上下部温度、导轮上下部温度等上千个参数在实时影响着生产。如此复杂的生产环境下,人工经验很难100%地保障产品质量。

ET先将标准化车间所有端口的数据传入工业大脑,随后通过人工智能算法,对所有关联参数进行深度学习计算,精准分析出与良品率最相关的60个关键参数,并搭建参数曲线,在生产过程中实时监测和控制变量。目前,通过ET工业大脑的帮助,协鑫光伏的生产良品率已经提升1个百分点,每年可节省上亿元的生产成本。

在进入医疗界和工业界之前,阿里云的ET已经做过很多调度员的工作,包括饿了么的送外卖调度员还有在之前,在广州白云机场调度1000多架飞机;在广州通过观察路面车辆调度红绿灯;给车货匹配公司运满满调度货车;给快的打车分配订单。

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    2017-03-31 ALY

    超声智能诊断系统如果成立就可以代替医生了

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