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卫宁健康“秀”医疗AI实力:骨龄误差1年内准确率98%

2017-9-8 作者:佚名   来源:卫宁健康 我要评论4
Tags: 骨龄误差  卫宁健康  AI  
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为推动人工智能技术在真实可应用的医疗场景中的真正转化,2017中国大数据人工智能创新创业大赛组委会协同徐汇中心医院、第一妇婴保健医院、上海市儿童医院、健盟等共同打造“医疗场景AI创业赛”,并于8月24日圆满落幕。

本次大赛由上海大数据联盟、上海大数据产业基地(市北高新)、中国信息通信研究院主办,华院数翼联合主办,数愿信息承办,是上海推动人工智能建设与打造高端科技人才的创新举措,将进一步推动上海大数据人工智能在医疗领域的创新发展。在本次比赛中,上海市儿童医院提供数据资源,供参赛团队设计应用场景并落地医院,静安区政府对此给予重点支持。



在8月24日的“让人工智能落地医院”主题论坛暨“AI医疗场景”优秀项目展示活动中,经过数十位来自医院的专家和医疗行业投资人组成的专业评委团队为团队进行现场打分后,卫宁健康人工智能实验室从多个队伍中成功胜出,夺得骨龄场景赛冠军。

夺得骨龄场景赛冠军的卫宁健康是国内第一家专注于医疗健康信息化的上市公司,于1994 年在中国上海成立。到目前为止,拥有各类医疗卫生机构用户 5000多家。卫宁健康于2017年初已经成立了人工智能实验室,聘请了多位优秀人才从事医疗大数据、人工智能等方面研究,目前已在医学影像人工智能识别和筛查上取得一定突破。卫宁健康也是国内首家探索将人工智能技术用于骨龄检测的传统PACS厂商,且可以将该技术直接嵌入到其PACS系统。



儿童处于生长发育的关键时期,通过骨龄检测了解其实际的生长发育情况非常重要。骨龄检测不仅可以确定儿童的生物学年龄,而且还可以通过骨龄及早了解儿童的生长发育潜力以及性成熟的趋势。通过骨龄还可预测儿童的成年身高,骨龄的测定还对一些儿科内分泌疾病的诊断有很大帮助。同时对于一些身材矮小的患者的治疗有很大的指导意义。



卫宁健康人工智能实验室检测骨龄采用的方法是,首先利用深度神经网络对符合TW3法的骨龄特征区域进行深度学习,再将骨龄影像特征与临床大数据(人口统计,检查报告)融合训练骨龄评估模型。这种方法的优势在于有效的抓住关键部位的深度特征,同时融合了基于临床大数据的影像组学方法,该方法的掌指骨、腕骨、尺骨和桡骨定位准确率达到了98%,检测得到的骨龄平均绝对误差仅0.4岁,平均处理每张影像耗时0.4s,并已申请发明专利。

在成果转化方面,卫宁健康人工智能实验室的工作和工程紧密结合,该算法已整合到PACS中,极大的方便了医师的操作。在实际操作中,算法先从PACS中自动获得骨龄X片并识别其中的各项骨龄参数,再将各项骨龄参数和最终的骨龄判断结果发送给RIS,RIS将这些参数整合进入报告模板,并与患儿RIS登记年龄比较,以确定骨龄提前还是延后,最后出具最终的骨龄报告。



相较于目前医院普遍运用的G-P图谱法来讲,该方法有如下优势:

1.模型的检测不会受医师的主观因素影响。

2.模型是不断学习的,在未来数据量不断增加的情况下模型的精度会不断提高。

3.模型检测时间短,节省了大量时间。

4.可以生成准确的骨化中心计数报告。该方法能达到较高的骨龄预测精度说明了左手的掌指骨、腕骨、尺骨和桡骨区域对骨龄检测起着重要的作用。

比赛虽然结束,人工智能的落地探索却从未停止。卫宁健康也会继续深耕人工智能的医疗场景应用,希望为产业带来更多优秀的产品和发现。



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不错的文章值得学习!

(来自:梅斯医学APP)

2017-9-11 1:01:44 回复

hfuym10906

学习了学习了学习了学习了学习了学习了学习了

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2017-9-9 18:15:53 回复

184****9840暂无昵称

学习了谢谢分享

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2017-9-8 22:10:24 回复

有备才能无患

比赛虽然结束.人工智能的落地探索却从未停止.卫宁健康也会继续深耕人工智能的医疗场景应用.希望为产业带来更多优秀的产品和发现.

(来自:梅斯医学APP)

2017-9-8 20:13:41 回复

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