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导语:平安集团的“大医疗健康”战略包含两个方面:一是自建生态;二是通过外部投资打造航母集群。

雷锋网注:观众排队体验平安科技的智能眼部筛查系统

11月15日,深圳高交会进行到第二天。6号馆平安科技的展台外排起了长长的队伍,队伍里的人们正在耐心等待体验平安医疗科技的oct智能眼部筛查系统。

两大“杀招”,平安眼部筛查系统受热捧医学ai的热潮翻涌两年之后,智能眼部筛查系统已经算不上新鲜事物,许多医疗ai企业都推出过类似的产品。平安医疗科技(前身为平安科技旗下智能医疗平台)这套系统的特别之处在于,它是围绕三维oct图像开发的。

相比眼部筛查常用的二维眼底彩照,oct图像质量更高,诊断效果也更加出色。而且oct的筛查范围比眼底彩照更加广泛,除了糖网还能覆盖老年黄斑变性、病理性高度近视眼、青光眼等几乎所有眼底疾病。据平安科技首席医疗科学家谢国彤介绍,平安医疗科技的这套系统目前已经能够识别出18种不同病变。

据了解,这套智能眼部筛查系统是由平安医疗科技与optovue美国光视联合打造的。基于平安科技的深度学习技术,这套系统的糖网识别5%。

14日至15日上午,共有126名观众在平安科技的展台体验了oct智能眼部筛查,从开始检查到扫码获得智能筛查报告平均只需要3分钟。最后,系统筛查出了5例阳性患者,其中4例为视网膜低反射,1例为非急性黄斑区前膜。

这套系统之所以性能如此出众,很重要的一个原因在于,平安科技在模型训练过程中使用了生成对抗网络(gan)技术。谢国彤介绍,医学ai模型需要用大量标记好的数据进行训练,但任何项目都需要经历数据由少到多的过程。而且数据集里不可避免有些病变数据量多,有些病变数据量少,即数据集不均衡。用这样的数据集训练模型,效果通常比较差。

为了解决这个问题,平安科技尝试用gan网络生成稀缺的病变数据。谢国彤介绍,这种方法使得平安只需要少量数据就可以开始训练模型,后续随着数据量增加再快速迭代,最后让模型的泛化性有了很大提升。

通过类似的技术,平安科技共开发了40种影像模型,覆盖了放射、病理和视网膜三大类影像。目前这些模型已经在上百家公立医院落地使用,每天有接近两万张图片上传。

四大产品,平安ai覆盖医疗全流程除了以oct智能眼部筛查为代表的智能影像筛查辅助诊断系统,此次高交会平安医疗科技还展示了智能疾病风险预测、智能质量控制云平台、智能疾病临床决策支持系统cdss三大,覆盖了从诊前、诊中到诊后的各个医疗环节。

其中,智能疾病风险预测已经在重庆、深圳两市落地应用,可以提前一周预测传染病的发生情况,流感和手足口病预测模型的准确率均达到86%以上,高发季预测准确率高达90%以上。在年初的一次深圳市流感预测监控中,平安的ai模型提前一周预测了流感活跃趋势,有效帮助了深圳市防控疫情爆发。

这两年国内涌现出了大量医疗ai创业公司,但大部分公司的产品仍然停留在科研阶段,没能真正落地。谢国彤指出,这些公司探索的只是医疗链条其中一环上很小的一个点——比如肺结节筛查,对医疗行业的帮助有限。很多医生表示,他们日常工作时基本不用这类产品。因为肺部ct能反映的病变种类很多,除了肺结节还有肺气肿、肺炎等。肺结节筛查ai阅片之后,医生还要看影像中是否包含其他病变,实质上效率并没有提高。

平安科技打造医疗ai的思路是覆盖全病种和全医疗流程。人类疾病多如星辰,任何一家企业都不可能穷尽,因此平安科技希望借助平安云的生态优势打造一个医疗领域的ios。“oct智能眼部筛查就像这个ios中的原生app,平安未来会在应用中不断打磨平台,通过投资、合作等形式引入。

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