首页 报告正文

《IDC专业化医疗AI平台白皮书》:中国乘AI之风直上世界第二

《IDC专业化医疗AI平台白皮书》聚焦中国医疗AI平台,实地调查多家中国医疗机构,从底层芯片到医疗机构全方位披露中国医疗AI生态图谱,并为AI企业开出加速医疗AI系统开发运行的五大药方。

白皮书中介绍,目前国内外医疗服务需求持续快速增长,但受到各种资源的限制,医疗服务供给能力难以与需求同步增长,优质医疗资源长期处于相对短缺状态。医疗人工智能系统的出现为解决这一难题提供了新途径。

1、AI医疗落地之年,中国成全球第二活跃国家

在国外,除了闻名全球的IBM Watson系统外,谷歌、微软、苹果等巨头均在积极探索AI改变医疗健康领域的可能。

而几年前还名不见经传的中国,乘AI之风扶摇而上,在2018年上半年超过英国成为全球医疗AI交易第二活跃的国家。

其中,因为用之不竭的影像数据和图像识别算法的成熟,医疗影像正成为医疗领域应用热门中的热门。在政府的支持下,腾讯、阿里等国内科技巨头也都卯足了劲儿打造医疗AI平台。

根据IDC白皮书呈现的数据,中国有近千家医院部署了AI系统,其中超过一半的医院部署了医学影像AI系统。目前中国有超过100家医疗AI公司,其中约40家属于医疗影像AI公司。

IDC对36家中国医院的调查结果显示,约三分之一的医院表示,医学影像AI系统的主要价值在于有效提高了诊疗和治疗的工作效率。

基础设施提供商、新兴医疗AI创企、解决方案供应商、医疗机构等各类公司初步构成了中国辅助影像的生态体系。

医疗人工智能生态图谱

▲医疗人工智能生态图谱

芯片是整个医疗AI发展的核心环节,为医疗服务系统升级提供算力的支撑,现在深度学习较有代表性的主流加速方案有GPU、FPGA、ASIC、TPU等芯片。根据IDC白皮书提供的信息,受性能、成本等因素影响,GPU在医疗AI领域更受认可。

除了芯片厂商外,技术提供商也是整个医疗AI体系重要的底层支柱。目前中国AI创企的业务主要面向应用层,辅助医疗影响诊断、辅助临床诊断、虚拟医生诊断、基因测序、新药研发等应用均在快速发展。

医疗人工智能市场成熟度

▲医疗人工智能市场成熟度

IDC白皮书对这些应用所需的AI技术以及它们在国内的发展情况均做了具体的分析。例如,得益于AI图像和语音识别技术的相对成熟,我国医疗AI创企业务场景多集中在病灶筛选和语音电子病历,同时深耕基因测序、药物研发等方面的公司相对较少。

不过,不是说有了技术就能轻易做好应用,更遑论医学这种与人体健康关系密切的应用。

技术公司不懂医学,医学专家又不懂AI,要想快速结合AI技术和医疗需求,还需要具有综合医疗信息化经验的公司来提供整体解决方案。

这类公司更加熟悉医疗行业的业务流程,对医院应用场景和医生诉求有更深刻的理解,拥有广泛稳定客户渠道,在快速整合AI技术和医疗需求方面具备天然优势。

而之所以将医疗机构这些数据提供方最后提及,是因为高质量的标注数据对医疗AI系统的表现至关重要。中国有许多医院设备还相对老旧,影像数据信噪比相对较低,对医生诊断造成干扰。

深度学习通过提取高效算法来代替手动获取特征,在一定程度上降低人为因素造成的误诊率,这对医生短缺的地区尤为有帮助。

2、三大难题阻碍医疗AI平台构建,IDC为开发者开药方

总体来看,基层医院、省级医院、独立影像中心等医疗影像提供方均对AI辅助影像诊断系统有迫切需求,但建立如是系统需要翻越数据、算法和算力等多座大山。

经分析,IDC白皮书将建立和应用医疗AI系统的难题分为三点,分别是建立医疗大数据系统开发AI算法模型建立专业的AI平台

▲医疗人工智能平台组成

其中,医疗AI平台包括数据资源层、AI平台和医疗应用层。数据资源层采集来自各科室的医疗数据,应用层则影响AI技术的选择。

AI平台由开源框架、算法和技术构成,算力为AI平台的运算效率提供保障,开源框架和算法的选择则影响最终呈现的AI应用效果。

搭建医疗AI平台通常有两种方案。

一种是独立于业务系统的医疗AI平台,它会将分散在各个业务系统中的多源异构数据进行整合,生成医疗知识图谱。

此类的平台的好处在于,可以快速将医学知识和治疗经验移植到医疗资源不足的地方。但它的缺点也很明显,即数据标注耗时长、建设难度大。

另一种是嵌入式医疗AI平台,它将AI模块内嵌到医院原有业务系统中,不会改变医生原有操作习惯,也不依赖原有系统数据,有助于保障数据安全。

据IDC白皮书提供的信息,中国医疗机构对后者普遍接受度更高。

那么开发者应该如何着手搭建精确可靠的AI平台呢?IDC白皮书不仅对医疗AI平台做了全面的研究,还分条缕析地为开发者们提供了一些工作原则方法上的药方。

比如,建议先选择开发医学影像AI系统,选择专业性的AI平台来开发和运行系统。

再比如,先从独立医疗AI平台着手,部署和应用较成熟的AI智能系统,在其落地并运行顺畅后逐步建立嵌入式医疗AI平台。

参考这些建议,或许能帮助开发者们在搭建AI平台少走一些弯路。

3、专业一体化平台成新秀,高效精准引行业玩家青睐

尽管医疗AI系统的部署正在很多医院如火如荼地推进中,但部署过程中的问题也持续存在。

在IDC调查的医院中,有31%的医院都认为医疗结构的硬件平台和AI系统间集成和性能调优难度大、硬件性能利用率低是最大的难题。此外,优秀的AI系统对医院的设备和开发能力均有较高要求。

一方面,很多医院成像设备老化,画质达不到要求,收集到的影像数据质量不够高,或者运算机器升级不及时,无法快速执行应用新算法。

另一方面,开发水平决定AI计算平台的准确度和计算效率,对开发团队的技术能力要求很高。

这一通下来,多数开发人员都会感到“偏头痛”。而专业性一体化平台可以节省平台搭建和调试工作,使开发者专注模型训练和系统应用,这使之无疑会受到更多开发者的青睐。

英伟达推出的一款医学成像超级计算机Clara即是如此。它是一个具有突破性算法的开放平台,集成了英伟达GPU的计算能力和多种机器学习模型,并提供专业工具和运行支持,可以为医疗仪器实现虚拟升级。

具体而言, NVIDIA Clara超算平台提供一个开放的、可扩展的、可远程的通用平台,利用深度学习技术进行3D重建,将医学影像设备中存储的二维影像数据转化为全彩色动画成像,显著提升数据量和数据维度,从而更好地帮助医疗人员进行诊断。

在英伟达Tesla V100 GPU上运行V-net(卷积 3D 神经网络),对心脏左心室进行3D立体超声波成像(NVIDIA blogs)

▲在英伟达Tesla V100 GPU上运行V-net(卷积 3D 神经网络),对心脏左心室进行3D立体超声波成像(NVIDIA blogs)

NVIDIA Clara AGX系统是Clara平台的核心,为开发者提供丰富的软件开发工具包(SDK)进行设计和开发工作,开发者还可将应用产品部署到嵌入式、预置式和云端等多种计算环境中。

Clara超算平台已经开始帮助中国AI公司更快捷地实现仪器智能化和工作流程自动化。例如,专注于为医疗影像辅助筛查的AI公司推想科技就采用Clara,以帮助研发人员缩短开发周期。

因为Clara对硬件没有硬性要求,同时还能解决英伟达不同代产品间的兼容性,推想科技计划在今年3月推出基于Clara超算平台的肺结节辅助诊断产品,以替换该公司此前在200多家三甲医院部署的产品。推想科技还计划在云端部署Clara,为医疗资源贫乏地区赋能。

在人们越来越关注健康的今日,但凡癌症等顽疾能早几年被成功筛查,就能拯救数以万计的生命。前沿AI技术正凭借其强大的计算能力,逐步参与到癌症早筛、基因测序、新药研发等工作中,全面推动医疗行业的革新。

如今,医疗AI的开发和应用已经成为一种必然趋势,而一个在临床诊断上具备出色表现的医疗AI系统,需要像Clara这样强大而易用的通用平台,在帮助开发者提高开发效率的同时,确保专业高水准的诊断准确度。

与金融、零售等行业相比,AI在医疗行业的利用率还很低,但也因此有着更广阔的上升空间和机遇。在国内多类公司争相布局医疗AI领域的风口,医疗AI生态体系的角色分工会更加细化。

随着AI在医疗领域的商业模式更加成熟,跨地区数据整合有所突破,以及更多掌握AI算法和医学知识的通用人才成长起来,精准医疗的实现指日可待。

 

白皮书如下

《IDC专业化医疗AI平台白皮书》:中国乘AI之风直上世界第二《IDC专业化医疗AI平台白皮书》:中国乘AI之风直上世界第二《IDC专业化医疗AI平台白皮书》:中国乘AI之风直上世界第二《IDC专业化医疗AI平台白皮书》:中国乘AI之风直上世界第二《IDC专业化医疗AI平台白皮书》:中国乘AI之风直上世界第二《IDC专业化医疗AI平台白皮书》:中国乘AI之风直上世界第二《IDC专业化医疗AI平台白皮书》:中国乘AI之风直上世界第二《IDC专业化医疗AI平台白皮书》:中国乘AI之风直上世界第二《IDC专业化医疗AI平台白皮书》:中国乘AI之风直上世界第二《IDC专业化医疗AI平台白皮书》:中国乘AI之风直上世界第二

责任编辑:李兰松

分享:
速读区块链
贵州

贵州大数据产业政策

贵州大数据产业动态

贵州大数据企业

更多
大数据概念_大数据分析_大数据应用_大数据百科专题
企业
更多