11月23日，“2017中國精準醫(yī)療產(chǎn)業(yè)領(lǐng)袖峰會暨第七屆Bio4P中國醫(yī)健創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大會”在杭州成功開幕。大會邀請蜚聲海內(nèi)外的近千名重量級嘉賓親臨現(xiàn)場，包括醫(yī)療大健康領(lǐng)域的政府領(lǐng)導、院士院長、學者專家、產(chǎn)業(yè)領(lǐng)袖、知名投資人、資深創(chuàng)業(yè)者，作為醫(yī)療領(lǐng)域人工智能領(lǐng)軍企業(yè)，Airdoc受邀參與盛會并就人工智能在醫(yī)療當中的應(yīng)用向現(xiàn)場眾多嘉賓展開分享。
中國人工智能發(fā)展歷程
文藝復(fù)興時期，人們的思想開始得到解放，近代科學技術(shù)的許多重大進展都是人類智慧、思維、夢想和奮斗的成果，人工智能便是其中大放異彩的一個分支，著名畫家、科學家達芬奇將對機器人的研究寫入手稿當中。
與國際上人工智能的發(fā)展情況相比，國內(nèi)的人工智能研究不僅起步較晚，而且發(fā)展道路曲折坎坷。
20世紀50—60年代，人工智能在西方國家得到重視和發(fā)展，但是因為蘇聯(lián)抵制，受到蘇聯(lián)的影響，中國沒有對人工智能展開研究。
1978年3月，全國科學大會在北京召開，鄧小平發(fā)表了“科學技術(shù)是生產(chǎn)力”的重要講話，存進我國科學事業(yè)的發(fā)展，20世紀80年代初期，錢學森等主張開展人工智能研究，中國的人工智能研究進一步活躍起來。
改革開放后，自1980 年起中國大批派遣留學生赴西方發(fā)達國家研究現(xiàn)代科技，學習科技新成果，其中包括人工智能和模式識別等學科領(lǐng)域。于此同時，1981 年9 月，中國人工智能學會(CAAI)在長沙成立。
此外一些一些人工智能相關(guān)項目被納入國家科研計劃。例如，在1978年召開的中國自動化學會年會上，報告了光學文字識別系統(tǒng)、手寫體數(shù)字識別、生物控制論和模糊集合等研究成果，表明中國人工智能在生物控制和模式識別等方向的研究已開始起步。
進入21世紀后，人工智能在我國蓬勃發(fā)展，更多的人工智能與智能系統(tǒng)研究課題獲得國家自然科學基金重點和重大項目、國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863 計劃)和國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃)項目、科技部科技攻關(guān)項目、工信部重大項目等各種國家基金計劃支持，并與中國國民經(jīng)濟和科技發(fā)展的重大需求相結(jié)合，力求為國家做出更大貢獻。
近兩年來，中國的人工智能已發(fā)展成為國家戰(zhàn)略。2017年7月，國務(wù)院印發(fā)并實施《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，構(gòu)筑我國人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢，加快建設(shè)創(chuàng)新型國家和世界科技強國。
Airdoc的影像識別算法
醫(yī)療是一個涉及很多環(huán)節(jié)的行業(yè)，每個環(huán)節(jié)都面臨著不同的困境，比如藥物研發(fā)，不僅需要海量的金錢外，時間同樣是一個巨大的困擾，一個新藥從發(fā)現(xiàn)到最終上市平均需要12-15年。
人工智能的可以讓這些環(huán)節(jié)更加高效，如今醫(yī)學影像智能判讀、生物技術(shù)、藥物研發(fā)、術(shù)后管理、營養(yǎng)學等環(huán)節(jié)都出現(xiàn)了人工智能的身影。又因為深度學習在影像識別領(lǐng)域已經(jīng)相對成熟，醫(yī)學影像成為了國內(nèi)外研究機構(gòu)和公司重點攻克的方向。
在科研時代，人工智能在醫(yī)學影像識別領(lǐng)域發(fā)揮了其重要的作用。Nature、JAMA、Science等權(quán)威醫(yī)學雜志上經(jīng)常會出現(xiàn)人工智能解決醫(yī)療問題的論文。比如登上Nature封面的“人工智能識別皮膚癌”論文、比如Science上報道計算機在預(yù)測心臟病發(fā)作方面擊敗了人類醫(yī)生等。
Airdoc是近年多個高分人工智能輔助醫(yī)學論文背后的算法支持方，作為一家國內(nèi)領(lǐng)先的商業(yè)化醫(yī)療人工智能企業(yè)，Airdoc認識到科研和商用之間有著本質(zhì)的差距，積極發(fā)現(xiàn)市場需求，并且根據(jù)市場需求研發(fā)眾多的慢性病識別算法。
視網(wǎng)膜是不但是人類心靈的窗口，更是人體唯一可以直接觀察到血管和神經(jīng)元的窗口，不僅可以看出常見的眼部疾病，眾多全身性慢性病的診斷和預(yù)后判斷起到重要的作用。如今Airdoc在糖尿病、高血壓、腦卒中、冠心病、腎病、腦小血管病等領(lǐng)域取得巨大的進展。
賦能基層醫(yī)療
在北京，每千人有6名專家級醫(yī)生提供醫(yī)療服務(wù)；如果在上�；蛘邚V東，數(shù)量會降到3-4位。如果在其他地區(qū)，平均只有1個經(jīng)驗相對不足的醫(yī)生。優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源過度集中于大、中城市，一方面使基層醫(yī)療機構(gòu)的資源利用率和技術(shù)水平下降，另一方面也讓大醫(yī)院的資源得不到合理利用。
計劃經(jīng)濟時代，基層醫(yī)療機構(gòu)發(fā)揮了其重要的作用，但是如今隨著社會的發(fā)展，信息的傳播，基層醫(yī)療機構(gòu)已經(jīng)漸漸失去了往日的榮耀。
Airdoc是一家專注于以深度學習提升醫(yī)學診療效率的企業(yè)，公司自2015年起就開始了人工智能對慢性病的識別，Airdoc認為人工智能可以為基層醫(yī)療帶來增量價值，可以為年輕醫(yī)生帶來足夠多的經(jīng)驗。
深度學習在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，Airdoc從國內(nèi)外收集了數(shù)百萬張脫敏的醫(yī)學影像，然后搭建眾多的慢性病識別算法，在眾多醫(yī)學專家的幫助下，該算法通過視網(wǎng)膜可以準確識別糖尿病，準確率已經(jīng)達到三甲醫(yī)院主任醫(yī)師水平。
Airdoc副總裁張京雷表示，“醫(yī)療將會像空氣一樣平等，人工智能是讓這一切成為現(xiàn)實的一個契機。”
