【编者按】
建设粤港澳大湾区，提升科技创新水平可谓是重中之重。作为全球科创领域的“当红炸子鸡”——人工智能（ai）产业在粤港澳大湾区的发展也备受重视。为此，近日，南方日报、南方产业智库就联合广州市社科院、广州市人工智能产业发展促进会等专业机构启动了“粤港澳大湾区ai产业深调研”。
根据计划，调研团队将深入一线、实地走访过百家粤港澳大湾区的人工智能相关企业，从出行、零售、金融、教育、医疗、互联网等诸多应用场景切入，对粤港澳大湾区ai产业的机遇与挑战进行深度探访。
调研的第四站，我们来见识下在ai技术加持下，老百姓最关心的医疗健康行业能有什么新突破？
2个多月前，纪录片《人间世》里那位想要“改造”癌细胞的可爱女老师走了。当初她查出病情时已是晚期乳腺癌，医生感慨，若她早点发现病情、早点诊断治疗，兴许是另一个结局。
不仅如此，近日，中国临床肿瘤学会（csco）指南大会上发布的最新信息也显示，肝细胞癌（hcc）患者占所有肝癌患者的85%-90%，而中国约85%的hcc患者在确诊时已处于疾病晚期，总体五年生存率仅为10%，但肝癌患者如在发病早期及时治疗，治愈率高达80%以上。
由此可见，对于癌症患者来说，时间真正就是生命！那么有没有什么方法能让癌症更早被发现呢？ai，或许就是一个好帮手！
◆肝癌表现“狡猾”，ai阅片挑战高难度
5月8日，坐在福州开往北京的高铁上，李津辰仍有些心潮澎湃，不时与身边同伴讨论比赛细节，他所在的福大（福州大学）-零氪科技团队刚刚荣膺“2019数字中国创新大赛-肝癌影像ai诊断”桂冠，并斩获最佳商业潜力奖。
在这支多为85后的团队中，李津辰和罗翔主要负责肝癌ai诊断方向的探索，不仅拥有技术能力，对肝癌影像的相关医学知识也有丰富积累。团队协同作战，最终在此次比赛中给出了准确率高达90%以上的解决方案。
“这次比赛不单单是ai算法的竞赛，更需要医疗行业知识的支撑。”李津辰的感悟在福建医科大学孟超肝胆医院院长刘景丰那里得到印证。
刘院长在阐述赛题时提到，“图像算法在医学影像尚无成熟应用，尤其在肝癌ct影像方面面临挑战，一是肝癌影像表现多样，如巨块型、结节型、弥漫型和小癌型；二是肝癌伴有复杂肝病背景，如肝硬化、脂肪肝、酒精肝等；赛题训练集的各种肝癌数据不均衡，增加了判断难度。”
肝癌很“狡猾”，表现不典型，给参赛选手造成了不少技术门槛。
“数据不但具有多样性，数据中还混合了增强扫描ct的多期影像数据，不同期的特征是不同的，”李津辰和队友发现，以往肺癌ai影像诊断赛题，多为标注病灶信息的数据，但此次赛题出题方提供的数据，并无病灶相关信息，无形中提高了赛题难度，“肝脏良恶性判别的相关研究很少，可以借鉴和参考的资料十分有限。”
因此，谁能对问题有更好的理解，拿出开创性的技术方案，成为比赛焦点与制胜关键。
为了让方案不单单停留在理论层面，真正应用到临床实际场景中辅助医生，零氪科技团队还开发了国内首个综合的肝癌ai辅助诊断系统。
据介绍，该系统包括肝脏轮廓分割、病灶检出病勾勒轮廓、病灶数量信息统计、患者维度良恶性判断、多期影像对比阅片、结构化诊断报告等功能，对基层医疗机构开展肝癌的早筛早诊，辅助提高临床或影像科医生诊断效率与能力，帮助患者减少造影剂使用和增强ct拍摄期数等方面，具有现实应用价值。
◆ai对比人工阅片，肺小结节诊断率提升60-80%
相比在肝癌的试水，零氪在肺癌领域走的更远。
去年3月，中国医师协会胸外科医师分会年会暨第八届全国胸外科大会上，展开了一场“人机大赛”，不同于以往的人与ai进行pk，这次是以“人机协作”的体验形式呈现，ai辅助肺小结节诊断体验。
体验一共两轮，两轮体验任务一致，每轮有16位医生参与。活动所用的128份病例为从四川大学华西医院、天津市胸科医院、厦门大学附属第一医院提供的病例集中随机抽取，均通过病理检查确诊。
参与医生看到的病例影像片子也是随机获得，每位医生都将在13分钟内完成16个肺小结节病例的阅片，其中8个有ai辅助阅片（即人机协作），8个纯人工阅片。
结果显示，人机协作组对病历良恶性诊断准确率均高于单纯由医生诊断的准确率。诊断速度上，本次活动中的ai辅助诊断系统，对病例做出判断以供专家参考的时间仅4.7秒，比单纯由医生诊断的速度更快。其中，在临床上诊断难度更高的0.3—1亚厘米结节上，人机协作组较单纯医生的准确率提高15.7%，时间缩短了25%。ai阅片对比纯人工阅片，肺小结节诊断提升60-80%
2018年，天津市胸科医院投入使用京津冀肺癌ai辅助诊疗平台，零氪提供ai技术支持。
据介绍，自从应用ai辅诊，准确率逐月递增，到今年1月，肺癌ai辅助诊疗平台识别结节准确率达90%，结节检出率达99.4%。准确率甚至超过普通三甲医院医生，速度更是以秒计算。
可以说，识别和判读图像是人工智能最有优势的领域之一，在显微镜幻灯片、x光片、核磁共振成像图及其他医学扫描图像等领域，具备与人类相当的技能。通过将医学成像的大量数据输入名为人工神经网络的系统，研究人员可以训练计算机识别与特定疾病相关的模式，比如肺炎、癌症或手腕骨折。ai系统遵循算法或指令，在运行过程，通过获取的大量数据不断提升判读能力，准确率也随之提高。
◆算法、医学听懂各自“语言”，才能实现真正ai医疗
ai在图像识别方面的优势，也导致大量企业涌入医学影像领域。
根据前瞻产业研究院发布的《2018-2023年中国医疗人工智能行业市场前景预测与投资战略规划分析报告》：目前，国内医疗人工智能相关企业多达156家，主要集中在辅助诊疗、健康管理、信息化管理、医学影像等领域。
但有调查发现，一个三甲医院可能同时安装10余家ai公司的产品，医生真正使用的只有一两家，不仅如此，还出现企业扎堆肺结节影像诊断的现象，大家都来查找结节，同质化明显。
一位影像ai领域从业者透露，随着高分辨率 ct 的广泛使用以及公众对体检的重视，肺部小结节愈来愈成为临床常见问题。肺结节出产品容易，如果是恶性肺结节，就提示患癌的风险。
零氪科技联合创始人兼cto罗立刚认为，部分医疗ai产品过度重视算法，而忽视医生的工作习惯和系统稳定性，“在既定的训练数据场景中表现良好，但临床环境更为复杂时，有可能不能满足临床需求，只能被搁置。”
人工智能的核心在于算法、算力和数据。
作为医疗大数据和人工智能领域的独角兽企业，零氪科技布局ai辅助诊疗赋能影像科医生、服务临床科室之路，正是基于大数据的深度学习。
“通过将临床病历数据标准化和结构化，我们建立了一整套智能化数据处理体系，并由此形成行业领先的数据分析能力，从而将大量临床数据转化为应用层级的数据。”因此，罗立刚坦言，一家企业若想研发ai辅诊系统，具备处理影像、基因等多模态数据的能力，是必要条件。
此外，作为系统科学，医学数据逻辑、建模、分层非常复杂和丰富。只有算法专家和医学专家深度融合，彼此听懂各自的“语言”，才能跨过医疗ai的门槛。
基于此，像李津辰这样具有生物医学和计算机双重学历背景的技术人员，在零氪ai团队比比皆是。
“几乎每周我们都会到医院，同临床医生沟通讨论产品细节，有时增加1个监测指标，就会让医生操作系统时更顺手，”李津辰举例道，从临床需求出发，并在应用场景中不断打磨更新，团队秉持着敬畏和尊重之心，让医学人工智能更加务实而有温度。
不同于市面上一些ai辅诊产品，只能做到按照临床指南、文献依据，给出某类患者固定的诊疗建议，零氪ai辅诊系统是基于真实的中国病例数据的底层数据和训练材料。
“我们并非在‘实验室’里，进行纯算法和所谓的‘准确率’比拼，而是已经走向临床实际应用，实现‘大数据+ai’的落地，并产生了巨大的学术和临床价值。”据罗立刚介绍，零氪ai辅诊系统已在多家三甲医院落地应用，每日累计辅助临床医生诊断1000例患者以上，准确率达90%，累积服务60万名肿瘤患者。
未来，零氪ai辅诊系统将聚焦单病种下的诊疗一体化，包括早筛、辅诊、治疗和方案推荐、疗效评估、风险预测、预后分析和患者随访等，辅助顶级医院，提高医生的诊断效率，赋能基础医院，提高医生的诊断能力，使医疗ai能够在更多病种的临床应用场景中落地。
“医学关乎人类生命与健康，我们始终秉持着敬畏和尊重之心，希望在不断解锁生命密码的过程中，创造真正造福人类的医学人工智能。”罗立刚希冀。
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