米乐M6官网登录正版下载·2018人工智能医疗盘点：科研突破 巨头发力 产业

　　10月31日，在中央局第九次人工智能发展现状和趋势集体学习会上，新一代人工智能再次引起国家领导层关注。

　　近年来,医疗健康逐渐成为中国人工智能落地商业化的前沿阵地之一。智能医学影、AI药物研、虚拟助手、健康大数据等不断变革、突破、创新，AI技术与应用日渐融合。

　　2018年，医疗人工智能依旧热度不减，而贝壳社作为行业的见证者和推动者，也见证者行业的惊喜和蜕变。这一年，医疗人工智能取得了哪些科研技术突破，产品的应用落地又解决了哪些痛点，资本凛冬下，医疗人工智能市场融资情况究竟又是怎样一番面貌？

　　踩着2018年的尾巴，我们从科研、产业、融资三大角度，全面复盘这一年医疗人工智能的重大事件。

　　为了全面了解每个细胞应对疾病的完整过程，美国西雅图生物科学研究所——Allen Institute，使用人工智能创建了人类细胞的第一个完整3D模型。该模型全方位展示了人类体内典型诱导性多能干细胞（hiPSCs）的外观和结构，可以近距离展示癌症和其他疾病对个体细胞的影响。通过向AI提供癌细胞的数据和图像，研究人员和医生可以更全面地了解细胞及其各个组成部分是如何受到癌症影响的，从而帮助每个患者量身定制其疾病的治疗方案。

　　英国纽卡斯尔大学研究人员通过干细胞中提取研发的“生物墨水”，用3D打印技术打印出了世界上首个人工角膜。该全新技术意味着，这项全新的技术在未来可以确保无限量的角膜供应，如果在未来数年间投入应用，全球1500万患者有望重见光明。研究人员称，该3D打印角膜目前尚无法用于移植，但未来有望解决全世界角膜捐赠短缺的难题。

　　《The Lancet Oncology（柳叶刀肿瘤学）》上的一项最新研究发现，人工智能可以通过分析CT图像获得个体化的“放射学特征（radiomic signature）”，预测患者对免疫疗法的反应，而无需进行活检。该回顾性研究通过基因组学，组织学和临床分析，验证500名不同实体瘤患者的放射学特征。为了测试实际应用效果，研究人员使用该算法评估了在五个参加免疫疗法1期试验的受试者，分析治疗之前的CT扫描图像。结果发现，放射学评分较高的患者在3-6个月时的治疗效果较好，并且总体生存率更高。

　　5月28日，发表在ANNALS OF ONCOLOGY上的一项研究中，研究人员开发了一个深度学习卷积神经网络（CNN），并通过展示10万多幅恶性黑色素瘤和良性痣的图像来识别皮肤癌。在CNN与58位国际皮肤科医生的“PK赛”中，CNN比皮肤科医生更少漏诊黑素瘤，误诊良性黑素瘤的几率更低。这是科学家们首次表明，CNN作为人工智能或机器学习形式比有经验的皮肤科医生更能准确诊断皮肤癌。

　　9月11日，将深度学习应用于靶标识别、药物发现和抗衰老研究的下一代人工智能公司Insilico Medicine，发布最新研究“使用纠缠条件性对抗自动编码器进行从头药物发现”。该研究描述了一种原创深度神经网络结构——纠缠条件对抗自动编码器（ECAAE），能够基于对分子特性的各种要求产生分子结构，如对特定蛋白质的活性、溶解度和合成的简便性。2014年，Ian Goodfellow博士提出的生成对抗网络（generative adversarial networks，GAN），被称为“AI想象”，是AI研究中最激动人心的领域之一。Insilico Medicine是将GAN架构应用于生成新型分子结构的领先公司之一。

　　1月19日，斯坦福吴恩达研究团队开源了含有4万张上肢端的X光片的数据集MURA，并用这个数据集训练CNN寻找并定位X光片的异常部分。为了加快X光片的诊断速度，近日（1月19日），最后，该模型在手指和手腕X光片中的诊断表现优于放射科医生。根据研究，全球现在超过17亿人的肌肉骨骼都出毛病，每年大概有3千万的急诊病例。

　　根据《细胞》杂志，斯坦福大学科学家开发了一种利用基因组学和机器学习来预测腹主动脉瘤（AAA）的方法。斯坦福大学的科学家们开发了一种利用基因组学和机器学习来预测腹主动脉瘤（AAA）的方法。研究过程中，团队不是试图将疾病与个体基因突变联系起来（如测试BRCA1或BRCA2突变以预测乳腺癌风险)，而用机器学习分析了268名AAA患者的基因组数据，以寻找突变模式，最终确定60个在AAA患者中高度突变的基因。结合后续进一步验证，该算法结合基因组测序，预测AAA风险的准确率能达到70％。

　　美国当地时间2018年11月7日，临床诊断和工作流程软件制造商MaxQ AI宣布公司产品Accipio Ix已获得美国FDA 510（k）营销许可。Accipio Ix是一种人工智能工作流程软件，可帮助临床医生确立可能出现急性颅内出血的患者治疗的优先级，减轻同时处理大量病例时的工作压力，并为最需要的患者提供快速诊断。

　　7月，以色列数字健康公司Healthy.io的尿检工具包Dip.io获美国食品药品监督管理局（FDA）发出的首个智能手机尿检工具II级认证。该产品能够基于智能手机摄像头完成临床级尿液检测，是FDA是首次批准仅基于现有智能手机摄像头的II级认证，此举对于数字健康意义重大。

　　9月10日，人工智能公司AliveCor的KardiaK平台获美国FDA突破性设备认定。KardiaK平台无需患者血液，就可以筛查血钾升高——高钾血症，技术采用专有的深度神经网络，使用心电图（ECG）数据检测高钾血症，这些数据可以用AliveCor的KardiaMobile和KardiaBand设备捕获，有望改变高钾血症的诊断标准。

　　11月19日，乐普（北京）医疗器械股份有限公司旗下全资子公司自主研发的心电图人工智能自动分析诊断系统“AI-ECGPlatform”，获得美国食品药品监督管理局（以下简称“FDA”）的注册批准，成为国内首项获得美国FDA批准的人工智能心电产品，堪称国内医疗人工智能领域的里程碑事件。

　　4月21日，汇医慧影联合中国人民解放军总医院（北京301医院）血管外科发布“主动脉人工智能研究云平台AORTIST2.0”，这是全球范围内首次开发出的B型主动脉夹层人工智能自动分割方法。

　　百度研究院发布一种名为“神经条件随机场”的AI算法，拥有强大的肿瘤病理切片检测能力，其检测准确率甚至超过专业病理医生，并突破此前最高记录。该算法不仅能对单一小图进行判断，还能够模拟图块之间的空间关系，大大提高了诊断的准确率，成为人工智能在医疗影像应用上的一次突破。

　　11月6日，英国宣布将建立5个新的AI数字病理学成像中心，分别为牛津智能医学影像国家联盟、利兹北方病理成像协作组织、格拉斯哥数字诊断AI工业研究中心、考文垂病理图像数据中心以及伦敦医学成像中心。据介绍，中心将于2019年投入运营，飞利浦、通用电气医疗集团、西门子和徕卡将共同领导这5个新的AI数字病理学成像中心。

　　11月14日，Google在健康领域新组建Google Health(谷歌健康），并将研发出阿尔法狗的DeepMind公司健康业务纳入其中。DeepMind宣布旗下的健康部门DeepMind Health、以及负责推进“Streams”团队将调整合并到最新成立的“Google Health”部门中。在健康领域，Google即将火力全开。

　　8月，Facebook人工智能研究（FAIR）小组和纽约大学医学院合作推出了fastMRI项目，欲运用AI将MRI扫描速度提高10倍。如果这项工作取得成功，医生可以节约时间接待更多的患者。MRI扫描仪提供的图像生成较慢，通常需要15分钟到1小时，长时间的扫描使得幼儿以及幽闭恐惧症患者感到痛苦。

　　在全球首次神经影像人工智能人机大赛上全球总决赛上，全球25名神经系统疾病诊断专业选手组成的“人类战队”分为两组，分别与“BIoMind天医智”人工智能机器PK颅内肿瘤的CT、MRI影像判读及血肿预测，以及脑血管疾病CT、MRI影像判读。最终，医生战队以66%、63%的准确率，落败于人工智能机器87%、83%的准确率。近两年医疗AI技术飞速发展，尤其是在影像识别领域成绩斐然。

　　2018年9月28日，英特尔携手汇医慧影联合推出了“人工智能乳腺癌全周期健康管理系统”，通过人工智能技术助力乳腺癌筛查和诊治，呵护女性健康，这也是全球首个人工智能乳腺癌全周期健康管理系统。

　　2018年7月，康美药业宣布拟投资135亿用于建设康美昆明大健康产业园、康美普宁中药产业园、康美智慧药房以及康美智慧药柜等4个项目，其中，康美智慧药房及康美智慧药柜两个项目投资金额高达105亿，以保持先发优势，快速形成互联网+药事服务领域的优势地位。

　　8月15日，中康资讯联合众多机构共同成立“中国健康大数据与人工智能产业合作与发展组织筹委会”，计划在年内推动该组织的正式落地，推动产学研深度融合，促进我国大数据与人工智能技术在健康领域的应用，积极响应健康中国战略的实施。

　　9月19日，京东云正式发布“医疗健康战略”，通过与医疗健康产业的专业合作伙伴联手，依托京东云智能医疗健康平台初步完成了市场和技术的串联，推动医疗信息化。京东作为技术提供商，在垂直领域的经验能够快速复制到医疗领域。

　　10月20日，阿里健康宣布启动面向医疗AI行业的第三方人工智能开放平台，12家医疗AI领军公司成为首批入驻平台的合作伙伴。云栖大会期间，阿里健康宣布与阿里云建设阿里医疗人工智能系统——ET医疗大脑，并升级为2.0版本。这意味着，经过内部整合，作为阿里巴巴“Double H”战略在医药健康领域的旗舰平台，阿里健康将与阿里云协同布局深耕医疗AI业务。

　　11月18日，腾讯作为牵头承担单位，联合中国科学院自动化研究所、中国人民解放军总医院、中南大学湘雅医院、北京大学人民医院、深圳市人民医院等多家单位，正式启动2018年国家重点研发计划中的“数字诊疗装备研发专项” ——“基于人工智能的临床辅助决策支持技术及其服务模式解决方案研究”项目，探索基于人工智能的临床辅助决策支持技术（AI+CDSS），打造覆盖就医全流程的新型医疗服务模式解决方案。此前，腾讯正式对外发布首个AI医学辅助诊疗开放平台，同时宣布开放旗下首款AI+医疗产品“腾讯觅影”的AI辅诊引擎，助力打造智能医疗服务“超级大脑”

　　11月9日，医疗人工智能企业依图医疗宣布启动“AI防癌地图”项目，计划在未来5年内投入1亿元项目资金，联合数百家医疗机构，覆盖19个省市自治区，以AI应用提升医疗机构服务供给能力。该项目希望通过持续、高效的投入，覆盖高致死率肿瘤的高发地区，通过提升医疗供给侧的服务能力，让更多癌症患者能够早期发现，早期治疗，提升生存年限及生存质量，扩大中国人的健康版图。”

　　在“华西医院&依图医疗”肺癌人工智能成果发布会上，华西医院和依图医疗发布了全球首个肺癌多学科智能诊断系统，该系统是基于肺癌临床智能的科研病种库而研发的，已经从最初的影像描述性状，进阶到能为医生提供诊断治疗方案和相似病例以供参考。

　　8月21日，商汤科技宣布在美国新泽西成立智慧医疗实验室，人工智能医疗领域的国际顶尖专家Dimitri Metaxas教授加盟，并担任实验室医学影像分析首席科学家。商汤科技北美医疗实验室是商汤在海外成立的首个医疗研究实验室。在国际医学影像年会MICCAI 2018上，商汤科技更是囊括MICCAI四项比赛冠军。

　　7月25日IBM与百洋智能科技宣布联手打造全球Watson医疗领域应用的样板工程，一方面促进全球医疗机构的合作；另一方面，打造全球样板，为Watson在全球范围内的应用起到示范作用。

　　11月7。