在去医院看病的时候，很多人都“照”过CT、核磁共振成像、心电图……通过这些影像，医生可以对病情做出判断。但是，阅读医疗影像不仅需要特定领域的专业素养，而且非常耗费时间。当前我国医疗影像数据正在以每年30% 的速度快速增长，快速增长的医疗影像阅读需求不仅给医生带来了沉重的工作负担，也导致单个患者诊疗进程延长甚至可能出现延误，从而可能导致错过最佳诊疗时机。此外，由于医疗影像本身的复杂性，医生在长时间繁冗枯燥的阅读医疗影像工作中也存在误读误判的可能。
为了解决这些问题，人工智能(AI)阅片系统应运而生。它不仅能通过人工智能算法“看懂”医疗影像，还能“自我学习、自我校准”，并自动地生成阅片报告，辅助医生进行治疗，能够有效协助医生进行辅助诊断，降低工作负担，加快诊疗流程。但是，很多人担心的是，人工智能阅片靠得住么?真能达到医学上令人信服的诊断正确率么?
为了解开大家心中的这个疑问，中央电视台《机智过人》栏目专门进行了探究：栏目组特地邀请了两个团队，一方是由15位拥有丰富临床经验的主任医师组成的医生团队，另外一方则是健培科技的“啄医生”机器人阅片系统，双方需要各自从30套胸部CT片中诊断出栏目组事先准备好了的10个潜在病例。而“比试”结果证明，双方均在这些CT片中找全了10个问题病例，而“啄医生”用时更短，显然，获胜一方是“啄医生”机器人阅片系统。
上面出现的“啄医生”是健培科技研发出的 AI 医疗影像系统，该系统可以通过“判断疾病识别、分类疾病——搜集证据分割、定位病灶——综合会诊联合、可靠确诊”等步骤，对于医学影像进行自动分析，给出高可靠性的识别结果，辅助医生诊断。经过训练模型到应用至临床，再不断更新迭代模型，啄医生阅片机器人的诊断速度、准确率等主要指标均处于行业领先地位，目前在肺结节阅片诊断上可达到 95% 的准确率。
图1：啄医生阅片机器人
与英特尔合作，让推理性能更进一步
虽然“啄医生”的准确率与效率已经得到了实践的充分验证，但是对于健培科技来说，其希望能够持续提升“啄医生”的推理性能，这样不仅能够提升人工智能阅片效率，满足三维医疗影像阅读、三维影像重建等负载的支撑需求，而且能够支持医院以尽量小的硬件成本，满足更多医疗影像的分析需求，推动“啄医生”在更多医院的落地。
基于第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器、英特尔 OpenVINO™ 工具套件等产品，啄医生打造了新一代的“啄医生”智能诊断服务平台解决方案。其中，第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器实现了对于通用计算能力和并行计算能力的兼顾，集成了英特尔® 深度学习加速(英特尔® DL Boost)技术，针对深度学习训练和推理可提供更高的性能，为“啄医生”基于大量数据学习后的实际案例推理提供了卓越的计算性能基础。
英特尔® OpenVINO™ 工具套件分发版则提供了高度优化的结合了英特尔硬件的神经网络计算能力，以及主要推理优化模块：英特尔® 深度学习部署工具包(英特尔® DLDT)。英特尔® DLDT包含模型优化器(MO)和推理引擎(IE)两个模块，可实现模型训练推理到部署环境之间的快速转换，执行静态模型分析并调整深度学习模型，以在终端目标设备上实现最佳执行。
英特尔® OpenVINO™ 工具套件分发版的应用实现了立竿见影的效果，双方的测试证明，与不使用英特尔® OpenVINO™ 工具套件分发版的“啄医生”系统相比，前者可以在确保精度的前提下，推理性能达到了 13.15 倍的提升，高效满足肺结节辅助诊断和筛查。
图2：在50个病例上肺结节筛选平均推理性能
“AI+医疗影像”让生活更美好
除了提升阅片效率之外，“啄医生”等 AI 医疗影像系统一个重要意义在于，随着个人电子病历的普及和发展，AI+医疗影像技术有了更广阔的发展空间。“啄医生”能够支持医疗机构在复杂的医疗影像中快速生成准确的分析结果，而无需依赖专业技能强大、经验丰富的医生——培养这些医生上不仅要耗费大量的资源，而且其在地域、医院之间的分布存在着广泛的不均衡性，这对于疾病的治疗产生了不可忽视的影响。特别是对于基层的医院来说，其很难充分满足医疗影像阅读所需要的医生资源与专业门槛，因此不少复杂的医疗影像需要传输到其它医院进行分析。而在拥有 AI 医疗影像工具之后，医院可以快速、便捷、准确地对于医疗影像进行分析，并辅助进一步的诊疗活动。
依托全面的人工智能产品组合和端到端的解决方案覆盖，英特尔正在与健培科技等合作伙伴进行合作，将面向医疗行业的人工智能算法、基础设施、软件工具、数据等融合起来，提供高度灵活和多种优化的解决方案，推动人工智能在诊疗活动中扮演更重要的角色，赋能医生为更多患者提供更需专业知识和更细致的诊疗服务。
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