2020年新冠疫情爆發，醫療管理難度上升、醫療資源供需失衡、醫療人員壓力陡增，如何進行更精確的診斷、實施更高效的治療？由小白世紀與國家呼吸系統疾病臨床醫學研究中心合作研發的AI新冠肺炎輔助診斷系統，可在1—2分鐘內完成一份新冠肺炎患者所有CT影像病歷的診斷分析,并在回顧性測試病歷上準確率和召回率均達95%以上。小白世紀創始人兼CEO杜強說：“‘AI賦能智慧醫療’一直是小白世紀的發展目標，我們也一直在按照該戰略在落地相關產品。”

從AI影像切入智慧醫療

北京小白世紀網絡科技有限公司（下稱“小白世紀”）成立于2014年，是一家醫療人工智能的國家高新科技公司，目前已經完成A輪融資，累積融資數億元。創始人杜強是醫學世家出身，哈爾濱工業大學軟件碩士、香港科技大學EMBA、中國社科院金融博士。從業后，杜強在互聯網視覺領域積累了豐富經驗。當人工智能技術開始興起時，杜強根據自身在影像方向的核心能力，最終選定了AI影像作為切入醫療領域的入口。

通過增加全國數千例新冠肺炎確診患者肺部CT影像進行新冠肺炎病情走勢預測分析，肺部及病灶部位三維立體重新建模，小白世紀成功研發全肺AI新冠影像輔助診斷系統，讓強大的AI輔助診斷能力，輔助醫生在云端進行大規模遠程AI輔助診療、影像篩查、智能隨訪、自動生成標準圖文報告等，加快醫生診療速度，提高診療精度，更好應對目前疫情防控工作。該系統擁有可以容納50多萬的全肺數據模型樣板量，達到95%的識別率，讓走在“云端”的AI＋智慧醫療，變成真正為醫療機構服務，每個人都觸手可及的“健康管家”。

創新研發驅動的發展思路

全肺AI輔助診斷系統、超聲AI輔助診斷系統及AI掌上超聲、小白智能影像云……一個個優質的智慧醫療產品的快速落地，得益于小白世紀創新研發驅動的發展思路。

例如，全肺AI新冠影像輔助診斷系統的創新之處在于采用了公司首席科學家黃高博士提出的新一代深度神經網絡架構DenseNet（意思是“密集連接卷積神經網絡”），它突破了傳統神經網絡沿用了數十年的逐層連接范式，從根本上解決了深度網絡的訓練問題，成為當前國際主流的深度學習模型。將第五代人工智能網絡DenseNet運用到醫療影像的識別、分割、定位任務當中，充分利用DenseNet的訓練參數少、網絡深度深、對數據量需求相對少的特點。在深度學習模型訓練中，綜合運用遷移學習、聯邦學習，在確保模型的準確性和泛化性的同時，一方面盡可能減少數據的依賴，另一方面確保醫療數據的保密性。DenseNet作為分割模型，融合SVM等機器學習方法，結合大量的臨床數據，學習新冠肺炎的全部特征，在為患者診斷的過程中，計算機自動讀取CT影像，利用該算法自動分析、對比，查找出與新冠肺炎相匹配的特征，從而使小白AI新冠影像輔助診斷系統達到快速、精準的診斷效果。

臨床需求為王

扎實的技術是產品研發的基石，要想讓AI＋智慧醫療盡快在臨床中得到使用，還要緊緊抓住每個醫院甚至是醫生的個體需求，精準瞄點，一擊制勝。

“客戶就是醫院，我們的所有研發都不能離開醫院這一特殊的場景去抽象考慮。”杜強不想讓科研變成人們接觸不到的空中樓閣。優質的醫療資源在全球范圍內長期稀缺，中國有幾百萬名醫生，大家卻都希望看其中5%的專家。而AI的價值恰恰在于可以通過技術路徑把專家的智慧標準化、智能化、技術化。

杜強表示，再完美的科技脫離臨床實踐都是空談。只有抓住了臨床需求，才能真正抓住一顆醫院的心臟。這也是公司決定采用產品漏斗篩選機制的初衷：打造一個不斷縮緊項目容量的嚴格標準，完成一次讓項目不斷經受必要性和可操作性考驗的層層淘汰，讓真正有效的產品發揮作用。杜強希望，每一個落地的產品都是精品，都是小白世紀的“拳頭”產品。

讓AI＋智慧醫療成為必備項

2020年10月10日，小白世紀與國家呼吸系統疾病臨床研究中心專家團隊共同研發的“國家呼吸醫學中心肺結節影像咨詢平臺”正式上線并投入使用。平臺匯集了以鐘南山院士、何健行教授、梁文華教授領銜的國內知名的專家團隊，聯合小白世紀的AI肺結節影像輔助診斷系統，實現精準診斷、線上預約、線上隨訪以及手術綠色通道全流程服務功能，讓全國廣大患者可實現“足不出戶，一鍵預約大專家”的精準、高效、便捷的就醫體驗。

新冠疫情危機使每個人都開始意識到，智慧醫療不再是可選項，而是必備項。小白世紀將持續與各科研機構和專家深度合作，通過強大的AI輔助診斷功能與頂尖醫療科研團隊，加速醫療診斷智能化轉型升級，真正實現‘智慧醫療，遠程會診’，為患者帶來福音。

來源：北京海淀