深圳2020年10月23日 /美通社/ -- 人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應用已逐漸成為現(xiàn)實，在醫(yī)學影像方面，人工智能在智能識別病變、智能輔助診斷等領(lǐng)域取得突破。而隨著醫(yī)學影像人工智能藍圖的持續(xù)擴張，人工智能醫(yī)學影像被賦予新期待：智能臨床功能與各級醫(yī)療資源有效整合，在云端共享，實時進行反饋共享給各級機構(gòu)，將會為醫(yī)療提供更加長遠的發(fā)展空間，推進優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的下沉。
開立醫(yī)療已于2018年10月29日發(fā)布了iEndoTM平臺構(gòu)架，iEndo包括搭載AI接口的開立內(nèi)鏡系統(tǒng)、提供AI算力的AI引擎、實現(xiàn)AI功能的AI核心，三者結(jié)合形成“開放”、“進化”和“實時”的消化內(nèi)鏡人工智能完整解決方案。
iEndo平臺是由開立醫(yī)療開發(fā)，將多節(jié)點的內(nèi)窺鏡系統(tǒng)、多節(jié)點AI引擎以及云端數(shù)據(jù)系統(tǒng)構(gòu)成的一個能夠完成AI智能網(wǎng)絡進化的系統(tǒng)，其主要有三大特點，即“開放的原生數(shù)據(jù)”、“進化的智能網(wǎng)絡”和“實時融合的診斷圖像”。該平臺有效地將智能與醫(yī)生日常聯(lián)合工作結(jié)合，并實現(xiàn)數(shù)據(jù)的智能上傳、智能處理、智能分享，解決了傳統(tǒng)智能功能無法有效與臨床應用相結(jié)合的問題。
例如，由于消化道早癌病灶外觀特征并不顯著，因此在診斷過程中需要盡量提高醫(yī)生的專注程度。而常見的AI識別功能通常是將內(nèi)鏡圖像導出到具有AI智能的處理設備上，采用分屏或者分圖像顯示的方式來達到識別的功能，這種方式會造成操作醫(yī)生的視線切換，長時間的診療時間內(nèi)會導致注意力分散從而漏診，這樣單純的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)圖像處理智能功能無法為臨床提供切實的幫助，即使是5G通信得到廣泛應用的條件下，也無法完全通過遠端服務器完全進行實時的視頻處理和智能診斷。
所以，真正意義上智能診斷內(nèi)鏡應該具有“同屏融合顯示”的特點，以滿足醫(yī)生在檢查過程中的實時性的要求。在經(jīng)過大量的臨床調(diào)研后，iEndo平臺推出同屏現(xiàn)實融合功能，真正讓智能功能走進臨床應用中。
iEndo平臺并非只有針對科室內(nèi)的智能診斷功能，更可幫助實現(xiàn)AI引擎下的院級數(shù)據(jù)互通。在這一系統(tǒng)中，開立內(nèi)鏡采集的高質(zhì)量原生圖像數(shù)據(jù)，通過自主設計的AI引擎推送到內(nèi)鏡系統(tǒng)實現(xiàn)同屏融合顯示，再將相關(guān)數(shù)據(jù)上傳到院級的云端。院級的云端將智能對各個病理科的結(jié)果進行整合，在優(yōu)化AI引擎的性能下，完成關(guān)于院內(nèi)的智能數(shù)據(jù)整合。
最終，院級云端通過iEndo平臺，將優(yōu)化后的網(wǎng)絡參數(shù)上傳到iEndo的共有云端，共有云端再進行整合，形成一個完整的閉環(huán)結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)醫(yī)院網(wǎng)絡的智能共享化。各級用戶能夠通過共享云端根據(jù)自身需求功能同步數(shù)據(jù)更新，基層醫(yī)院能夠及時與大型內(nèi)鏡中心進行數(shù)據(jù)互通，在不斷的應用和推廣中訓練更適合用戶、更加智能的內(nèi)窺鏡系統(tǒng)，在云端實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的下沉，推動醫(yī)療民生的發(fā)展。
對各級醫(yī)院而言，iEndo平臺應用將大短檢查所需時間、提升檢查效率，減輕患者痛苦和醫(yī)生負擔。對患者而言，iEndo平臺能夠提供專家級診療服務，節(jié)約醫(yī)療成本；這些都將讓內(nèi)鏡AI技術(shù)更多地服務臨床，響應國家號召，促進優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉，iEndo智能平臺將會為中國醫(yī)療發(fā)展提供全新的智能發(fā)展方向。
在iEndo平臺框架下，開立醫(yī)療已發(fā)布自適應光譜調(diào)節(jié)技術(shù) -- 智譜 iSpectra”和智能息肉識別作為“AI核心”。所發(fā)布的AI核心結(jié)合搭載iEndo接口的內(nèi)窺鏡系統(tǒng) -- HD550和AI引擎的計算設備，三者共同實現(xiàn)了iEndo平臺的示范應用。目前，iEndo平臺正在多家醫(yī)院進行驗證試用。未來，隨著更多研究開發(fā)機構(gòu)的加入，會不斷推出適應更多病種的“AI核心”。
