0
| 本文作者： 老王 | 2017-12-22 10:42 |
公眾號“AI掘金志”出品
雷鋒網旗下只報道“AI+傳統”的內容頻道
近日，“2017年度中國醫院科技影響力排行榜”正式公布，四川大學華西醫院、中國人民解放軍總醫院、中國醫學科學院北京協和醫院名列綜合排名前三甲。
該排行榜是由中國醫學科學院主辦，中國醫學科學院醫學信息研究所承辦，2014-2016年已連續發布三次，構建了科學、系統和客觀的醫院科技影響力評價體系，為醫院科技管理工作提供新的手段和工具。
其中前20大醫院中，雷鋒網AI掘金志從人工智能角度出發，深入報道過14家。
隨著人工智能的興起，科研實力雄厚的醫院率先與高校、企業共同探索“醫學+AI”。
本次，我們對TOP20中的前10大醫院AI布局進行梳理（每家選取了部分研究案例），同時附上AI掘金志對當中14家醫院的深度報道，詳細內容歡迎點擊每個醫院下方的超鏈接。
1.四川大學華西醫院
2017年8月，華西醫院與四川希氏異構聯合成立華西-希氏醫學人工智能研發中心，研究范圍涉及消化內鏡、病理、CT、MRI、超聲等學科的醫學人工智能技術。
據了解，早在2017年3月份，華西醫院就已經和希氏異構在消化內鏡人工智能技術研發方面進行了先期合作。
而在上個月，華西醫院消化內鏡中心又裝載了華西最新消化內鏡AI技術模型的硬件設備，完成了對實際病例的首次判定公開演示。這臺設備不僅僅對息肉病變能做出準確的判斷，同時，對消化道新生物（高傾向于惡性腫瘤的病變）、靜脈曲張等多種內鏡下病變能做出實時、準確、快速的識別判定。
據雷鋒網此前報道，華西醫院消化內鏡AI項目的臨床專家團隊由消化科專家唐承薇教授統領，聯合研發機構——希氏異構公司的AI技術團隊則由鼎鼎大名的前百度杰出科學家吳韌博士帶隊。華西展示的本地化運行AI模型硬件同時具備高速運算能力、小型化，并兼顧其經濟性，訓練樣本全部來自華西醫院。
消息稱，華西醫院有望在明年推出具有臨床應用價值的相關AI設備化投產。
雷鋒網報道：這么多做 AI 芯片的，吳韌做的有何不同？
2.中國人民解放軍總醫院
科大訊飛醫療事業部總經理陶曉東曾告訴雷鋒網AI掘金志，他們的產品“曉醫”已在北京中國人民解放軍總醫院（以下簡稱301醫院）“上崗”，據301醫院今年6月反饋的數據，“曉醫”每天的交互可以達到2000多次，服務六七百人次。
“曉醫”運用的是一套名為“語義張量”的方法，即針對醫考需求，將包括醫學本科教材、臨床指南和經典病例等在內的海量資料錄入，使其擁有龐大的醫學知識庫，做到“有的學”。此外，通過“關鍵點語義推理”“上下文語義推理”“證據鏈語義推理”等算法，提升機器的文字推理能力。
11月21日，北京301醫院門診大廳引入智能導診機器人，為患者提供咨詢服務。機器人通過語音和觸摸屏與患者人機交互，可進行導診、指路、醫事咨詢等服務。
3.中國醫學科學院北京協和醫院
2016年8月，北京協和醫院正式上線“醫療智能語音錄入系統”，成為第一批支持語音識別的公立三甲醫院。
北京協和醫院在病房、手術室、超聲科、放射科等全院病房和醫技科室內支持該系統。這一語音錄入系統為北京協和醫院與云知聲共同研發。醫生只需要用話筒進行錄入，識別正確率達到95%以上。
這套醫療語音識別模型根據不同科室、不同病種的整段病歷資料，運算出關鍵詞句語料，在神經科、免疫內科、血液科、普通內科等疑難雜癥患者多的科室有顯著效果。
而在今年4月，北京協和醫學院與科大訊飛宣布共建“中國醫學科學院-科大訊飛醫學人工智能研究中心”，科大訊飛的智慧醫療相關技術，如口腔科語音電子病歷系統，也正式在北京協和醫學院落地使用。
協和系醫生集團主任朱穎：從臨床經驗談協醫集團對 AI 的需求與應用案例
北京協和醫院付海鴻：醫學精準要影像先行，影像精準就要技術先行
IBM Watson PK協和專家：面對同一疾病，他們的診療意見一樣嗎？
4.空軍軍醫大學西京醫院
2016年年底，智能診療系統的掛號平臺出現在第四軍醫大學附屬西京醫院，讓醫生與患者眼前一亮。
過去掛號準確率只有6、7成，而該系統能達到99%，還能避免黃牛。
智能診療系統會快速采集患者的面相、舌苔、體溫、心率等，然后根據數據庫里的大型分支決策樹向患者提5至10個問題。比如患者體溫偏高，便問他嗓子疼不疼、是否咳痰，根據答案進入下一分支，通過最短路徑算法，用盡量少的問題定位患者的疾病種類。
5.上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院
瑞金醫院在人工智能方向的嘗試頗多。
瑞金醫院副院長胡偉國曾介紹到，瑞金醫院每天門診量高達1.2-1.4萬，瑞金與科大訊飛共同合作，引入“小穎”機器人。
患者及家屬會通過小穎機器人詢問廁所、科室地址等，識別率在97%左右。通過該機器人代替醫院志愿者和護士的部分簡易工作。
瑞金醫院也是上海首家引入沃森腫瘤專家(Watson for Oncology)的國內超三甲醫院。瑞金醫院從今年3月份引入沃森后組織多部門腫瘤專家開展了相應的對照評估研究，其中在結直腸癌方向進行了一定的探討。
近期，瑞金醫院與第四范式聯合發布了糖尿病預測軟件”瑞寧知糖“，該軟件將人工智能技術應用于糖尿病的患病率預測中并取得突破性進展。
瑞金醫院結合精湛的專業知識與豐富臨床經驗，利用第四范式的機器學習平臺‘先知’，采用先進的機器學習算法建立模型，預測出個人三年后患糖尿病的概率。對于糖尿病高風險人群，此類早期的提醒可以提高公眾的重視程度。
除此之外，瑞金醫院神經內科也與英國約克大學啟動全球最大規模單中心臨床，以驗證人工智能及可穿戴設備這一前沿科技可有助診斷及監測帕金森病，第一期研究將于2017年年底前正式啟動。
瑞金醫院副院長胡偉國：與Watson、訊飛合作，從數字化走向智慧與認知醫
6.華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院
2015年11月，同濟醫院和推想科技合作，將十幾萬張X光和數千張CT數據圖像輸入系統。推想科技其中有一款智能CT輔助篩查的產品，這個產品可以提升肺結節篩查的效率，原先醫生完成整套胸片檢查要十幾分鐘，而現在計算機幾秒鐘就可以看完。
原有的TEX系統有很多信息，醫生診斷的時候要在結構化的模板中寫報告，需要把病人的號碼輸入以后找到病人。
雷鋒網AI掘金志此前報道，近期同濟醫院在系統中增加了推想的入口，進入端口后對圖像進行掃描，5秒鐘以后得出這個病灶的哪幾個地方有結節的診斷結果。保留傳統歷史報告的同時，將計算機診斷結果與之對比，給出結節的體積、直徑，這樣便于醫生的診斷。醫生一時間難以判斷X片中是否有病灶，但是如果用CT掃描就可以發現。
同濟醫院副院長王培軍：人工智能在醫學影像診斷中的價值及發展趨勢
放射科主任夏黎明教授：肺結節的診斷識別，人工智能還要邁過哪些坎？
7.復旦大學附屬中山醫院
中山醫院在大數據領域有著較為深厚的積累，據中山醫院普外科主任醫師許劍民介紹，大數據的應用，為實現精準醫學帶來指導。利用大數據實現個體治療，中山醫院普外科結直腸癌團隊有較好實踐：基于2000年至2017年近萬名直腸癌患者數據，醫院建立了數據庫，同時實現設計和相關信息共享；利用數據庫，醫生可實現后續自動檢索、自動分析；團隊還針對3000余例腸癌肝轉移治療，建立了“預后模型”指導更精準治療，相關成果榮膺國家科技進步二等獎。
8.北京大學人民醫院
2013年，北京大學人民醫院就建成了臨床數據中心。
醫院產生的數據包括醫囑、檢查、檢驗、病例、文書、費用信息和大量的影像數據。北大人民醫院內部已經有了結構化數據：
搭建了一個臨床數據中心項目（CDR），用幾年的時間將醫院的各個信息系統進行了整合。該系統是以病人的基本信息作為主線，將病人在醫院里的歷次就診信息都串聯起來。
目前臨床數據中心數據存儲量是2.5T，患者數430萬，醫院中35個信息系統作為其數據來源，每月有八萬次的訪問量。
隨后，基于搭建的臨床數據中心，北大人民醫院建立了科研平臺，以CDR為數據源，存儲基于大數據架構，更適合科研數據的查詢和提取。
由于醫院對科研數據需求比較多，隨后就在HRP上建立了一個申請流程，根據需要提數據查詢需求。從15年建好到16年，已經做了400多個統計查詢，其中比較明確的針對科研研究方面的需求有100多個。北大人民醫院內部科研數據查詢的需求涉及35個臨床科室。數據查詢目的分為這幾類：科研項目；寫論文；做前期研究；研究生課題；臨床試驗。
北大人民醫院原放射科主任杜湘珂：魚龍混雜的AI醫療方案，影像科大夫如何去評判和選擇
北大人民醫院醫學信息中心副主任：醫療的痛中之痛——醫院大數據的現狀和需
9.浙江大學醫學院附屬第一醫院
10月13日，阿里健康與浙江大學醫學院附屬第一醫院等醫院簽約，共同推動智慧醫療落地。
浙大一附院院長王偉林談到，阿里健康與浙大一附院共同申報的“醫學人工智能浙江省實驗室”已經獲得了浙江省發改委的初步批準，將很快落地杭州。
該實驗室是依托浙江大學附屬第一醫院進行建設管理的實體性研究機構。今后，雙方將在醫療人工智能這個領域強強聯手，以智能決策、智能輔助診斷、智能信息安全為研究方向，構建一套智能化的醫學研究系統。
因此，王偉林院長給醫學人工智能浙江省實驗室設立了未來3年的四大目標：建設醫療人工智能影像輔助診斷平臺、醫學人工智能臨床決策支持平臺、基于區塊鏈技術的醫聯體數據平臺、醫療大數據智能科研平臺，實現人工智能、數據挖掘等技術在浙江省醫療救治領域的應用。
浙大附一院王偉林院長：聯手阿里，建設醫療人工智能的“四步曲”
10.南京醫科大學第一附屬醫院
2017年9月，南京醫科大學第一附屬醫院（以下簡稱“江蘇省人民醫院”）與推想科技建立合作關系，使用推想自主研發的胸部CT輔助篩查系統AI-CT。
據悉，AI-CT可在5s內完成全序列結節篩查，精準識別實性、亞實性和磨玻璃密度結節，實現結節位置、大小、密度、性質等的結構化描述。
雷鋒網AI掘金志了解到，未來江蘇省人民醫院將更深入地和推想科技合作，讓更多報告醫生使用AI，把AI融入醫生工作流程，成為寫報告的重要環節。
江蘇省人民醫院方射科主任醫師唐立鈞：AI專家需要深入了解影像科醫生的思維方式
11.北京大學第三醫院
北京大學第三醫院：大數據產品在醫院的落地，需如何去做集成融合與利用
12.北京大學第一醫院
北大第一醫院張路霞：以大數據和 AI 構建數據平臺，推動腎臟疾病的研究與管理
13.復旦大學附屬華山醫院
華山醫院信息中心主任黃虹：把 AI 與臨床結合后才發現，過去做的事僅是冰山一角
16.中山大學腫瘤防治中心
專訪中山大學陸遙教授：“ AI +醫療”的遲來者，用技術壁壘構建“護城河”
19.上海交通大學醫學院附屬仁濟醫院
20.中南大學湘雅醫院
對話湘雅醫院黃偉紅：“ 醫療+AI+BD”的商業化困局，落地難題如何化解？
雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
