中国公司获世界顶级医学影像智能诊断算法竞赛冠军

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继2018年全球人脸识别AI算法大赛(FRVT),中国创业公司展现了惊人技术实力过后:依图科技获得世界第1名,排名前5的人工智能(AI)算法被中国公司包揽,近日,中国创业公司再次发力医学影像AI算法领域,获得世界

继2018年全球人脸识别AI算法大赛(FRVT),中国创业公司展现了惊人技术实力过后:依图科技获得世界第1名,排名前5的人工智能(AI)算法被中国公司包揽,近日,中国创业公司再次发力医学影像AI算法领域,获得世界顶级医学影像AI算法竞赛冠军。

2019年8月60 日,国际皮肤影像自学ISIC(International Skin Imaging Collaboration )揭晓了第4届世界皮肤病AI诊断算法竞赛排名,北京一家专注皮肤科大数据和人工智能的高科技公司,鼎视聪慧(北京)科技有限公司(www.skinreader.cn),夺得了该全球顶级医学影像算法竞赛的第1名(基于公开数据),这是中国公司和机构首次获得该竞赛冠军。

竞赛排名截图

鼎视聪慧CTO庄一新博士表示,今年的比赛测试数据更加多样,诊断难度更大,加之参赛的队伍全都总要医疗图像领域的世界一流团队,取得另一个的成绩实属不易。总结由于 主要有两点,一是得益于公司在皮肤影像大数据和皮肤病AI辅助诊断领域的长期专注和持续投入,二是鼎视聪慧自2017年刚开始英语 英语 就与国内知名医院皮肤科相互战略合作开展皮肤影像AI诊断的科研工作,融合了前沿AI技术和领域专业知识。鼎视聪慧有一支以博士为主的研发团队,在皮肤影像AI算法方面做了全都重大独立创新,是我国最早从事医学影像AI技术的公司,开发了“问鼎皮肤SkinReader聪慧诊断系统”,“问鼎知肤”医生App,“问鼎知肤”患者小线程运行等产品,将人工智能技术和深度学习算法应用于医院皮肤科诊疗全过程,赋能医院皮肤科防止医疗大数据管理和AI聪慧诊断等难题,客户包括国内一批知名大型医院皮肤科。庄一新博士坦言,可能性皮肤病种类繁多、发病行态行态多样,皮肤科专科医生数量过高 ,目前医院不如何是基层医院皮肤科的误诊率比较高。皮肤病AI辅助诊断技术有助大幅度提高基层医院皮肤疾病诊断准确率,推动优质医疗资源下沉和健康中国的发展。未来,一群人一群人一群人 儿在县级医院、乡村卫生所甚至在买车人你家,使用“问鼎皮肤”AI技术就有助准确诊断皮肤疾病。

ISIC皮肤影像AI算法竞赛背景

这项竞赛是全球医学影像AI领域最具影响力的算法竞赛之一,每年总要上百家全球最知名高校和高科技公司参加。该竞赛自2016年起每年组织一次,2019年是第4次。竞赛选则标准规范的皮肤镜影像数据集(注:皮肤科的本身专业影像检查,有助消除皮肤表面光的漫反射,并看得人一定深度的皮肤透光放大影像),数据集共有25331张图片,覆盖的病种包括Melanoma(黑色素瘤)、Melanocytic nevus(黑素细胞痣)、Basal cell carcinoma(基底细胞癌)、Actinic keratosis(光化性角化病)、Benign keratosis (良性角化病)、Dermatofibroma(皮肤纤维瘤)、Vascular lesion(血管病变)、Squamous cell carcinoma(鳞状细胞癌)共8类,此外,这次算法竞赛相比去年难度大幅度提高之处于于增加了None of the others类别,代表AI算法有助够判断皮肤影像不属于以上8类中的任何一类。

皮肤癌是严峻的全世界性公共卫生难题,每年在美国有超过5,000,000个新诊断的病例。黑色素瘤是最致命的皮肤癌,是由于 绝大多数皮肤癌死亡的由于 。全球每年黑色素瘤新发病例超过360 ,000例,死亡人数近60 ,000例。防止你这人难题的关键,在于早筛查早发现。可能性有助在早期发现,黑素瘤的存活率超过95%。在我国可能性环境和中活妙招 变化,皮肤癌发病率也逐年上升,人民日报微博曾把黑色素瘤列为20岁年轻人最值得关注的肿瘤难题之首。

国际皮肤影像自学ISIC老是致力于用最新技术防止皮肤癌及某些皮肤病的诊断难题。近年来,通过公开发布皮肤镜影像数据集,在全球范围内召集最顶尖医学影像AI算法团队,研发皮肤AI人工智能算法防止方案。这次,中国公司获得第1名,代表着中国公司站到了人类最前沿医疗科技的第一线,推动了全人类在你这人领域的进步。

中国公司和科研机构排名成绩居前

除了鼎视聪慧科技获得冠军外,参加这次竞赛的中国公司和机构整体取得了较好的成绩。北京理工大学取得了第5名,中山大学取得了第6名的优异竞赛成绩。近年来,腾讯大举发力医学AI方向,运用先进的AI技术与国内头部医院相互战略合作,开展以肿瘤为主的各类疾病的早期筛查,这次竞赛腾讯AI实验室取得了全球第12名的成绩。联想AI实验室取得了第25名的成绩。

医疗AI发展还需用更多落地细化配套政策

此次竞赛分为两组:一组是只采用公开数据集数据的45家公司或机构,占全部参赛团队的70.3%,中国公司几乎全部只采用公开数据集的数据用于训练;另一组是公司有小量自有数据的19家公司或机构(西方人皮肤影像数据),占全部参赛团队的29.7%。随便说说从算法精度看,中国公司斩获世界第一名,过后从医学实践深度看,拥有小量可用于训练的临床数据,对于防止皮肤病诊断实际难题意义重大。你这人难题的防止,有待国家出台更为具体的AI医疗相关政策,推动融合医院的数据和专家优势以及国内顶尖团队的算法优势,用AI技术防止黄种人皮肤病的各类临床落地难题。目前国家层面出台了多项推进医疗AI发展的顶层设计政策,但如何具体在各类医疗机构落地生根,还需用有更多细化政策的配合,有助形成有助AI技术在医疗领域广泛应用的环境,有助有助更多中国医疗AI公司在世界上占有一席之地。

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