在現(xiàn)代計(jì)算系統(tǒng)和人工智能技術(shù)加持下,傳統(tǒng)病理學(xué)正轉(zhuǎn)向數(shù)字化病理,AI 技術(shù)的加持極大解放了病理醫(yī)療資源,AI 病理未來規(guī)模可達(dá)數(shù)百億人民幣。 在此背景下,阿里云天池聯(lián)合英特爾舉辦了「數(shù)字視覺」挑戰(zhàn)賽,以賽事推動 AI 技術(shù)在產(chǎn)業(yè)中落地。 同時舉辦了「2020 阿里云天池?cái)?shù)字病理視覺挑戰(zhàn)賽和研討會」。眾多來自第三方病理診斷中心、學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界的數(shù)字病理行業(yè)專家出席了研討。 在歷時 3 個月的前期調(diào)研以及后期業(yè)內(nèi)嘉賓充分討論后,研討會重磅發(fā)布了《數(shù)字病理診斷排行榜》,評選出了數(shù)字病理行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)的 Top 級企業(yè)。

病理學(xué)被「現(xiàn)代醫(yī)學(xué)之父」威廉 · 奧斯勒稱為「醫(yī)學(xué)之本」,其核心方法病理切片分析被醫(yī)學(xué)界公認(rèn)為癌癥診斷的「金標(biāo)準(zhǔn)」。而實(shí)際醫(yī)療資源的短缺窘境極大程度地限制了病理診斷產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。在我國,目前每個病理醫(yī)生都超負(fù)荷地承擔(dān)了 5-10 倍的常規(guī)工作量,誤診、漏診在所難免。 隨著現(xiàn)代計(jì)算系統(tǒng)和人工智能技術(shù)的引入,病理診斷正逐步升級為數(shù)字病理診斷,這項(xiàng)新技術(shù)不僅能夠以迅速、標(biāo)準(zhǔn)化的方式處理醫(yī)學(xué)影像,還能對可疑影像進(jìn)行勾畫、渲染,并以結(jié)構(gòu)化的語言提出建議,在醫(yī)院的診斷、數(shù)據(jù)儲存和共享、科研、會議、教學(xué),以及第三方診斷機(jī)構(gòu)的病理會診中逐漸嶄露頭角,潛力巨大。 可以說,數(shù)字病理產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為解放更多醫(yī)療資源的關(guān)鍵突破口,被人工智能技術(shù)加持后的數(shù)字病理解決方案也將成為「醫(yī)生的醫(yī)生」。 6 月 12-13 日,由英特爾聯(lián)合阿里云天池發(fā)起,機(jī)器之心支持,結(jié)合動脈網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中的病理企業(yè)繪制《數(shù)字病理診斷排行榜》在數(shù)字病理研討會期間正式發(fā)布。報(bào)告歷經(jīng)企業(yè)調(diào)研、評估模型設(shè)定、專家打分、企業(yè)信息復(fù)核 4 個階段,耗時 3 個月得以成型,針對病理產(chǎn)業(yè)鏈不同環(huán)節(jié)的重點(diǎn)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成果進(jìn)行了詳實(shí)分析和觀點(diǎn)呈現(xiàn)。 一、精準(zhǔn)對接行業(yè)痛點(diǎn),阿里云天池「數(shù)字視覺」人體挑戰(zhàn)賽落幕 數(shù)字病理發(fā)展尚處于早期階段,AI 技術(shù)落地病理行業(yè)的實(shí)踐過程中還有一些難點(diǎn),比如 AI 技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用存在鴻溝、終端產(chǎn)品需求不明確等。 為加速技術(shù)在行業(yè)中的落地,阿里云天池聯(lián)合英特爾發(fā)起了「數(shù)字人體」視覺挑戰(zhàn)賽,宮頸癌風(fēng)險智能診斷總決賽于 6 月 12 日落幕。

阿里云天池「數(shù)字人體」視覺挑戰(zhàn)賽決賽落幕

來自細(xì)胞檢測分類算法賽道和 VNNI 賽道的 20 支隊(duì)伍通過十幾分鐘的答辯闖決出了勝負(fù)。deep-thinker 團(tuán)隊(duì)和 LLLLC 團(tuán)隊(duì)分別獲得了算法賽道和 VNNI 賽道的冠軍。 此次大賽以宮頸癌為切入口,旨在通過提供大規(guī)模經(jīng)過專業(yè)醫(yī)師標(biāo)注的宮頸癌液基薄層細(xì)胞檢測數(shù)據(jù),讓選手能夠提出并綜合運(yùn)用目標(biāo)檢測、深度學(xué)習(xí)等方法對宮頸癌細(xì)胞學(xué)異常鱗狀上皮細(xì)胞進(jìn)行定位以及對宮頸癌細(xì)胞學(xué)圖片分類,提高模型檢測的速度和精度,輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷。 選手采用模型量化的方法后單張 ROI 區(qū)域細(xì)胞檢測僅需要 0.1s;選手比賽中所沉淀的算法可以嵌入到市面上常用的宮頸癌細(xì)胞學(xué)數(shù)字掃描設(shè)備中;預(yù)計(jì)節(jié)約醫(yī)生 10～20 分鐘的閱片時間。 英特爾是此次大賽聯(lián)合主辦方,其開創(chuàng)英特爾 ? 深度學(xué)習(xí)加速技術(shù)(VNNI 指令集)用于比賽中極大提升了本次比賽推斷效率,將病理篩查的判斷時間從 5s 降到 0.1s。 大賽的后一天,阿里云天池聯(lián)合英特爾舉辦的「2020 阿里云天池?cái)?shù)字病理研討會」也完美落幕。中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所研究員周少華、浙江大學(xué)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)國家研究員副院長吳健、迪英加 CEO 楊林、商湯科技智慧健康病理產(chǎn)品負(fù)責(zé)人黃曉迪、深思考創(chuàng)始人兼 CEO 楊志明等來自產(chǎn)業(yè)學(xué)術(shù)端、技術(shù)端、應(yīng)用端等不同領(lǐng)域的專家出席了研討。

數(shù)字病理研討會現(xiàn)場

這些專家就目前 AI 技術(shù)落地病理行業(yè)的痛點(diǎn)、下游場景需求點(diǎn)、AI 病理未來趨勢等問題進(jìn)行了交流和觀點(diǎn)碰撞。 二、數(shù)字病理三大平臺 Top 格局 研討會最后,在經(jīng)過專家的充分論證和長達(dá) 3 個月的前期調(diào)研基礎(chǔ)上,英特爾聯(lián)合阿里云,結(jié)合動脈網(wǎng)數(shù)據(jù)庫的病理企業(yè)繪制,重磅發(fā)布了《數(shù)字病理診斷排行榜》。 榜單評選出了病理行業(yè)上游(全切片成像系統(tǒng)與設(shè)備)、中游(輔助病理診斷)、下游(第三方病理中心)Top 企業(yè)榜單,并對其數(shù)字化轉(zhuǎn)型成果進(jìn)行了詳實(shí)分析和觀點(diǎn)呈現(xiàn)。 在病理行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大背景下,這批正在轉(zhuǎn)型中的病理企業(yè)代表著行業(yè)未來走向,榜單的發(fā)布很大程度上為傳統(tǒng)病理企業(yè)提供了權(quán)威的數(shù)字化轉(zhuǎn)型借鑒。 憑借全面、公平、專業(yè)的原則,英特爾和阿里云歷時 3 個月進(jìn)行了大量的前期調(diào)研,包括企業(yè)調(diào)研、評估模型設(shè)定、專家打分、企業(yè)信息復(fù)核等多個步驟。 具體而言,選擇出 33 家全切片成像系統(tǒng)與設(shè)備企業(yè)、25 家輔助病理診斷企業(yè)、19 家第三方第三方病理中心作為備選企業(yè),邀請了 10 位高校教授、5 位醫(yī)療機(jī)構(gòu)病理科主任和 5 位投資機(jī)構(gòu)作為評選專家以保證專業(yè)性。 評選過程中,專家通過網(wǎng)絡(luò)問卷、電話問卷和深度訪談三個環(huán)節(jié),調(diào)研企業(yè)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、產(chǎn)品銷售、數(shù)字化投入、IT 架構(gòu)和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的影響深度,最后將指標(biāo)量化,甄選出產(chǎn)品矩陣、數(shù)字化投入、IT 架構(gòu)、業(yè)務(wù)影響深度 4 個指標(biāo),對企業(yè)進(jìn)行綜合評分。

產(chǎn)品矩陣:數(shù)字化轉(zhuǎn)型將推動產(chǎn)品迭代,榜單選擇產(chǎn)品數(shù)量(具備醫(yī)療器械注冊證)、銷售收入、在研管線作為衡量產(chǎn)品矩陣的二級指標(biāo); 數(shù)字化投入:企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入會經(jīng)歷由 “實(shí)” 向“虛”的轉(zhuǎn)變,基于數(shù)字化投入力度和方向來評估轉(zhuǎn)型程度,本次榜單選擇設(shè)備購置、人員配置作為衡量數(shù)字化投入的二級指標(biāo); IT 架構(gòu):企業(yè) IT 架構(gòu)類型可作為評判企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段的杠桿,榜單通過企業(yè)采用傳統(tǒng) IT 架構(gòu)、云架構(gòu)、混合云到混合云中臺架構(gòu)的變遷作為衡量 IT 架構(gòu)的評分標(biāo)準(zhǔn); 業(yè)務(wù)影響深度:數(shù)據(jù)會從戰(zhàn)術(shù)層面到戰(zhàn)略層面貫穿整個產(chǎn)品周期,榜單選擇用戶畫像維度、服務(wù)供給、數(shù)據(jù)決策、實(shí)驗(yàn)創(chuàng)新作為衡量業(yè)務(wù)影響深度的二級指標(biāo)。 以下是榜單具體情況: 1）全切片成像系統(tǒng)與設(shè)備 Top10

全切片成像系統(tǒng)與設(shè)備位于產(chǎn)業(yè)鏈的最上游,為病理檢測提供前處理儀器、試劑、耗材。 Top10 企業(yè)有兩家來自德國和日本的老牌外企,其余都是中國本土企業(yè),規(guī)模不一,既有上市公司,又有融資尚處于 A 輪的企業(yè),但都做出了一定成績,其中江豐生物曾獲得英特爾數(shù)億金額都投資青睞。 為病理企業(yè)提供檢測設(shè)備,這個環(huán)節(jié)也是病理信息化轉(zhuǎn)型過程中的「新基建」。 無論是病理 AI 的商業(yè)化還是信息化產(chǎn)品,「病理科信息化不足」都是一個繞不開的問題,許多醫(yī)院甚至還在使用物理玻片的方式進(jìn)行收集和存儲。 目前病理科信息化有兩種方式,一是對傳統(tǒng)設(shè)備的中間環(huán)節(jié)賦能,例如騰訊此前發(fā)布的智能顯微鏡,在診斷中加入 AI 識別,做部分場景優(yōu)化。但玻片依然是物理形式,最后儲蓄在玻片柜中,除了在診斷環(huán)節(jié)進(jìn)行輔助以外,無法做到數(shù)據(jù)價值的進(jìn)一步挖掘。 此次上榜企業(yè)不少都采用了創(chuàng)新性的方式,對病理數(shù)據(jù)的源頭進(jìn)行數(shù)字化改革。 例如,江豐生物的數(shù)字病理掃描系統(tǒng),直接將采集的樣本轉(zhuǎn)化為數(shù)字形式,后續(xù)所有流程都實(shí)現(xiàn)信息化、線上化,其中也包括 AI 產(chǎn)品的診斷識別;帝麥克斯將切片全數(shù)字化后、通過圖像管理系統(tǒng)進(jìn)行保存、瀏覽、分析、上傳至遠(yuǎn)程診斷平臺,可進(jìn)行實(shí)時遠(yuǎn)程病理會診 2）輔助病理診斷 Top5

輔助病理診斷處于 AI 病理診斷的中游,提供完整的病理診斷系統(tǒng)。上榜的 Top5 均為國內(nèi)創(chuàng)新企業(yè),成立時間較晚但實(shí)力強(qiáng)勁。 輔助病理診斷需要將 AI 與實(shí)際病理診斷場景深度結(jié)合,考驗(yàn)技術(shù)落地能力。以上 5 家企業(yè)不僅研發(fā)能力強(qiáng),而且產(chǎn)品均已經(jīng)在國內(nèi)外大量企業(yè)中實(shí)現(xiàn)臨床應(yīng)用,并獲得客戶認(rèn)可。 其中 Top1 蘭丁醫(yī)學(xué)落地實(shí)力強(qiáng),從宮頸癌這一單一癌種切入,提供人工智能篩查系統(tǒng),2019 年?duì)I收超過 1 億元。 迪英加已經(jīng)和國內(nèi)外超過 50 家以上的三甲醫(yī)院建立了深度合作,產(chǎn)品已經(jīng)在美國得到了比較廣泛的應(yīng)用,美國現(xiàn)有客戶已經(jīng)達(dá)到幾十家。 透徹影像是目前業(yè)內(nèi)已知的準(zhǔn)確率和效率最高的胃部疾病深度學(xué)習(xí)輔助診斷系統(tǒng),同樣與中國人民解放軍總醫(yī)院、中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院腫瘤醫(yī)院、北京協(xié)和醫(yī)院等多家醫(yī)院達(dá)成了合作。 3）第三方病理中心 Top3

第三方病理中心是 AI 病理診斷的下游應(yīng)用市場。上榜企業(yè)分別為精準(zhǔn)診斷服務(wù)商弘泰嘉業(yè)、第三方病理檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)華銀健康和首家首家獲得獨(dú)立第三方病理診斷中心牌照的病理診斷中心衡道醫(yī)學(xué)。 其中弘泰嘉業(yè)已經(jīng)深耕產(chǎn)業(yè)十幾年,利用互聯(lián)網(wǎng) +、數(shù)字化病理技術(shù)應(yīng)用和 O2O 模式,自主研發(fā)軟件平臺,先后全資建立了第三方獨(dú)立醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)所和 H-T 精準(zhǔn)診斷云平臺。診斷效率極高,從提交會診申請到診斷報(bào)告返回,全程不超過 24 小時,加急不超過 4 小時。 華銀健康由南方醫(yī)科大學(xué)及廣州華銀共同組建,圍繞病理診斷、教學(xué)、科研與臨床轉(zhuǎn)化的國內(nèi)大型臨床病理診斷中心,實(shí)驗(yàn)室已通過美國 CAP 質(zhì)量認(rèn)證專家評審。截止目前,該集團(tuán)臨床服務(wù)覆蓋全國 27 個省區(qū)超過 2000 家醫(yī)院,擁有五個省級實(shí)驗(yàn)室,年診斷標(biāo)本量超過 850 萬例。 衡道醫(yī)學(xué)座落于上海市的核心病理診斷中心,占地 3200 平米,為目前我國境內(nèi)單體最大的病理診斷機(jī)構(gòu),以 “全職醫(yī)技團(tuán)隊(duì) + 一線會診專家 + 共建聯(lián)合平臺” 多層級模式,依托「數(shù)字遠(yuǎn)程會診網(wǎng)絡(luò) + 實(shí)體中心 & 物流支持」,為基層醫(yī)院提供的病理會診及診斷支持,專注解決術(shù)中冰凍、疑難會診、各類特色穿刺活檢和小標(biāo)本快速診斷。 以上企業(yè)均已經(jīng)構(gòu)建了人工智能基礎(chǔ)設(shè)施,將 AI 和數(shù)字化融合到病理中心的全流程運(yùn)用中。 并且,大都采用院內(nèi)院外相結(jié)合的商業(yè)模式,不僅為醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供全方位病理平臺建設(shè)服務(wù),還聯(lián)合國內(nèi)外專家為多級醫(yī)院提供遠(yuǎn)程病理診斷。 三、數(shù)字病理行業(yè)現(xiàn)狀總結(jié) 經(jīng)過大量調(diào)研后,榜單針對行業(yè)現(xiàn)狀總結(jié)出如下核心觀點(diǎn): 1)當(dāng)前一些數(shù)字病理技術(shù)只改變了病理切片載體,對于提高效率助益并不顯著,需要全流程數(shù)字化改造。 2)病理中心數(shù)字化轉(zhuǎn)型涉及到從設(shè)備到運(yùn)營全方面的數(shù)字化,其中基于云計(jì)算的遠(yuǎn)程會診可以極大提升基層病理診斷能力。 3)通過院內(nèi)院外協(xié)同的方式,第三方醫(yī)檢所可以聯(lián)合大量基層醫(yī)療機(jī)構(gòu),激發(fā)巨大的市場空間。國產(chǎn)全切片數(shù)字病理設(shè)備話語權(quán)正不斷提高。 4)人工智能在病理診斷中的應(yīng)用尚處于發(fā)展,數(shù)據(jù)是核心資源也是最需攻堅(jiān)的難點(diǎn),海量標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)積累下的算法精進(jìn)將極大提升病理診斷利用效率。 4)獨(dú)立病理診斷中心正在向上游追溯,不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)處理和分析能力,這將極大分流院內(nèi)病理診斷壓力。 --------------------------------------------------------- 免責(zé)聲明： 1.本文援引自互聯(lián)網(wǎng)，旨在傳遞更多網(wǎng)絡(luò)信息，僅代表作者本人觀點(diǎn)，與本網(wǎng)站無關(guān)。 2.本文僅供讀者參考，本網(wǎng)站未對該內(nèi)容進(jìn)行證實(shí)，對其原創(chuàng)性、真實(shí)性、完整性、及時性不作任何保證。