Поддержите рост и цифровую трансформацию своего бизнеса в условиях вспышки с помощью Программы поддержки малого и среднего бизнеса против COVID-19. Получите пакет купонов на 300 долларов США для всех новых клиентов малого и среднего бизнеса или купон на 500 долларов США для платных клиентов.
Цянь Мин из QbitAI
Академия Alibaba DAMO создавалась не для борьбы с эпидемией. Даже Джек Ма не мог ожидать, что академия так активно примет меры, предложив своевременные решения.
В разгар борьбы с эпидемией COVID-19 Alibaba AI активно участвует в противоэпидемических усилиях, будь то с помощью платформы обнаружения генов, разработанной совместно с Центром по контролю и профилактике заболеваний Чжэцзяна, которая сокращает время, затрачиваемое на анализ генов подозрительных случаев, до полчаса или с помощью системы компьютерной томографии, впервые использованной в быстро построенной больнице Чжэнчжоу по образцу пекинской «Больницы Сяотаншань». Академия Alibaba DAMO и «монахи-подметальщики» (исследователи) также стали символами противоэпидемических усилий Alibaba AI.
Более того, влияние академии продолжает расти. Согласно статистике Alibaba, по состоянию на 31 марта 2020 года Система компьютерной томографии с поддержкой искусственного интеллекта, разработанная Академией DAMO, была введена в эксплуатацию и использовалась для диагностики 340 000 клинических случаев почти в 170 больницах в 16 провинциях и муниципалитетах, включая Чжэцзян, Хэнань, Хубэй, Шанхай, Гуандун, Цзянсу и Аньхой.
По мере того, как COVID-19 распространяется по всему миру, медицинская система искусственного интеллекта, разработанная Академией DAMO и представляющая передовую технологию искусственного интеллекта Китая, берет на себя большую ответственность в деле «Один мир, одна борьба».
Эти подвиги впечатляют, но Академия DAMO и исследователи имеют долгую историю разработки и расширения потенциала технологий. Эта команда затачивала «меч», который они используют в борьбе с эпидемией, в течение четырех полных лет.
Давайте разберемся, как готовились исследователи Академии DAMO.
Медицинский ИИ в Академии DAMO был запущен в 2016 году, и Хуа Сяньшэн, тогдашний вице-президент Alibaba iDST, и его команда получили задание.
Хуа не новичок в деловом мире
Хуа окончил знаменитую среднюю школу Хуанган и получил степень доктора философии. получил степень бакалавра математики в Пекинском университете в 2001 году. После 14 лет работы в Microsoft Ван Цзянь, его бывший начальник и «отец Alibaba Cloud», убедил Хуа присоединиться к Alibaba, где он возглавил разработку и применение визуальных средств с поддержкой ИИ. технологии.
Несмотря на то, что это был 2016 год, было неясно, как ИИ может вписаться в сферу медицины. Однако Хуа твердо верил в неизбежность использования ИИ в сфере медицины и здравоохранения. Он напомнил: «Сектор медицины и здравоохранения несбалансирован во многих отношениях, таких как дисбаланс между спросом и предложением на медицинские ресурсы и медицинское страхование, а также дисбаланс знаний между врачами и пациентами. ИИ должен сыграть заметную роль в решении проблемы всеобщего медицинского страхования».
Именно это предвидение постепенно превратилось в медицинский ИИ Академии DAMO, который используется в борьбе со вспышкой COVID-19. Примерно в то же время медицинский ИИ оказался в центре внимания и стал свидетелем огромного притока предпринимателей и венчурных инвесторов. Компании, которые сохранили большую динамику сегодня, такие как Infervision Technology и VoxelCloud, были основаны в 2016 году.
YITU, компания, давно занимающаяся визуальными технологиями, запустила направление медицинского бизнеса, выпустив в том же году систему визуализации и интеллектуальной диагностики рака легких. Как опытные эксперты с многолетним опытом работы в области визуального интеллекта, команда Хуа решила начать свой путь медицинского ИИ с КТ легких, и они начали получать результаты в короткие сроки.
В июле 2017 года, незадолго до официального основания Академии DAMO, команда отпраздновала это событие «подарком» — чемпионатом, который они выиграли на всемирно признанном конкурсе Lung Nodule Analysis 2016 (LUNA16), установив новый мировой рекорд по средней частоте воспоминаний. 89,7% (доля узелков, успешно обнаруженных в выборке данных).
Хуа Сяньшэн сказал, что, по его мнению, в этой работе «не было ничего экстраординарного в то время», и он никогда не предполагал, что она заложит основу для автоматической системы компьютерной диагностики DAMO Academy, развернутой для выявления новой коронавирусной пневмонии. После установления мирового рекорда команда медицинского ИИ Академии DAMO расширила сферу своих исследований и добилась больших успехов в обнаружении узлов печени, диагностике сердечно-сосудистых заболеваний, ортопедических состояний и патологий.
Вот основные достижения команды:
В декабре 2018 года группа специалистов по искусственному интеллекту Alibaba выделилась среди почти сотни команд и добилась лучших в мире результатов компьютерной томографии в двух задачах по исследованию сегментации опухоли печени (LiTS). На конференции по эмпирическим методам обработки естественного языка (EMNLP) в 2019 году команда искусственного интеллекта Академии DAMO заняла первое место в мировой задаче мероприятия, подзадаче извлечения отношений Bacteria Biotope (BB). В том же году, в соответствии с критериями оценки Rotterdam Coronary Artery Algorithm Evaluation Framework, результаты полностью автоматического извлечения центральной линии коронарных артерий, полученные командой искусственного интеллекта Академии DAMO, показали лучшие результаты в отрасли. Соответствующие документы были заранее получены Международной конференцией по вычислениям медицинских изображений и компьютерным вмешательствам 2019 года (MICCAI 2019), крупнейшей в мире конференции по медицинской визуализации.
Постоянно добиваясь технологических прорывов, эта команда медицинских экспертов по ИИ из Академии DAMO опубликовала ряд статей в научных журналах высшего уровня, таких как Nature, и на известных конференциях, таких как Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). Эта команда также получила множество международных и китайских патентов, в общей сложности более сотни опубликованных работ, которые оказывают огромную поддержку широкомасштабному применению медицинской системы искусственного интеллекта в клинической диагностике Академии DAMO и медицинских исследованиях.
Оглядываясь назад, люди могут предположить, что история медицинской бригады была историей «плавного плавания к успеху» под руководством «большой шишки». Но правда в том, как выразился Хуа Сяньшэн, что никто не знал о различных трудностях лучше, чем команда, которая их выдержала. Медицинский ИИ — это не та область, где можно добиться успеха в одиночку.
С того момента, как они отправились в это путешествие, медицинская команда искусственного интеллекта боролась со всеми трудностями, которые встречались на их пути, чтобы добиться технологических прорывов сегодняшнего дня и применить свою работу на практике.
Технологии — это еще не все в области медицинского ИИ
На самом деле, причина этого проста: высококачественные наборы данных имеют решающее значение для создания успешной системы искусственного интеллекта. Когда дело доходит до медицинского ИИ, получение высококачественных данных никогда не было легкой задачей.
Множество проблем, которые ставят в тупик всю отрасль, такие как различное качество данных медицинских изображений, низкий уровень стандартизации, громоздкий процесс ручной маркировки и высокая конфиденциальность данных, проверяют исследования и применение технологии ИИ в области медицины и ставят в тупик. много пионеров предпринимательства. Эти вызовы даже стали слабым звеном для некоторых компаний-гигантов.
Например, когда-то знаменитая медицинская система IBM Watson утверждала, что превосходит способности людей-врачей, но эта шумиха закончилась шумихой, когда в 2018 году американский новостной веб-сайт STAT, ориентированный на здоровье, сообщил, что система искусственного интеллекта Watson была обучена на очень ограниченных возможностях. количество наборов данных, среди которых самым большим был набор данных о раке легких, содержащий всего 635 случаев, а самым маленьким набором данных о раке яичников, содержащий всего 106 случаев.
В дополнение к загадке данных, более реальной проблемой является низкий уровень внедрения среди медицинских учреждений.
Согласно Синей книге развития мировой индустрии ИИ за 2018 г., совместно выпущенной Китайской академией информационных и коммуникационных технологий (CAICT) и Gartner в сентябре 2018 г., 22% китайских ИИ-компаний были заняты в секторе медицины и здравоохранения, что является самым высоким процентом всех Вертикальные отрасли, связанные с ИИ.
Клиенты не заинтересованы в медицинском ИИ, несмотря на энтузиазм в отрасли
Китайский финансовый журнал Caijing указал в отчете от марта 2019 года, что приток венчурного капитала привел к высокой степени гомогенизации продукции в отрасли, в результате чего многие медицинские изделия с искусственным интеллектом были отправлены в больницы и простаивали. Со временем ИИ постепенно превратился в декоративную часть медицинского сектора, а не в функциональную часть, которая может помочь в случае необходимости.
В рамках этой отрасли команде медицинского ИИ Академии DAMO пришлось столкнуться с трудностями.
Как исследователи Академии DAMO совершили прорыв?
Хуа Сяньшэн сказал, что, оглядываясь назад, он обнаружил, что фундаментальная истина, изменившая правила игры, заключалась в том, чтобы «развернуться на технологической платформе и создать альянсы с промышленными партнерами для процветания».
Эта модель не нова для Alibaba Group. Будь то Taobao или Alipay в первые дни или Alibaba Cloud и T-head сегодня, все эти продукты, по сути, способствовали развитию соответствующих отраслей, полагаясь на технологии для создания платформ и охвата своих коллег по бизнесу.
В области медицинского ИИ Alibaba Group находится в еще более выгодном положении. Его дочерняя компания AliHealth, зарегистрированная в Гонконге, уже много лет работает в различных отраслях здравоохранения, включая медицинскую электронную коммерцию и новую розничную торговлю, интернет-здравоохранение, потребительское здравоохранение и интеллектуальное здравоохранение. При поддержке AliHealth и многих деловых партнеров в области медицины, таких как WanliCloud, Winning Health и GUPO Technology, команда медицинского ИИ Академии DAMO смогла непрерывно обучать и оптимизировать систему ИИ на высококачественных наборах данных. Медицинская система искусственного интеллекта, продвигаемая надежной технологией Alibaba Cloud, внедряется в медицинской отрасли быстрее, чем большинство ее аналогов. Так появилась медицинская система искусственного интеллекта Академии DAMO, используемая для борьбы с нынешней эпидемией. Что нужно сделать на этом этапе кризиса, чтобы оказать реальное влияние?
Ответ всегда скорость.
Хуа вспомнил, что в начале массовой вспышки COVID-19 медицинская команда искусственного интеллекта отказалась от отпуска в честь Весеннего праздника и приступила к работе. Команда соединила многие аспекты, такие как консультации по эпидемической ситуации, исследования и разработки лекарств, анализ вирусных генов и клиническую диагностику, чтобы составить свой план действий. Академия DAMO работала день и ночь и 27 января 2020 года выпустила интеллектуального эпидемического робота, который был развернут в 27 провинциях, муниципалитетах и автономных районах по всему Китаю. Он сделал 16 миллионов звонков по профилактике и борьбе с эпидемиями бесплатно в 57 городов и провел скрининг более 200 000 человек с аномальными симптомами.
Двумя днями позже Alibaba Cloud объявила, что предлагает государственным научно-исследовательским учреждениям по всему миру бесплатный доступ ко всей своей вычислительной мощности ИИ, чтобы помочь ускорить разработку лекарств и вакцин от COVID-19.
Среди многих бенефициаров — команда под руководством известного исследователя Чжун Наньшаня, Глобальный институт исследования лекарственных средств для здоровья (GHDDI), Пекинский университет и XtalPi. 1 февраля медицинский алгоритм искусственного интеллекта Академии DAMO был официально использован для этиологической диагностики COVID-19. Академия DAMO работала с Чжэцзянским CDC и использовала алгоритм, чтобы сократить время, затрачиваемое на генетический анализ подозрительных случаев, до получаса. Это может помочь предотвратить ложноотрицательные результаты, которые могут возникнуть при тестировании нуклеиновых кислот, и может быстро обнаружить мутации вируса.
Хуа Сяньшэн объяснил: «Он работает круглосуточно каждый день с точностью почти 100%, и его внедряют во все большем количестве мест». Более того, Академия DAMO продолжила оптимизировать алгоритм и повысить эффективность, сократив время анализа до 10 минут. Эта система также была развернута в больнице Ухань Цзиньинтань, главном поле битвы эпидемии.
15 февраля команда медицинского ИИ и ее партнеры объявили об алгоритме визуализации КТ, который они быстро разработали на основе 5000 образцов КТ-изображений. Алгоритм, развернутый в быстро строящейся больнице в Чжэнчжоу, может интерпретировать КТ-изображения пациента с подозрением на COVID-19 и оценивать тяжесть состояния пациента в течение 20 секунд с точностью результатов анализа 96%.
В настоящее время эта система искусственного интеллекта используется в 170 больницах в 16 провинциях и муниципалитетах, включая Чжэцзян, Хэнань, Хубэй, Шанхай, Гуандун, Цзянсу и Аньхой, и диагностировано более 340 000 клинических случаев.
Но для достижения комплексной профилактики эпидемий и борьбы с ними нам нужно сделать больше. Команда медицинского искусственного интеллекта Академии DAMO также предлагает дополнительные инструменты, такие как система медицинского перевода и система прогноза эпидемий, для предоставления информации для противоэпидемических мероприятий более широкого масштаба и более высокого уровня.
Между тем, по мере того, как эпидемия COVID-19 превратилась в глобальную пандемию, медицинская система искусственного интеллекта и Alibaba Cloud приступили к обслуживанию зарубежных клиентов.
За короткое время JBC, известная японская медицинская технологическая организация, официально внедрила технологию диагностики COVID-19 AI от Alibaba Cloud и начала предоставлять услуги японским больницам и помогать врачам быстро выявлять инфицированных с помощью компьютерной томографии.
Европейские страны следуют их примеру. Хуа сообщил, что более 30 стран и регионов надеются, что Академия DAMO сможет предоставить медицинскую поддержку ИИ через Alibaba Cloud. Конечно, Академия DAMO не одинока в борьбе с глобальной пандемией с помощью технологий. Во время вспышки большинство мировых компаний, занимающихся медицинским ИИ, принимают участие в противоэпидемических усилиях. Например, китайские компании, такие как YITU и Infervision Technology, выпустили продукты, основанные на их собственных технологических возможностях для предоставления решений. Google, в качестве примера иностранных технологических компаний, назначил 1700 инженеров для работы со своей дочерней компанией Verily, специализирующейся на медицинских технологиях, в совместных усилиях по созданию веб-сайта для тестирования на коронавирус.
Что об этом думает Хуа Сяньшэн? Хуа рад слышать об этих усилиях и считает, что эта эпидемия — это шанс для всей отрасли объединиться. «Борьба бок о бок (против эпидемии) превращает многих бывших конкурентов в единомышленников, а также углубляет сотрудничество с нашими партнерами».
Что еще более важно, эта эпидемия также оказалась неожиданной возможностью для обучения компаний медицинского ИИ и тестирования их продуктов на рынке, а также для определения того, как медицинские решения ИИ позиционируются в обществе, как их внедрять и продвигать, и как использовать их.
Как должно выглядеть медицинское решение с искусственным интеллектом, к которому стремятся исследователи Академии DAMO? Ответ прост. В ближайшей перспективе ИИ поможет врачам-людям, а в долгосрочной перспективе ИИ поможет населению лучше контролировать свое здоровье. Как мы все знаем, нехватка врачей оставалась проблемой во время борьбы с эпидемией.
5 февраля в пятом издании Протокола диагностики и лечения новой коронавирусной пневмонии, опубликованном Национальным комитетом здравоохранения, результаты клинического диагноза по изображениям КТ были официально перечислены в качестве одного из критериев для выявления пациентов с новой коронавирусной пневмонией. Хотя новый критерий значительно ускорил скорость и точность подтверждения случаев подозрения на новую коронавирусную пневмонию, задача по-прежнему была достаточно сложной для врачей, находящихся на переднем крае противоэпидемической борьбы.
Для подтверждения нового пациента с коронавирусной пневмонией требуется около 300 снимков КТ, а рентгенологу обычно требуется от 5 до 15 минут, чтобы диагностировать один случай. Таким образом, врач может диагностировать примерно 72 случая за один день, даже если врач работает 12 часов подряд.
По состоянию на 4 февраля в стране было зарегистрировано 23 260 случаев с подозрением на COVID-19, и под наблюдением находилось 252 154 близких контакта с подтвержденными пациентами с COVID-19. Повышение эффективности клинической диагностики стало одной из основных потребностей в противоэпидемический период.
Академия DAMO и ее медицинские партнеры по искусственному интеллекту действовали в это кризисное время и совместно разработали новую систему диагностики КТ-визуализации коронавируса, которая в среднем занимает всего 20 секунд для диагностики случая, а вычислительный процесс занимает всего 2 секунды.
Хотя более точный диагноз по-прежнему требует сотрудничества врачей, повышение эффективности является значительным. Это также одна из причин, по которой медицинская система искусственного интеллекта была внедрена такими быстрыми темпами во время вспышки.
По этой причине Хуа Сяньшэн считает, что в будущем для системы медицинского лечения станет нормой полагаться на технологию ИИ для помощи врачам-людям в повышении эффективности.
Согласно отчету Xinhuanet за декабрь 2018 года, ежегодный рост данных медицинской визуализации в Китае составил около 30%, тогда как число рентгенологов выросло всего на 4,1%, что указывает на разрыв в спросе, который с годами увеличивался.
Для индустрии медицинского ИИ это возможность активизировать свои усилия.
По словам Хуа Сяньшэна, «ценность медицинского ИИ была продемонстрирована в нашей борьбе с эпидемией, и он окажет глубокое влияние на медицинскую отрасль и общественность. В ближайшие годы мы увидим значительный рост цифровых и интеллектуальных приложений во всей медицинской отрасли».
Медицинская команда искусственного интеллекта Академии DAMO начала действовать задолго до того, как кто-либо другой.
Академия Alibaba DAMO сообщила, что ее медицинская система искусственного интеллекта была развернута в 170 больницах по всему Китаю, не только в городах первого уровня, таких как Пекин, Шанхай, Гуанчжоу, Ханчжоу, Ухань и Чжэнчжоу, но также и во втором и третьем уровне. города, где медицинские ресурсы относительно скудны. Хуа объяснил, что в будущем города второго и третьего уровня, вероятно, будут более остро нуждаться в решениях искусственного интеллекта для медицины и здравоохранения. Таким образом, использование ИИ для повышения эффективности диагностики и возможностей в районах, страдающих от нехватки медицинских ресурсов, станет важным сценарием для приложений ИИ в медицине и здравоохранении как сегодня, так и в будущем.
Однако нам еще предстоит пройти долгий путь, прежде чем медицинские ИИ-решения можно будет применять в большем количестве сценариев и использовать в повседневной жизни. Медицинской индустрии искусственного интеллекта также необходимо решать различные проблемы, будь то сбор большего количества медицинских данных, поиск более подходящей бизнес-модели или получение поддержки политик и правил.
Однако внезапная вспышка также прояснила перспективы отрасли.
Как говорится: «Хороший врач предотвращает болезни; посредственный врач занимается надвигающейся болезнью; плохой врач лечит настоящую болезнь». Теперь медицинский ИИ играет роль в лечении заболеваний.
Однако Хуа считает, что в будущем медицинский ИИ расширится от помощи врачам только до обслуживания широкой общественности, сократив высокую стоимость универсальных льгот и в конечном итоге превратившись из медицинского приложения в приложение для здравоохранения. Это направление, в котором будут двигаться система здравоохранения Alibaba и медицинский искусственный интеллект Академии DAMO.
Та же парадигма и стратегия Alibaba будут воспроизведены в сфере медицины и здравоохранения. Таким образом, цель состоит в том, чтобы построить инфраструктуру, точнее, инфраструктуру цифровой экономики отрасли медицины и здравоохранения.
Медицинские ИИ-решения сейчас служат и развиваются в борьбе с эпидемией, но они всегда направлены на то, чтобы помочь людям освободиться от борьбы с болезнями в будущем.
Чтобы провести сравнение с хорошо известным миром боевых искусств древнего Китая, Академия Дамо представляет собой высшее учебное заведение боевых искусств, а монах-подметальщик — могучий отшельник, живущий в храме, всегда готовый вступить в кризис. . Это символическое значение перекликается с первоначальным намерением Джека Ма и Alibaba основать DAMO Academy. Кроме того, академия также предлагает «монахам-уборщикам» этой новой эры, исследователям и инженерам, более широкую арену и большие возможности.
Настоящий фехтовальщик стремится служить стране и ее народу.
Чтобы узнать больше о наших последних исследованиях и инновациях в борьбе с COVID-19, ознакомьтесь с нашей серией вебинаров, посвященных борьбе с COVID-19.
Продолжая вести войну против всемирной вспышки, Alibaba Cloud сыграет свою роль и сделает все возможное, чтобы помочь другим в их битвах с коронавирусом. Узнайте, как мы можем обеспечить непрерывность вашего бизнеса, на странице https://www.alibabacloud.com/campaign/fight-coronavirus-covid-19.
