国家平台开建，如何加速AI医疗影像领域发展？

时间退回到2017年底，科技部印发了《新一代人工智能重大科技项目实施方案》，并公布了首批国家新一代人工智能开放创新平台名单：其中，明确表示将依托腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台。

在经历前期摸索和实践后，3月3日，科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目——《医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台建设》在深圳启动，并召开实施方案论证会。

未来，医学影像国家新一代人工智能开放创新平台的建设将围绕产业起步成本高、产品研发不规范、医疗AI落地难三大制约医疗影像AI行业的卡脖子问题展开攻坚战。

在当前，部分AI影像产品呈现出叫好不叫座的局面，这是否会影响行业的进一步发展？访谈中，项目负责人、腾讯觅影总经理钱天翼博士表示，在落地医院的过程中，部分企业的AI影像产品不被看好有着多方面的原因：

一方面，产品早期定义并非来自真实的临床需要。部分企业AI影像产品为采用竞赛数据集开发。由竞赛数据驱动研发对于研究计算机原理有用，但无法很好地满足临床需求，医院付费意愿不高。

另一方面，医院本身有着临床需求，但是付费意愿来自于医院医生本身面临的巨大临床压力。通常情形下，医院会按照临床影像检查设备配置医生数量，并填写相关检查报告。当医生基本配置平衡时，AI作为效率工具的优势难以发挥。

腾讯觅影总经理钱天翼

但是当前，大医院人满为患，基层医院大量影像设备闲置，基层医生在提交高质量的检查报告时面临各种制约因素。而随着医联体的发展，上级医院医生还需承担下级医院医疗影像检测报告的撰写。此时，医疗AI作为效率工具，能很好地辅助医生的工作。

在需求实际存在的同时，从去年下半年开始，也有着大量合作医院、厂商主动联系腾讯，希望达成平台合作。而腾讯也计划在今年举办AI算法大赛，吸引更多专业人士前往平台。在此次会议上，腾讯也在尝试通过张惠茅主任——中华医学会放射学分会医学大数据与人工智能学组的组长——进行学会方面的合作，让外界更多的知晓医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台的存在。

按照《医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台建设》规划，各单位将实现涵盖标准体系、数据资源、平台支撑、行业应用、基础研究五大板块的一系列推动国内医疗影像AI发展的目标。

预期在2021年年底前，平台建设方将完成开放创新平台的落地试用，实现对5种影像数据模态、10个标注疾病种类的标注支持；至2022年6月，将建成共享医疗数据基础资源库、医疗脱敏资料查询与监管平台等关键项目，并初步拟定医学影像人工智能技术的标准草案。

最终试图达成的目标，是产生具有自主知识产权的原始创新，提高我国高端医学影像技术的国际竞争力。

《医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台建设》项目的推进，其实也离不开产业链各方的合作。腾讯公司作为项目负责人，将联合中国信息通信研究院、中国科学院深圳先进技术研究院、明峰医疗、广州互云、医渡云、郑州大学第一附属医院、南方医科大学南方医院、上海全景医学影像诊断中心、海纳医信等10家单位，完成在医疗影像人工智能领域持续技术创新、建行业生态体系的总体目标。

会上，针对困扰行业发展的三大卡脖子问题，各成员单位分别围绕共性技术的集成开放、开源代码共享、技术标准建立、软硬件转化、医疗数据基础资源库建设、产学研合作模式等角度，提出五大课题方向。科技部科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目指南专家组成员、上海交通大学人工智能研究院副院长王延峰教授，针对行业难点组织了项目实施方案论证。

前期积攒的经验，也让腾讯意识到，自己踩过的“坑”，能够帮助行业避免同样的困境。在会上，钱天翼博士指出，“医疗数据标注过程中标注质量的控制和监管是NMPA重点考察的对象，研发过程中对标准的数据集的标注、训练数据的标注的审核，相当于传统医疗器械制造行业原材料来源的审核。”

究竟应当采信人工标注数据还是机器标注数据？访谈时，钱天翼博士表示，“首先，目前用来产品研发的标注数据，最终都是由医学专家确定的。我们在平台上提出的辅助标注的功能，更多是在研发过程中，加快标注速率。比如，最终模型需要标注一万例数据，当我们标注了五百例数据后，会先开发初始模型，可以在一定程度上加速标注后续的数据。”

500例标注数据呈现出的模型未必准确，但是可以帮助医生，加速医生标注过程，缩短标注时间，并最终通过对一万例数据的标注训练得出准确模型。在预标注过程中借助适当的工具，这一过程本身也是得到NMPA认可的。

“这其实是人机交互的过程，最终需要的仍旧是准确的标注结果。在这个过程中，医生标注可能出现误差，但是误差可以通过多人标注，或者通过计算机辅助标注来缩小，使得最终模型展现出真实效果。”钱天翼博士说到。

早在2017年11月，科技部召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会，会上明确了依托腾讯建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台。

而在当年8月，腾讯才发布首款AI医学影像产品——腾讯觅影。当时，作为首款AI食管癌筛查系统，其准确率超过90%；在肺结节方面，腾讯觅影也可检测出3毫米及以上的微小结节，检测准确率超过95%。

选择依托腾讯建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台，多少是基于对腾讯团队实力的认可。那么AI医疗影像行业发展三年来，腾讯从中学到了什么？

钱天翼博士在访谈时表示，“在2017年底的时间节点上，人工智能产业尚未落地，甚至大公司也才刚刚介入该领域，行业在摸索中发展。”

在这一过程中，腾讯通过自身的亲身实践，发现了不少痛难点：包括医院对AI产品有什么样的临床需求，NMPA如何进行认证，在建设AI影像平台过程中需要定制开发何种工具、标准和政策的支持等等。

过去3年间，腾讯觅影也获得了突破性发展。除了实现AI医学影像分析辅助医生筛结直肠肿瘤、肺结节、糖尿病视网膜病变、乳腺癌、眼底病变、宫颈癌等疾病，也实现了利用AI辅助引擎辅助医生对700多种疾病风险进行识别和预测。

更为重要的是，“从产业化角度来讲，包括NMPA对如何监管AI产品等，都有了进一步的完善。并且在前期经验积累基础上，目前已经可以提炼出部分通用性技术和解决方案，进而对后续产品研发以及探索，起到加速作用。”

腾讯也在这一过程中孵化了多项医疗影像人工智能产品，参与或发起制定相关行业标准10余项，取得发明专利300余项，沉淀了大量的医学影像人工智能产业化能力和工具。在抗疫期间，腾讯依托腾讯觅影快速开发出新冠肺炎CT辅助诊断系统，也发挥着其科技优势助力一线抗疫。

从创新创业、全产业链合作、学术科研、惠普公益四个维度，腾讯也在不断推动着医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台的发展，并进入加速平台发展的全新阶段。