11月17日，在“第九屆重大疾病防治科技創新高峰論壇”上，專注于人工智能輔助醫療影像診斷，擁有一支頂尖機器學習算法團隊的北京醫準智能科技有限公司創始人兼CEO呂晨翀接受了本網記者的獨家專訪，講述了通過人工智能診斷系統篩查肺癌和乳腺癌的創新故事。
智能：AI篩查肺癌、乳腺癌使診斷更快更準
眾所周知，肺癌是發病率和死亡率增長最快，對人群健康和生命威脅最大的惡性腫瘤之一，而肺結節AI檢測系統進入醫學領域后，極大地提高診斷效率。
“據權威機構估計，中國有一億肺結節患者，但是為什么肺結節的低劑量篩查開展不起來?并不是CT設備買不起，而是沒有那么多醫生去閱片。中部地區一家知名的三甲醫院，每年幫社會體檢四萬多例肺結節，但是自己院內近兩千名職工卻一直沒有做篩查，因為實在忙不過來。今年他們結合醫準智能的肺結節AI系統，終于完成了一次普篩，結果有一百多位職工發現了肺結節。”醫準智能創始人兼CEO呂晨翀在接受采訪時表示，“穩定的高檢出率，低假陽性率，磨玻璃結節的高檢出率，以及同一患者不同時期的智能隨訪、監測結節體積變化……這一系列的功能大大提高了醫生對于肺癌診斷的效率和準確率。”
呂晨翀表示，醫準智能同時又向乳腺癌篩查發起了挑戰。今年6月份，醫準智能國內第一臺乳腺鉬靶智能檢測設備在北大腫瘤醫院裝機試用。乳腺鉬靶是國際上進行乳腺癌篩查的金標準。但是國內登記的有資歷的閱片醫生只有一百多位。而目前國內乳腺鉬靶的保有量將近五千臺，每年出貨量近一千臺。大量的閱片醫生空缺，導致很多乳腺鉬靶機半閑置狀態。目前醫準智能的乳腺鉬靶智能檢測系統能夠覆蓋乳腺鉬靶檢查的所有病種。而且病灶檢出率達到了國內一流專家的水平。
自主：從醫準智能誕生的第一天起，一直堅守著一份原創匠心
醫療影像AI的賽道，競爭很激烈。但醫準智能卻在短短一年內橫空出世。這得益于他們聚集了國內頂級的算法人才。
早在2014年，醫準智能的聯合創始人兼CTO丁佳就開始將機器學習應用于醫療影像輔助診斷，是國內這個領域最早的探路者之一，他也在北大智能科學系率領項目小組參與獲得了國際肺結節檢測大賽LUNA16的冠軍，是亞太地區首個冠軍隊伍。首席算法工程師張佳琦也一直在阿里巴巴從事AI算法研究，深厚的數學功底，讓他在AI研究領域成果豐碩。在這兩位師兄弟的感召下，醫準智能已經聚集了一批國內一流的算法工程師。這樣也就具有了原創匠心的底氣。
肺結節智能檢測系統中，檢出率和假陽性率的矛盾，磨玻璃結節檢出率的挑戰，同一患者不同時期隨訪匹配的準確性……這一系列的挑戰醫準智能都憑借著原創的算法模型一一攻克。
乳腺鉬靶智能檢測系統中，軸位和側斜位空間配準的國際難題也被醫準智能團隊首先攻破，大幅度提高了良惡性判斷的準確率、降低了假陽性率。乳腺鉬靶90%以上的檢出率、全病種覆蓋、BI-RADS分級等功能更是獲得醫生喜愛。2018年10月，醫準智能攜帶著這款產品首發入駐阿里健康AI平臺。正是憑借著深厚的原創研發實力，醫準智能也受到了國際AI巨頭的青睞，即將達成戰略合作。
呂晨翀告訴記者，接下來醫準智能要將肺部疾病和乳腺疾病做透。要憑借著這份原創匠心，持續不斷推出醫生愛不釋手的AI產品。
未來：人機結合的醫生勝于單打獨斗的醫生
AI輔助診斷系統是醫生和算法工程師一起訓練出來的。當醫生疲勞的時候，AI不會疲勞。所以，AI能夠幫助醫生保持穩定的診斷準確率。
“未來在閱片的行為中，人機結合的醫生一定會強于單打獨斗的醫生。”呂晨翀認為，得益于AI賦能醫療影像，在未來十年，放射科醫生的閱片方式將迎來一次變革。大量重復性的工作，AI將幫助醫生去完成，節省了時間的醫生可以更好地去提高自己;放射科醫生不再單純依靠影像學特征，借助于AI，將有更多維度的數據被用于放射科醫生做判斷，由此，放射科的診斷結論將更貼近臨床。呂晨翀這樣說。
平臺：醫學人工智能開放創新平臺拓展應用場景和商業模式
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