蘭丁高科 人工智能醫療影像技術的認知化轉型

王哲

以癌癥腫瘤早期篩查為代表的智慧醫療影像技術，近幾年正成為人工智能產業創新風口。國內外該領域知名企業有IBMWaston、Enlitic、Arterys、騰訊覓影、匯醫慧影等。

目前，國內人工智能在醫學影像的應用多數還集中在單純的圖像識別上，缺乏醫學數據積累和對影像報告的認知化分析。蘭丁高科運用機器學習算法進行病理細胞圖像分割，研發并投入使用的蘭丁診斷機器人是國內醫療影像技術向認知智能轉型的范例。

癌診療亟需先進技術支持

醫療數據中有90%來自于醫學影像，這些數據大多需要進行人工分析，但人工分析的缺點和不足非常明顯。

一是放射科醫師缺口大。我國醫學影像數據年增速30%，放射科醫師數量年增長率僅為4.1%，醫師數量增長以及工作效率的提高無法應對數據的快速增長，未來放射科醫師將面臨越來越大的工作壓力。

二是醫生僅憑借經驗進行癌癥診斷，易產生誤判。據中國醫學會的誤診數據資料統計，中國臨床醫療每年誤診的人數約為5700 萬人，總誤診率為27.8%，器官異位誤診率為60%，惡性腫瘤誤診率為40%。

三是我國優質醫療資源分布相對集中。雖然國家已通過多種方式推進醫療衛生資源的合理分布，但在癌癥等重大疾病診療方面還存在較大供給缺口。為推進癌癥篩查均等化、普惠化、便捷化，急需新技術、新手段的支持。

在這種形勢下，我國正加大力度支持醫療影像輔助診斷智能產品。2017 年12 月，工信部印發《促進新一代人工……