“通過這套系統，整個手術從醫院拿到病人的臨床數據、影像數據等醫學數據，直到設計出整個手術方案，只需要五分鐘”。來自浙江大學的特聘教授孔德興和他的團隊研製出的這套醫學影像處理軟件系統可以方便醫生準確摘除人體內的腫瘤而不傷及周圍的血管和器官。
信息技術發展將我們推到了智慧醫療時代，醫療衛生領域已逐步應用大數據和人工智能技術。這套精準的醫療系統就是人工智能在於醫療領域的典型應用，也是孔德興帶領的團隊德尚韻興醫療科技有限公司一直潛心研究的結果。
2013年成立公司 專注於AI+超聲領域研發
△ 浙江大學求是特聘教授孔德興（左二)指導研發
2008年，一直從事數學理論研究的孔德興，受聘成為浙江大學的特聘教授，得益於浙江大學提供的寬鬆的科研環境和良好的學術平臺，孔德興開始了數學和醫學領域交叉研究方面的探索。
2013年，在西湖區人才創業項目500萬元啟動資金的支持下，孔德興創辦德尚韻興醫療科技有限公司，數年來，公司持續深耕醫學影像診斷，致力於AI+超聲領域的研發與產業化，在醫療人工智能領域不斷髮展。
公司研究團隊在腫瘤精確自動定位與識別、精準手術方案設計、術後評估等方面取得了一系列的研究成果，成功開發了擁有多項國家發明專利的高科技產品，如“Demetics 三維可視化醫學圖像處理系統”，“Demetics 超聲機器人”，“Demetics醫學影像智能輔助診斷系統”等，在多家三甲醫院及基層醫院成功進行了臨床應用。
德尚韻興被人熟知的產品是超聲甲狀腺結節智能輔助診斷系統。其訓練原理依託於深度學習技術，利用大量有標註結果的超聲影像樣本對計算機進行訓練。神經網絡根據標註情況分別分析提取良性和惡性結節各帶有的特徵；在訓練完成後，會形成一個打分系統供醫院進行輔助診斷。
據悉，對於甲狀腺結節的診斷，該輔助診斷系統準確率可達到85%左右，而三甲醫院醫生的平均準確率只有60%-70%。據孔德興介紹，在“AI+醫療”領域，一直被人們所熟知的是放射影像，但放射影像在AI+超聲領域的落地案例還比較少。相較於磁共振、CT和心電圖等檢查結果，超聲影像大多是依靠醫生採集的不同切面的動態圖像進行診斷的，因此在用深度學習方法對一份資料進行智能醫學判斷的時候，相當於是從視頻當中分析超聲波影像的特點，這比單純的醫療圖像識別要投入更多研究。
醫療+人工智能 關鍵在於解決痛點
△ “DE超聲機器人”入駐蔣村社區衛生服務中心
談到如何研發AI+超聲領域的應用，孔德興認為解決產品的痛點是關鍵。“目前中國的醫療瓶頸是什麼？第一缺好醫生，第二缺好的醫療設備。你如果做成一個產品能解決這兩個痛點，那肯定受歡迎。“ 所以超聲機器人是最好的選擇。
據瞭解，AI+超聲領域的應用在國外有很多案例，比如超聲機械臂，醫生在辦公室拿著探頭操作，對幾千公里之外的人可以超聲檢查。但這裡還是醫生操作、醫生判斷。“考慮到中國缺懂超聲的醫生，我們就想能否做一個讓計算機控制這個機械臂，讓計算機自己判斷角度，這樣減少醫生的工作量，醫生做個複核就行了，比如一個醫院搞10個機器人來做，醫生端著咖啡監督它就行了。“孔德興表示。
除了超聲領域，AI和醫療行業的結合還有很多種領域，對此，孔德興粗略分了七種：影像、病理、輔助解決系統、精準手術、藥物研發、健康管理和智能製造等。 以精準手術為例，孔德興團隊在人工智能的手術方案上做了一些探索。“做肝癌就只做肝癌分析是不行的，要做整體的分析。通過大數據和人工智能的結合，把兩維數據自動生成三維，把解剖信息通過3D打印出仿生人體，再做手術。根據這個結果出一個方案決定做化療還是微創，真正實現精準。“
此外，人工智能在健康管理領域也有充分的潛力可以發揮。“醫院的病床很緊張，以後病人做完手術需要護理，可以直接通過智能護理機器人來實現。“孔德興介紹。
醫療人工智能的“創新試驗田”
△ 孫春蘭副總理在浙江大學附屬第一醫院考察DE超聲機器人
根植於杭州這片互聯網熱土，這位多年從事數學理論研究的教授有著極強的產品思維：“總而言之就是一句話，產品一定要能解決醫生的痛點。”在孔德興看來， 不解決臨床痛點的產品，醫生就永遠只是個旁觀者，不會採用你研製的產品，也不能落地。一旦不能落地，投資就會有顧慮。
於是落地就成了重中之重，但這個問題不能靠一方來努力，需要政府支持、醫院配合、企業跟上，投資方最後跟進。
在這個層面，孔德興和他的團隊認為杭州這座城市為其進行醫療+人工智能的研發和落地提供了良好的環境和條件，為醫療人工智能領域的落地應用開闢了“創新試驗田”。
浙江大學附屬第一醫院近幾年在醫療人工智能領域近20個場景進行了實踐探索，這些探索部分成果已試用於臨床，包括智能的導醫、智能的分診以及人工智能醫學影像的讀片、人工智能大數據分析、科研數據分析、檢驗報告智能審核等。
德尚韻興開發的人工智能甲狀腺結節輔助診斷系統就是和浙大一院聯合開發的產品 ，“DE超聲機器人”已在浙大一院、浙江省腫瘤醫院等醫療機構實現臨床應用，對有無甲狀腺結節的檢測成功率達到95%，良惡性的預診斷準確率達85%以上，已經超過人工診斷60%至70%的診斷率。
除了醫院，產品的落地也離不開政府的支持。在杭州市西湖區，12家社區衛生服務中心基層醫療人工智能輔助診斷系統已被列入區政府2019年度民生實事項目之一。目前“DE超聲機器人”已入駐蔣村社區衛生服務中心，對超過2000例的病例進行過甲狀腺結節篩查的輔助診斷，還有不少患者專程從外地趕來作超聲診斷。
杭州作為互聯網的熱土，同時也是人工智能研究的熱地。孔德興很感恩杭州為他的團隊創造的良好環境。“很多醫院都願意與我們開展研究應用的合作，尤其是對大醫院健康醫療大數據的挖掘，應該說都非常積極、有創新性，政府也為我們的產品落地應用提供了很好的平臺，把‘你負責陽光雨露、我負責茁壯成長’落到了實處。”
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