醫療AI發展不斷提速，在廣袤的中國醫療數據土地上縱橫馳騁。
2018年，HC3i正式推出“醫療AI加速度”欄目。該欄目旨在以行業媒體角度記錄醫療AI市場的發展進程，匯聚模式引領發展。
據統計，目前醫療數據中有超過90％來自醫療影像，醫療影像數據已經成為醫生診斷必不可少的“證據”之一。如果能夠利用好AI幫助醫生做出準確的診斷，是當前眾多影像AI探索者努力的方向，對于廣泛提升疾病診斷和治療的準確率都有很大幫助，因此獲得廣大臨床醫生和科研工作者的關注。
本期主題《當人工智能遇上醫療影像》，鎖定中國影像AI的探索與發展。
1. 飛利浦
智能腫瘤介入治療應用OncoSuite是業界首個腫瘤介入全面方案，為腫瘤栓塞和經皮消融術提供一站式解決方案，可以優化腫瘤病灶顯示、引導導管到位、治療及療效評價等治療環節，使得大腫瘤治療更徹底，而＜1cm的小腫瘤病灶及其供血血管更容易被檢出，同時可以避免損傷與腫瘤相近的健康組織。
2. 阿里健康
阿里健康、萬里云聯合開發的智能影像診斷產品“Doctor You”AI系統包括臨床醫學科研診斷平臺、醫療輔助檢測引擎、醫師能力培訓系統等。“Doctor You”的CT肺結節智能檢測引擎由阿里健康的算法引擎團隊和阿里巴巴iDST的視覺計算團隊共同打造，它將醫學知識和人工智能技術結合，自動識別并標記可疑結節，提高醫生工作效率，降低誤診率和漏診率。
3. 騰訊覓影
騰訊覓影人工智能醫學影像聚合了醫學專家、人工智能和產品支持團隊，把圖像識別、深度學習等領先的技術與醫學跨界融合，輔助醫生對癌癥進行早期篩查。目前，騰訊覓影的AI輔診能力主要包括診療風險監控系統和病案智能化管理系統：診療風險監控系統旨在輔助降低醫生診療風險；病案結構化輸出可以準確提取病案特征，輸出結構化的病歷，讓醫生從病案繁瑣的表面工作中解脫，有效提升診療和科研效率。
4. 海納醫信
海納醫信主動脈夾層影像分割及全量化分析系統基于人工智能的血管影像分割算法及自動化量化建模的算法，使得臨床醫生在5分鐘內，就可以針對兇險的主動脈夾層病患，建立精準的主動脈血管全量化模型，極大的提高了主動脈夾層疾病的診斷與介入治療的效率和質量。
5. 推想科技
推想科技智能CT輔助篩查產品在提升肺癌篩查的效率的同時，對半實性與磨玻璃結節等早期肺癌征兆展現出了優越的敏感性，能夠幫助放射科醫生提升診斷的準確率，實現肺癌早診、早治的技術性突破。其智能X線輔助篩查產品能夠對心胸部位的20多種不同病灶進行判斷，既可以幫助體檢醫生迅速篩檢出存在病灶的影像，又可以在門診住院病例的診斷過程中迅速標識出病變位置。（B輪 ：1.5億元）
6. 雅森科技
雅森采用獨創專利數學模型，與國內多家重點醫院聯合開展了腦、心、肺、甲狀腺等臟器定量分析的科研合作項目，開發并驗證特定疾病的生物數學分析方法，并不斷組建中國人的正常人群組數據庫。雅森科技的產品是建立在 SPM（Statistical Parametric Mapping）理論基礎上所做的研發。SPM 理論主要應用于腦影像的定量分析，雅森科技將這一理論的應用范圍擴展到肺部、甲狀腺等。（A＋輪：千萬）
7. 匯醫慧影
匯醫慧影利用人工智能打造智慧影像云平臺，旨在提高醫生診療效率與準確度并解決部分地區醫患資源不匹配的問題。已經對胸部X光的氣胸、肺結核、腫塊的自動診斷準確率已經達到95％。腦核磁腫瘤的自動識別率超過85％。胸部CT中肺結節的識別率超過85％。（B輪：數億元）
8. 圖瑪深維
圖瑪深維“肺小結節檢測分析系統”基于深度學習技術，可以對胸部CT薄層掃描圖像進行分析，進而幫助醫生檢查并標記出患者的肺小結節，此外，還可以對其進行良惡性判斷并自動生成結構化報告書。與傳統人工篩查相比，這款分析系統在智能與高效上具有較大優勢，采用深度學習分析系統，機器可以自動地監測到結節、計算出各種相關參數、自動生成監測報告、為醫生診斷作出參考。（B輪：2億元）
9. 迪英加
迪英加團隊專門提供基于人工智能的用于精準醫療的醫學影像大數據分析解決方案，例如基于病理圖片分析的癌癥診斷和分級等。其主要產品包括人工智能輔助診斷系統和數字病理遠程會診系統等，可以在普通計算機上以5－10秒鐘內處理和分析數據大小超過1G的全場掃描數字病理圖像，同時對幾種癌癥的良性和惡性判別準確率高達98％以上。迪英加團隊研發的模型和算法可以精準、快速、智能地分析各類醫學影像、計算關鍵指標參數，并生成全自動數據分析和報告，還能為病理醫生提供如乳腺癌、胃癌、前列腺癌等7種癌癥的智能診斷系統。（天使輪：1500萬元）
10. 連心醫療
連心醫療腫瘤遠程治療平臺可以無縫連接到現有的各種商用線性加速器中，為癌癥病人提供更精確、更自動、更快速的個性化臨床放療方案，以提高放療對癌癥的治愈率，減少放療對正常組織的損傷，最終延長癌癥病人的生命，并且提高癌癥病人的生活質量。？該系統提供的功能包括，靶區勾畫、數據存儲與備份、云計算和分享、圖像形變配準、工作流程管理和遠程會診等。（A輪：數百萬美元）
11. DeepCare
DeepCare 借鑒了 SaaS 的服務模式，將開發完成的不同病種智能模塊放在云平臺上，設備廠商、遠程醫療服務商可以根據自己需求進行選擇，并相應付費。不過，由于處在早期數據積累階段，DeepCare 愿意對方通過提供影像圖片來減免服務費用。（天使輪：600萬元）
12. 肽積木
肽積木從醫療影像輔助讀片做起，最先選擇眼底病變研究領域，通過分析眼底彩照進行糖網病的篩查診斷。對青光眼等眼部疾病的輔助診斷也在持續推進，肽積木正與廣州中山眼科合作進行課題研發。這套人工智能應用可做到標記病灶＋輔助診斷＋生成病歷，它將標記出病灶點，告訴醫生患某種疾病的概率是多少，且提供治療策略、病情發展預測等。治療策略可能是進一步復查，也可能是直接干預，如藥物治療。（天使輪：數百萬元）
13. 智影醫療
智影醫療推出的基于放射性影像、病理影像兩套提供輔助診斷解決方案第一期產品包括了早期肺癌、肺結核、矽肺智能診斷系統，以及面向普檢的心肺健康指數分析管理系統；基于病理學影像的智能診斷解決方案，目前已推出基于痰液顯微成像的肺結核疾病的自動診斷系統，即利用染色病理圖片圖像，結合深度學習人工神經網絡、聚類分析、多分辨率、模糊邏輯算法和邊界識別進行病理狀態下細胞區域圖像分割、圖像特征提取并使用多級分類處理以準確識別病理細胞數量和級別。（A輪：目前處于下一輪融資階段）
14. ImageBiopsy實驗室
通過計算機視覺技術和深度學習算法，ImageBiopsy實驗室能夠幫助醫生根據放射圖片做出精確診斷。基于NVIDIA GPU，該公司利用超過15萬張放射圖片對其算法進行訓練，以便醫生獲得膝周的準確測量結果。醫生能夠根據測量結果判斷患者骨關節炎的嚴重程度，而無需進一步的診斷。（初創企業）
肺癌是我國目前惡性腫瘤致死率第一的病種，同時影像類數據標準化程度更高也為AI進入醫療打開便捷之門，因此，第一期我們收錄的影像AI應用中肺部檢查的應用過半，很多企業選擇從肺部影像作為AI切入點。當然隨著AI技術的不斷發展和對影像數據的進一步了解，會有越來越多的智能應用在不同疾病診療領域出現，接下來，我們也將陸續進行展示，敬請關注HC3i中國數字醫療網——醫療AI＋欄目。
