美国时间5月8日，Google I/O 2018（谷歌开发者大会）如约而至。AI贯穿了这场大会的始终，Google 在大会现场展示了AI应用于医疗的示例——使用深度学习分析视网膜图像，以此预测心血管疾病突发的风险。
左图：眼球背部图像显示黄斑（中间的黑点），视盘（右侧亮点）和血管（右侧亮点旁的深红线）。右图：视网膜图像呈灰色，使用了深度学习算法的像素可以预测血压（绿色阴影高亮显示）。
今年2月，谷歌大脑研究人员就已在官博上宣布了这项研究成果：通过在来自284335名患者数据上训练的深度学习算法，能够从12026名和999名患者的两个独立数据集中患者的视网膜图像里，以高准确度预测病人的心血管疾病风险因子；比如，算法通过视网膜图像区分吸烟者和不吸烟者的准确率有71%。
无独有偶。今年3月，科大讯飞团队也参与了一项与眼睛有关的国际比赛：生物医学成像领域顶级学术会议ISBI（IEEE International Symposium on Biomedical Imaging）举办的IDRiD眼底图分析竞赛中，科大讯飞团队在病灶分割的四个子项目中均跻身三甲，更是在其中最难的一项中摘得第一。
IDRiD比赛成绩公布，科大讯飞MA排名第一，其他三项任务均位列前三
眼睛是心灵的窗户
在这扇窗户外，还有许多“眼睛”正在尝试看清窗内的风景
IDRiD比赛的优异成绩意味着什么？
讯飞这双查找眼底病灶的“眼睛”是怎样炼成的？
TA能给医生、医疗带来什么？
接下来，就是解密这双“眼睛”的时刻↓↓
“火眼金睛”
看医学影的“眼睛”很厉害。和一般图像的数据输入模态和成像方式不同，医学影像是用专用设备成像，一个薄层CT大约有200多张二维影像融合而成。
眼底图四种病灶示意图
不仅多，图像还很大——单张眼底图像大约是4000×3000像素，胸片图像大约相当，病理全扫描的图像甚至能达30000×30000。
讯飞拿到的“世界第一”不仅要求图像识别，更要进行图像分割。IDRiD竞赛设置了病灶分割的子项目，要求检测出微动脉瘤（MA）、出血点（HE）、硬渗出（EX）与软渗出（SE）四种病灶的位置。MA非常小，在一张眼底图像上可能只占10×10像素。想在一张眼底图里分割出一个MA，大约相当于在整张图像里寻找万分之一大小的一个点。
通过调研，高水平的医生看一份眼底图、找到一个MA大概要四到五分钟；而目前讯飞的系统只需要五秒左右，而且速度还有优化的空间。
超强大脑
如此犀利的双眼想要运转，必定离不开超强的大脑——算法，以及设计好的方案。
在IDRiD竞赛半年多以前，国际肺结节权威评测、也是医学影像领域最具代表性的LUNA(LUng Nodule Analysis)里，科大讯飞团队刷新了世界纪录。
2017年8月 讯飞刷新LUNA评测世界纪录
同样是看医学影像，参加IDRiD竞赛的“眼睛”与LUNA有所不同。LUNA中的肺部CT是三维数据，用的是基于3D-CNN的一些算法；IDRiD中则是二维图像，算法差异较大。为此，讯飞团队基于coarse-to-fine思想设计了新的病灶分割方案，在不损失原始图像信息的前提下，快速定位出可疑病灶区域并给出分割边界，同时提升灵敏度和特异性。
令人意想不到的是，“眼睛”背后的“超强大脑”只用了一个月时间来准备IDRiD竞赛。参赛前，科大讯飞团队只是有对眼底图领域探索的计划，因此在当时的数据集上改进了算法便提交了系统，没想到就拿下了如此优异的成绩。可见，这颗“超强大脑”确实聪明又有效。
再造平台
短时间、精准化，找到眼底病灶，而从对糖网病进行早期诊断和治疗，尽可能避免致盲。参赛拿奖并不是最终目的，讯飞更想让这双“眼睛”未来能辅助医疗诊断。
此前，在LUNA上大显身手的科大讯飞医学影像辅助诊断系统已活跃在了医院就诊的一线，可以对乳腺钼靶和肺结节的影像进行辅助诊断。系统检测结果和医生诊断意见相对比、结合，降低医生漏检、误检的可能性。从目前的反馈来看，这个系统基本每周都会帮医生找到几例被遗漏的病灶。
科大讯飞医学影像辅助诊断系统
对于医疗影像而言，更快更准的看图系统可大幅度提升医生看片的效率和准确率；另一方面，通过云服务的方式，还能将达到三甲医院专家水平的系统赋能给基层医院，让更多患者在基层医院就能得到专业、精准、快速的诊断，实现优质医疗资源的合理配置。
为此，科大讯飞还计划打造“影像云诊断平台”。不仅看眼底图像的功能也会集成到影像云中，医学影像辅助诊断今后还要覆盖到临床常见疾病和早期筛查病种，包括肺部全病种、乳腺癌、心电异常、眼底视网膜病变、组织病理等，为基层医院提供基于云服务的辅助诊断系统，提高诊断的准确性；为三甲医院和体检中心提供辅助质检服务，避免漏检发生。
多重探索
有一双火眼金睛就是全部了吗？
当然不。讯飞希望深入医疗的本质，打造人工智能技术和医疗服务全流程的闭环——在健康咨询、疾病筛查、门诊、住院、检查、治疗、用药、随访、慢病管理，这些全生命流程中的每个场景，都深入融合人工智能技术。
对于我们每个人来说，现在在医院里已上岗的导诊机器人和家庭随访系统都是可接触、能体验到的。未来，讯飞将在这个领域谨慎而开放地进行探索，让智慧医疗将健康管理和服务支撑体系结合，形成数据、服务、反馈的闭环。
讯飞晓医导诊机器人
这个过程中亦不乏困惑，其中之一便是数据的标准化和互认共享。基于一家医院数据学习到的系统迁移到另一家医院，效果就会打较大的折扣。只有统一的质控标准、便捷准确的数据平台、公认的诊断标准，这样才能真正做到分级诊疗和优质资源高效配置。
Google I/O 2018上，Google的CEO Pichai表示：AI可以影响的最大的领域是医疗。有了“火眼金睛”、“超强大脑”，着眼医疗全流程，打造赋能医生的诊断平台，科大讯飞的智慧医疗，你值得期待。
