翼展科技CTO边海锋：AI只是工具，须综合考虑做诊断（图）
就是我刚才说的，单一影像量化可以出诊断报告的病种，我们都希翼在我们的影像中心，用放射门诊来诊断，当你发觉某一种病，能够借助工具的力量、人工智能的手段，到翼展第三方影像中心就可以把这个诊断做完，没必要去大医院了。其次，我们要做的事情是筛查工作，病患来到这里，可以检查出是否浮上异常，假如正常就没有什么事，假如有异常，我们可以把病患转诊到上级医院做进一步诊断和治疗。
常见疾病的异常筛查，产品能够在图像上标注说明有异常，但是不告诉具体是什么病导致的异常，也就是只告知异常，但是不下诊断结论。这中产品在什么样的场景下可以很好的应用，我认为是在筛查和体检。
我还想强调的是，关于今年6月19日出台的政策，不知道大家有没有关注。在第三方医学影像服务市场中，2016年底，中国政府就开始对第三方影像的牌照敞开。但大家知道，中国的政策当中，刚开始敞开和实施的东西，要看有没实用，接着才会把核心资产投入其中，在中国医疗的核心资产还是公立医院。
我们跟清华大学合作过一个产品，关注颈动脉粥样硬化斑块的诊断，大家都知道，脑中风是一个非常严肃的话题，中国有1300万脑中风的病人，每年新增200万，死亡的有170万左右，无论是致残还是致死率都在中国排第一，国家建议40岁以上的人每年都要做一次筛查。过去十几年，我们向来在做研究，如何能做到早筛查、早防治？现在的金标准是用MR举行颈动脉筛查，这个产品能够依据单一影像就出量化报告，从而推断斑块是否易损，量化数据包括两方面，一方面是对于颈动脉的管壁结构，另外一方面就是对于颈动脉管壁上斑块的成分。
报告显示，到2026年，热点资讯网，AI将为美国医疗节约150亿美金成本。我相信，随着中国老龄化、经济进展以及人们对健康的重视等变化，AI对中国的影响也会很大。回到影像这个话题来看，Global Market insight报告显示，AI在医学中的第一大应用在制药行业，第二大是在医学影像。2024年，也即6年后，将制造25亿美金市场。可见，AI在医学方面的雷声确实非常大，这背后的逻辑是什么？
再讲一下医联体，医联体是医改当中新的事物，希翼小病不出乡，大病不出县。但是，如何确保小病不出乡、大病不出县是很大的命题，这在影像领域是容易实现的，影像医生远程就可以依据基层医院提供的病患影像举行诊断，并推断病患是否需要转诊，在提高诊断质量和效率方面，人工智能可发挥很大作用。
“既然爱了就不懊悔，再多的苦我也情愿背”——用一首老歌的经典歌词，形容边海锋对影像行业的执着再恰切不过。今年6月底，身为翼展科技CTO的边海锋，在由北极光创投举办的“E-Health进展与投资机会”大会上，阐述平台企业如何看AI技术在产业中降地时透露，“我2002年涉脚影像行业，坚持至今”。16年扎根影像行业，他对医疗+人工智能（AI）积存了深刻感悟。
1、存在巨大市场痛点，医疗AI前景广大
我再次强调一下，对于人工智能在医学影像中的应用，我们不要把它仅仅当作产品，要把它当成一个工具，产品在影像中心和医疗机构降地，要依据实际情况举行调整，举行迭代和优化，同时可以和运营、质量、风险治理等结合起来综合考虑。比如，推出人工智能产品以后，你可能会节约运营成本，但是相应的风险是否会增加，这需要综合考虑。所以，我向来在不同的场合讲，关于人工智能，我们应该强调它的工具属性，它是整个公司或者说机构在运营当中的一个很重要的手段，需要和其它要素结合在一起考虑。
边海锋总结了现今火爆的“医学影像+AI”在实际降地方面，尚存在几大难点：高质量数据难以猎取；跨学科复合型人才稀缺；机器学习需结合实际医疗场景举行持续优化；产品不能接受假阴性，只能接受适当假阳性；单一影像分析，并不能支持临床科室的最终诊断；CFDA/FDA对产品上市前后的严格监控；产品上市后，医院付费能力和付费意愿有难度。
以前的痛点在哪里？以前写报告要做大量的交互工作，把管壁结构边界、斑块组织边界确定，出一个报告所花时光恨不得要一个小时以上，借助人工智能后，目前可以在5分钟左右，做完出一个量化的报告。
尽管开发道路初期艰难重重，但方向正确，剩下的只需要持之以恒去奋力完成。边海锋详述“医学影像+AI”领域存在的机遇与挑战，对如何发觉市场痛点并有效解决有独到见解。
原标题：翼展科技CTO边海锋：AI只是工具，须综合考虑做诊断
大家可以在网站上看到，以前我们在产品完成之后，才干够去FDA注册，现在不一样，只要符合规定，就可以申请提前做申请，FDA会审核你公司的质量体系，看你的质量体系是不是符合FDA的要求，看你的流程是不是符合质量规范，看你的产品风险在哪里，产品一旦完成，就可以拿到FDA认证。大家可以看到FDA今年关于影像AI产品的审批，包括VIZ.AI、IDX-DR、Imagen OsteoDetect ，都是检测异常，属辅助诊断，不属于代替人做诊断。个人认为，FDA在审批关于AI产品可以做诊断方面是相当慎重的。