重大政策|首个FDA批准的深度学习医疗级应用云平台

关键词:FDA批准 机器学习医学影像 病例分析 癌症共计约1474字,预计阅读用时3分钟


【晓智观点】无论是保守派还是激情派,人工智能(AI)已正式被FDA批准用于临床。AI不代替医学,是利器,需要和平相处。同时,机器学习≠人工智能,机器学习是人工智能的核心,除此之外还包括计算机视觉,语音识别,机器行为等。微软亚洲研究院等很早开始进行影病历切片识别,初创企业先行一步,而且——不止于图像识别,癌症是下一步目标。面对新型事物,有两种选择,等着看,或者参与干。基因慧将为实干企业家提供客观、深度的内容和行研。

以下内容根据GenomeWeb报道 ,基因慧(GeneClub) 编译并补充

15秒完成人类30分钟的工作

首个被FDA批准的机器学习应用程序将应用于临床中,这是人工智能和机器学习在医疗健康中以及整个产业的一大进步。

这个被FDA首次批准投入临床的的机器学习应用是Arterys的医学成像平台,帮助医生诊断心脏问题。它使用一个自学的人工神经网络,从从迄今为止的1,000个病例,并逐渐录入新的病例,进行检查和学习,逐渐提高在对于心脏工作原理的认识

为了获得美国食品和药物管理局(FDA)的批准,它必须通过测试,以表明它可以产生至少与人目前水平判断的相同准确的结果。关键的区别是,Arterys平均仅需要15秒来对病例分析得出结果,一个专业的人类分析师预计花费30分钟到一个小时的工作。

Arterys由Fabien Beckers,John Axerio-Cilies,Albert Hsiao和Shreyas Vasanawala创立,他们在在斯坦福大学遇到时,对机器学习的变革潜能有着共同的热情(因此共同创建了这家公司)。

目前这个平台的目标是帮助医生了解心脏的生理机制,通过准确测量每个心室的体积,允许更准确的健康评估。其他人计划正在开展。

Beckers告诉记者“这是一个巨大的交易 – 这是第一次用这种新的影像解读方法用于临床应用。它是真正帮助临床工作着使用到云和深度学习,做出了相当大的改变,它打开了“封印”,并为其他新技术的应用开创了先例。

深度学习(Deep Learning)

在输入1,000个病例作为训练数据后,Arterys Cardio DL运行监督学习算法,并基于数据中发现的关联性总结出约1000万条规则。 其目的是在没有人工干预的情况下能够识别并研究问题。 然而,它的目标不是取代医生,Beckers承诺道,而是为他们提供有助于他们更有效地工作的工具。

云平台的安全

“我们试图了解云为什么不像金融科技一样,被应用到医疗保健领域,我们发现这是对数据盗版的恐惧 – 您可以是Google,GE或世界上任何品牌,但是医院不会将您的个人健康信息(PHI)发送到云端。

该解决方案是被称为PHI服务的系统,其使得个人识别信息能够在其被收集的点(通常是医院)从成像数据中去除。当系统的认可用户 – 医生或其他有权查看个人记录的医务人员登录时,它从Arterys的云中获取成像数据和分析结果,并从医院的安全服务器获取PHI,并重建它。 Arterys本身从来没有收到任何可以用来识别个人的信息。

这种由加密和安全传输协议支持的认证系统可能在克服存储和分析个人数据固有的问题方面发挥越来越大的作用。 FDA对于Arterys解决方案的批准和认可是对行业推动的重要一步。

在经过相当长时间的讨论验证,把学习系统应用于由医学扫描设备收集的大量数字图像数据后,现在Arterys已被给予501(k)许可,该方式已被许可用于基于这个开创性技术的更多应用程序。 Arterys本身已经在生产其下一个应用其技术的道路上 – 这一次是癌症。随着FDA批准信号显示政府持续热情支持AI和机器学习的使用,我相信可以期待更多的突破。

扩展阅读
                                                                                                                            图片来自Arterys官网
Arterys:
1. 官网:https://www.arterys.com/
2. 愿景:A world where clinical care is data-driven, intelligent and available to everyone.3. 成立时间:2007年4. 人数:不到50人5. 融资:4轮融资共1372万美金,主要投资人是Asset Management Ventures和Emergent Medical Partners

6. 提供的产品:

1)云:可视化(最快100fps),量化(采用GPU,并行化等大量计算工具和技术),机器学习(针对医学影响处理

2)4D flow:通过MRI,展示体内血液流程的可视化和量化的首个技术

参考信息:

1. First FDA Approval For Clinical Cloud-Based Deep Learning In Healthcare(JAN 20, 2017 @ 02:11 AM,US)

 

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