醫療AI公司拍醫拍宣布：全面開放其AI技術接入

近期，醫療人工智慧公司拍醫拍宣布成立拍醫拍醫學智能研究院，向國內醫療服務機構全面開放其AI技術。

專註於 「機器視覺＋醫療」的人工智慧科技公司拍醫拍，深耕醫療單據識別、醫療影像處理和理解，在大數據和深度學習方面具備領先經驗和積累，是目前全球在人工智慧輔助診斷方向中擁有重要核心競爭力的AI科技類公司。

拍醫拍公司目前已經積累了億級醫療數據的處理經驗，具備行業領先優勢。作為人工智慧在醫療垂直領域應用的實力先鋒，目前已擁有40餘項國家專利等關鍵技術產權，分別在全醫療單據品類的OCR(optical character recognition)和醫療影像數據挖掘方面。拍醫拍在大數據和深度學習方面也具備豐富的經驗和行業積累。目前每日運行數百台機器群組，平均單日內處理的數據達到億級，單次請求響應速度在ms以內。拍醫拍在mxnet基礎上根據業務的特點進行框架改造，同時進行數據并行化和計算并行化，訓練效率的提升達到50%以上，其所訓練的深度學習模型非常精簡，甚至在手機上就可以運行。

早自2015年起，拍醫拍就已經進行醫學智能的研究，自主研製了醫療單據智能識別系統。目前不僅支持血常規、尿常規、便常規、腫瘤標記物、凝血、病毒等上百種常見化驗單識別，還具備醫療發票單據識別、處方箋識別、診斷證明書識別、理賠單據自動分類、醫療大數據挖掘等廣泛技術能力，並為很多醫療機構、體檢機構、保險公司有效傳遞了醫療信息。隨著技術經驗的積累，拍醫拍將其優勢拓展到醫學影像智能輔助診斷、以及醫療信息系統的流程優化方面。此次成立醫學智能研究院，將著重探索人工智慧在醫學影像方向的產品落地和廣泛應用。

拍醫拍智能研究院院長劉立博士介紹，拍醫拍團隊通過智能輸入CT、X光、MRI、PET、病理切片、眼底照片、超聲等醫學影像信息，可對200餘種醫學影像檢測項目進行高精度、高召回率影像判斷，同時還克服了傳統計算機輔助診斷細分醫療領域中的假陽率問題，降低了患者疾病誤診率。

劉立博士同時還表示，拍醫拍的AI技術目的絕不是取代醫生。「醫學影像中存在大量與疾病不相關的信息，傳統診斷模式下，醫生必須全部瀏覽後去判斷，而人工智慧的作用就是由機器來幫助醫生篩除掉絕大部分無效影像信息，輔助醫生根據關鍵信息快速做出診斷。「拍醫拍的醫學影像AI系統可以與醫療機構合作，協助醫生快速分析圖像，找到ROI，定位出關鍵位置、病變，給出有效標記，從而提升醫生診斷效率，隨著患者數據的充實和獲得醫生的醫學感知判斷，又能夠進一步迭代優化，實現更準確的醫療AI輔助診斷，幫助醫生獲取有效信息。

在X光方面,拍醫拍醫學影像AI系統主要是運用卷積神經網路(Convolutional Neural Network，簡稱ConvNet)開發，在人類醫生的幫助下，通過對大量醫療圖像數據進行解析，自動總結出能夠代表惡性腫瘤的「形狀特徵」以及形成能夠用來判斷有無惡性腫瘤的「識別模式」。當醫學影像AI系統將其總結出的識別模式應用於醫學影像中時，便可判斷影像中是否存在惡性腫瘤。

據了解，為提高全行業醫療數據獲取與解析能力，強力輔助醫療診斷治療全過程，拍醫拍曾成立達芬奇(Da Vinci)醫學智能研究項目組，在人工智慧、大數據、深度學習、機器視覺等頂尖技術在醫學領域已經具備深度智能化應用能力后，拍醫拍醫學智能研究院成立。技術團隊期望運用機器學習技術和先進的統計分析，機器通過對數據的深度學習，能力得到迅速提高和突破，從而進一步獲得醫學及健康領域有效數據，實現對專業醫療機構的各類場景化應用服務。2017年4月，「拍醫拍醫學智能研究院」 正式成立，與美國頂級醫療影像AI科技公司達成戰略合作，助推人工智慧輔助診斷方面的應用技術轉化成為了重要的市場價值。據公開數據顯示，單從放射科醫生的年增長率來看，美國和僅僅只有2.2%和4.1%，遠遠不及醫學影像數據對應63.1%和30.0%的高速增長率。而人工智慧技術在醫學影像領域的深度應用，則將有望填補這些缺口，釋放出巨大的市場潛力。

拍醫拍公司擁有全國領先醫療行業方案與整體經營拓展能力，實現了AI與醫療機構的深度跨界合作。2016年，拍醫拍公司在多項醫療科技服務細分領域的行業第一，榮獲中關村高新和國家高新雙高企業稱號，成為醫療創新科技的標杆企業。