阿里健康&腾讯Miying：AI如何改变疾病诊断？
阿里健康&腾讯Miying：AI如何改变疾病诊断？
2024年12月，国家卫生健康委等部门联合印发《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，明确提出AI可以赋能药物研发的全流程。在医疗领域，AI技术正在以前所未有的速度改变着疾病诊断和治疗方式。其中，阿里健康和腾讯Miying作为行业内的佼佼者，它们的创新实践为AI在医疗领域的应用树立了标杆。
阿里健康：秒级肺结节筛查助力肺癌早诊
阿里健康研发的肺结节筛查系统是AI在医疗影像分析领域的典型应用。该系统能够在秒级别内完成对CT图像的分割、定位、分类和风险评估，极大地提高了医生诊断肺癌的效率和准确性。
肺结节筛查系统的核心优势在于其快速而精准的图像处理能力。通过深度学习技术，系统能够自动识别CT图像中的异常区域，并对潜在的恶性结节进行风险评估。这种智能化的辅助诊断工具不仅减轻了医生的工作负担，还有效降低了漏诊和误诊率，特别是在早期癌症筛查中，显著提高了患者的生存率。
腾讯Miying：多模态影像分析实现精准诊断
腾讯的Miying平台则在多模态影像分析方面展现出强大的技术实力。该平台支持包括X光、CT、MRI等多种医学影像的智能分析，能够用于多种疾病的筛查和诊断。
Miying平台的核心优势在于其对多模态数据的整合能力。通过深度学习和神经网络技术，平台能够自动识别和标记医学图像中的病变区域，提供快速而准确的诊断结果。这种多模态数据融合的方式不仅提高了诊断的准确性，还为医生提供了更全面的临床决策支持。
技术突破：生成式AI破解数据稀缺难题
尽管AI在医疗影像分析领域取得了显著进展，但数据稀缺性一直是制约其发展的主要瓶颈。为了解决这一问题，研究人员正在探索生成式AI技术的应用。
12月11日，Nature Medicine发表了一项关于MINIM（Medical Image-Text Generative Model）的研究。该模型能够根据文本指令生成高质量、多样化的医学影像，涵盖了多种成像模式，如OCT、眼底影像、胸部X光、胸部CT以及脑部和乳腺的磁共振成像等。
MINIM模型的创新之处在于其多模态数据的深度融合。通过稳定扩散模型，MINIM能够生成高质量的影像，同时确保数据间的结构一致性和语义匹配性。例如，在乳腺癌MRI影像生成中，MINIM能够精准捕捉HER2阳性肿瘤的微观特征，显著提升了诊断准确率。
医生视角：AI辅助诊断的现实评价
AI辅助诊断系统的实际应用效果如何？医生们给出了积极的反馈。
在北京安定医院，基于微表情检测的精神心理状态人工智能测评系统“智心智愈”已经投入使用。该系统通过捕捉患者的微表情、目光和面部朝向、语音语调等信息，实现抑郁快速筛查及严重程度评估。目前，该系统的抑郁筛查准确率已达到80%。
在北京天坛医院，iStroke人工智能影像软件的应用使急性缺血性卒中患者的救治效率大幅提升。该软件能够在不到5分钟的时间内完成核心梗死区的自动化判读，将溶栓治疗的时间窗从4.5小时延长至更长时间，显著降低了患者的致残率。
未来展望：AI驱动的精准医疗时代
随着AI技术的不断发展，其在疾病诊断领域的应用前景令人期待。根据《2024年中国医疗大健康产业发展白皮书》，AI医学影像的行业渗透率预计将从2020年的0.7%上升至2030年的41.3%。
然而，AI在医疗领域的应用仍面临一些挑战。例如，AI黑盒算法的安全风险、数据隐私保护、以及医生对新技术的适应等问题。但总体而言，AI技术正在为医疗服务带来革命性的变化，为患者提供更精准、更便捷的医疗服务。
正如北京天坛医院神经病学中心血管神经病学科副主任熊云云所说：“未来的医生需要更多地关注其他学科的发展，尤其是信息技术和人工智能。”在AI的助力下，精准医疗的时代正在加速到来。
