專注鼻咽癌，柏視醫療攜多款AI產品亮相RSNA2018
2018年11月25日-30日，第104次北美放射學年會在美國芝加哥麥考密克展覽中心隆重舉行，此次大會以“TOMORROW ’S RADIOLOGY TODAY”為主題，聚集了全球影像放射領域的專家和學者。
除了傳統國內外放射學界大佬，新秀文官武將齊聚亮相外，本次大會最受關注的焦點當屬人工智慧和機器學習技術，全球130多個國家的人工智慧和深度學習領域頂尖公司齊聚於此 ，更有近萬與會者參觀Machine Learning展區。
左為柏視醫療董事合夥人徐晨陽博士，
右為英國帝國理工大學醫學影像分析教授Daniel Rueckert
從2018年起，關於人工智慧和機器學習的話題就不絕於耳，各種人工智慧公司的湧現，以及政策的傾斜，更是加快了這兩個新興技術的發展。
廣州柏視醫療科技有限公司作為AI醫療影像領域極具技術實力的公司，一直專注於行業新技術研發與演算法研究，深度踐行“懂醫心，知視界”的理念。此次由核心技術團隊攜全線產品完成了RSNA首秀，並與行業專家、展商夥伴們進行了深入交流。
此前，柏視醫療總裁陸遙博士帶領中山大學聯合實驗室團隊，在ISICM2018 胰腺CT分割挑戰賽中，憑藉著行業領先的演算法和豐富的臨床經驗積累斬獲桂冠，這也是柏視醫療和中山大學合作成立聯合實驗室以來的成果之一。
柏視團隊此次前往RSNA， 不僅希望其研發的產品和演算法能成為醫療影像放射行業發展的基石，還希望這些產品和演算法能在實現醫療衛生事業的終極目標中做出貢獻。
那麼醫療衛生事業的終極目標是什麼？柏視醫療認為可以用兩個詞概括，即 “健康”與“長壽”，而是什麼阻擋了我們實現這個目標呢？
Anko Nikolich Zugich博士給出的答案是癌和衰老。也因如此，抗癌和抗衰老成為了我們延長壽命的重要方式，而新技術無疑就成了實現這一目標的媒介。
RSNA2018主題鮮明，“TOMORROW’S RADIOLOGY TODAY”直指人工智慧與機器學習；這兩項技術曾一度引發爭議，被認為會取代現有影像學者的工作，但大會主席Dr.Vijay M.Rao指出，這兩項技術不會取代影像學者的工作，相反，這項技術會極大提高影像學著的工作效率。
Dr.Rao還提出未來影像工作的兩個場景：診斷資料中心（Diagnostic Data Hub）和全面影像學患者服務（Total imaging care），這兩個場景將會在輔助診斷和流程服務中提高醫生的效率以及改善患者的看病體驗。
這兩個場景在臨床使用中與柏視醫療研發的產品有很多契合之處，柏視產品運用的人工智慧和機器學習技術，在輔助醫生診斷上能最大程度地降低乳腺癌、肺癌等五種癌症患者的患病風險。
其中的智慧診斷產品可以提供覆蓋肺部94%以上常見病(肺結節、肺部腫瘤、肺炎、肺結核、肺部感染和慢阻肺等)的多病種一鍵式診斷功能。
此外，柏視還擁有放療靶區自動勾畫產品，涉及鼻咽癌放療靶區自動勾畫、頭頸部危及器官自動勾畫等，在保證精準度的同時，極致縮短放療靶區勾畫時長，大大提升醫師勾畫效率和精準度，現已得到臨床醫生們的一致認可。
“醫療人工智慧是一個交叉領域，需要有坐冷板凳的毅力，這個行業現在很火，顯得有些浮躁，很多產品就像空中樓閣，創業者也缺乏和醫生共通的話語體系，” 柏視醫療創始人兼總裁陸遙博士說，他想把自己在計算機和醫學知識十多年的積累落實到患者身上，實實在在地做些事情。
“實實在在做事”是柏視醫療一直堅持的信念，而這也正是促進醫療影像放射行業發展、乃至實現醫療衛生事業的終極目標所需要的必要條件。