标准化、平台化、产品化….病理AI如何走完“最后一公里”？

人工智能并不是现在才开始结合各个行业,深思考CEO杨志明指出,看似一件事很简单,比如宫颈癌细胞学筛查,会越做越深入就越难。一个普遍存在的窘境是,AI不懂病理、细胞病理不懂AI,无法产业化,彼此结合至关重要。不过,杨志明相信,现阶段是病理AI“黎明前的5、6点”,突破即将到来。

据调查,在医生的使用率方面,影像方面已经非常高了,医生点击率已超过80%,视见科技CEO陈浩用数据验证了杨志明的观点,“AI证明了自己的价值在在某些细分领域。”

医生需求不一样,对模型的要求也不一样,卫宁健康人工智能总监刘鸣谦指出,新产品、新技术打通应用路径的过程中,填平鸿沟、构建桥梁也很重要。基于此,算法可能是病理AI整个链条中非常小的一个问题,她认为,有很多其他问题需要行业合作解决。

未来2~3年,病理AI将如何发力?

正如步宏教授所言,病理AI要在使用中完善。阿里云市场营销和公共事务总经理刘湘雯指出,病理AI是很窄很垂直的领域,但从从技术到医生会涉及非常长的产业链,开发AI的人找到自己的位置要产生业务价值。具体到病理AI,就是要节约医生的时间和医疗成本。

那么,完善的路径会是怎样的?参会嘉宾纷纷给出了他们的方案。

病理AI应用落地应该先易后难,赛诺特创始人齐华认为,从好识别、容易定量化的标志物做起。通常,试剂厂商都有成熟的商业模式,齐华建议,可以直接将AI产品与试剂组合,让AI有变现通道的同时提高了试剂的竞争力。

考虑到外部环境可能产生的影响,易普森首席算法科学家周旭呼吁国内硬件厂商多研发病理AI的基础元器件,尽快把国产设备做大做强。兰茜生物技术负责人韩方剑则表示,最现实的一件事,服务好病理医生,获得医生认可。

商汤科技智慧健康病理产品负责人黄晓迪指出,可以用更平台化的思路去解决病理AI落地的问题,从区域到医院,再到科室,将影像科与病理科数据打通,通过不同数据模态间的融合真正地推动数字病理进化的过程。

作为研讨会的最后环节,动脉网蛋壳研究院发布了联合阿里云天池、Intel共同制作的《数字病理诊断排行榜》。动脉网认为,病理AI产业生态合作十分必要,各个专业间应当结合起来,面向实践、场景去解决医生真正关心的问题,也希望包括政府机构在内的更多群体能够关注病理AI的应用成长。

（编辑：辽源站长网）

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