隨著科技的快速發(fā)展，在生活中已經隨處可見AI人工智能的產物，他們被應用在各行各業(yè)。人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應用也很廣泛，其中在X-Ray, CT, MRI和顯微病理儀器上的醫(yī)療分析與診斷均有應用。

什么是ViDi？
今天我們來介紹一下康耐視人工智能AI軟件ViDi。康耐視ViDi是一款基于圖像識別的分析系統(tǒng)，利用機器深度學習技術模擬人類神經網絡來自我學習并分析這些數(shù)據，進而識別出疾病中一些重復出現(xiàn)或者近似的某些特征，總結出規(guī)律，再結合醫(yī)療客戶的經驗和現(xiàn)有的生物學等方面信息，預判疾病未來可能出現(xiàn)的變異等癥狀。這就為廣大患者帶來生命的安全保障以及提高了醫(yī)生的診斷效率和準確率。

在2018年，瑞士蘇黎世大學附屬醫(yī)院基于康耐視ViDi軟件，通過X-Ray進行肺結核病人的診斷與分析。據估計，世界上每年將有800萬人患有肺結核疾病。如果這些患者沒有經過妥善的治療和醫(yī)治，將會有200萬人死于肺結核或其帶來的復發(fā)癥疾病。X-Ray的影像分析則是肺結核的檢查及預防重要手段之一。蘇黎世大學附屬醫(yī)院根據圖像，按肺結核病理類型主要分為以下大類：A）空洞，B)實變，C)滲出，D)粟粒樣。研究隊列為138例，人類免疫缺陷病毒（HIV）與結核病合并感染（中位年齡34歲），84位男性，54位女性。
首先通過康耐視人工智能軟件ViDi進行樣本病理位置查找，以及病理診斷分類標記。下面為相關示例圖片：A） 右肺上葉有周圍實變的空洞 B） 左上葉合并的樣本 C） 左側小胸膜一例積液 D） 雙側廣泛粟粒性肺結核。在進行30%左右的樣本標注和學習訓練后，應用到剩余的70%樣本，結果每張照片的人工智能診斷平均處理時間53.4毫秒。

在此項疾病監(jiān)測中，康耐視的人工智能

右肺上葉有周圍實變的空洞

左上葉合并的樣本

左側小胸膜一例積液

雙側廣泛粟粒性肺結核

ViDi軟件主要進行兩項分析。1，針對疾病的位置進行定位分析。2，針對疾病的病理癥狀進行分類。得出了相關結論，針對疾病位置的定位分析準確率是100%，針對病理分類準確率為95%左右。由于樣本數(shù)量學習基數(shù)較少，準確率還有一定提升空間。

從蘇黎世大學附屬醫(yī)院基于康耐視的深度學習的應用來看，ViDi是一款很有發(fā)展前景的工具。需要進一步努力建立更大、更高質量的數(shù)據集以實現(xiàn)更好的診斷性能�？的鸵曇矔粩嗟膬�(yōu)化人工智能軟件的底層算法進而滿足越來越多的醫(yī)療客戶的人工智能應用場景。

ViDi的優(yōu)勢

相較于市面上傳統(tǒng)的人工智能解決方案，康耐視人工智能軟件ViDi的主要優(yōu)勢在于：

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分析圖片速度非�？�，單張圖片的處理時間一般為100ms以內；

軟件非常容易上手，簡單靈活操作，無需重新編寫代碼；

不需要大批量的樣本圖片，僅僅需要幾百張圖片學習即可應用；

可以輸出測試結果的置信度，針對沒有學習過或者分析置信度低的樣本快速提示以便相關人員進行復判或再次學習和訓練；

圖像處理的分析和診斷結果準確率非常高
康耐視生命科學團隊致力服務于全球醫(yī)療設備集成商及生命科學儀器制造商，解決所碰到的痛點及難點。現(xiàn)在我們的ViDi人工智能軟件應用在越來越多的醫(yī)療及生命科學客戶中，例如顯微細胞計數(shù)、分類、尺寸與測量，顯微病理分析與診斷，眼科病灶診斷，骨科關節(jié)位置查找及診斷，胸腔疾病的診斷與分析，血清質量檢測與分析，96孔板位置查找及液體有無等等場景。我們提供硬件和軟件解決方案縮短了客戶項目研發(fā)周期，大幅提升了處理時間和準確率，解決了醫(yī)療診斷識別和分析中的難點，不斷的提高醫(yī)院及科研實驗單位的使用滿意度。
參考文獻：The International Journal of Tuberculosis and Lung Disease, Volume 22, Number 3, 1 March 2018, pp. 328-335(8)