人工智能是一項嚴重依賴數據的技術,數據量的多少會直接影響產品的性能。而醫療數據又具備其特殊性,受到了嚴格的保護和使用限制。國外由于有健全的數據管理機制和嚴格的監管,有很多公開數據集,可供研究單位使用,用于推進人工智能技術的發展。這部分公開數據集雖然也可以被我們所使用,但是受到人種差異限制,某些疾病并不適合亞洲人群(比如:歐美人種和亞洲人種存在乳腺類型差異),且歐美疾病發病率和我國也存在差異。我國醫療數據量遠遠超過國外,但是受到法規等限制,無法進行數據挖掘,嚴重限制了我國醫療人工智能技術的發展。目前國家鼓勵“產、學、研、用”綜合發展,也鼓勵科技成果轉化。但是,醫院空有數據,沒有技術,無法進行數據挖掘;研究單位和廠家空有技術,缺乏合法高質量的數據,也無法開展相關研究更無從進行產業化。
該項目已獲得“人工智能訓練標準庫的處理與檢測方法、系統”發明專利授權(專利號:CN201710546301.8),本專利的目的是能夠建立人工智能所需的標準數據庫,通過數據和訓練庫分離和提供標準數據接口的方式,在保證數據安全的前提下,為研發機構和廠家提供研發數據和驗證數據,以便促進我國醫療人工智能技術的發展,產生更多原創算法和適合我國國情的產品。
從2016年人工智能技術興起到現在,進過了多年的實踐,人工智能技術已經得到了醫生認可。有專家曾預言:使用AI的醫生將替代不使用AI的醫生。從2020年到現在,國家食品藥品監督管理局在18個月內累計簽發了15張人工智能三類證書。2021年7月8號,國家藥監局組織制定了《人工智能醫用軟件產品分類界定指導原則》,明確了人工智能醫療器械界定原則和管理類別。這些信息都表明,醫療人工智能產品已經得到了市場的認可,并已經走上了規范化管理,將帶來新一輪的變革。
醫療人工智能還可促進3D打印和手術機器人產業發展:3D打印和手術機器人也是我國重點發展產業。無論是3D打印,還是手術機器人,都涉及到了精準術前規劃。精準術前規劃離不開醫學影像(如CT,MRI)及影像后處理的支持(如分隔器官三維重建)。過去都是依靠人工進行影像后處理,存在效率低,時間長,人員之間差異大等弊端,嚴重限制了相關產業的發展。人工智能技術的發展,可替代人工實現影像后處理工作,具有速度快,精確度高,重復性高等優勢,可極大促進3D打印,手術機器人產業發展。
1、建立標準數據庫,數據入庫前進行嚴格脫敏操作,保證數據安全。數據選擇上,選擇不同設備,不同掃描協議數據,以保證數據全面性。該標準數據庫既可以用來進行訓練模型,也可以用于模型測試,用來評價模型性能。
2、采用數據服務器和訓練服務器分離的模式,使用者無法直接訪問訓練數據,只能通過系統提供的標準接口調用,只能在程序中讀取,不提供臨時存儲空間。封閉所有終端寫入外部存儲設備權限,只能由內部人員導出指定模型或結果文件。通過以上措施,保證數據不外泄。
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