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平安拿下三个医疗影像国际竞赛总冠军六个单项

时间:2019-05-30

  

平安拿下三个医疗影像国际竞赛总冠军六个单项世界第一

  3、内窥镜影像质量问题检测泛化:对来自不同医院不同设备的内窥镜影像进行检测, 评估模型泛化性能。

  ISBI是由IEEE信号处理协会(SPS)和IEEE生物医学工程协会(EMBS)共同发起的专门研究生物医学成像的国际学术顶级会议。

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  内窥镜在临床上被广泛应用于胃、结肠等组织的早期病变检查,该比赛为内窥镜伪影(artefacts)AI自动检测,有重要临床诊断意义。平安医疗科技以绝对优势夺得总成绩冠军(0.3610v.s.第二名0.3491),并且获得内窥镜多类别伪影检测、内窥镜伪影分割和内窥镜检测泛化全部三个子任务的冠军,战胜来自慕尼黑工业大学、加州大学戴维斯分校、日本大阪大学、伦敦国王学院、和海康威视等478名参赛人员。

  平安科技是平安集团旗下科技解决方案专家,致力于运用人工智能、区块链、云技术等前沿科技赋能金融、医疗、房产、汽车、智慧城市五大生态圈。平安科技以“云无限”为价值主张,积极践行“科技改变生活”的企业理念,立志成为国际领先的“AI+云”公司。

  本次平安夺冠,是基于平安百万医学概念医疗知识图谱、专业的医学影像知识,以及平安医疗科技AI算法平台优势,最终以绝对优势超越对手获得国际竞赛冠军。三个竞赛在医学领域均具备显著的临床应用价值。平安集团首席科学家肖京表示,肺癌在全球属于发病率第一的恶性癌症,而肺癌病理分割具有高度临床相关性,通过人工智能辅助系统从病理切片中自动分割肺癌区域,有助于减少病理医生的工作量并减少诊断中的主观偏差,对肺癌的辅助诊断和分析有重要意义。平安集团首席医疗科学家谢国彤表示,内窥镜在临床上被广泛应用于胃、结肠等组织的早期病变检查,内窥镜伪影检查对于影像质控及临床诊断具有重要意义;病理性近视是视网膜变性疾病,在高度近视人群中发病率逐年增长,及早诊断及定期随访非常重要。

  简单而言,前两个任务分别从检测和分割角度提高内窥镜检查中7类影像质量问题的检测及分割的准确性,为内窥镜影像控制提供科学的量化计算依据;第三个任务进一步提高模型迁移应用的泛化性能,有利于避免由于特定的医疗设备采集的数据集训练,引起的模型诊断偏差。

  2、内窥镜影像质量问题分割:精确的画出内窥镜影像中存在质量问题区域的边界;

  1、内窥镜多类别影像质量问题检测:对内窥镜影像的7类质量问题(伪影、高亮、气泡、反光、对比度失调、模糊等)进行定位和分类;

  去年,在ISBI会议上,平安科技同样获得在眼底图分析竞赛上EX(硬性渗出物)分割任务世界第一,HE(出血)分割任务世界第二,以及MA(微动脉瘤)分割任务世界第三的成绩。今年,平安科技的表现更加耀眼!

  对医生而言,在影像质量提高的基础上,能够帮助医生判断疾病的准确性,并显著提高医生阅片效率,对开发更鲁棒的临床人机辅助诊疗工具和早期筛查工具具有较高的应用意义和推广价值。

  作为平安集团高科技内核,科技解决方案已经应用在超400个场景中,积极孵化智慧业务,助力建成生态闭环;作为IT后台综合管理平台,开发和运营平安关键平台和服务,支持平安保险、银行、投资、互联网等业务高效协同发展;平安科技也是云平台的积极构建者,平安云已经形成从IDC基础设施到SaaS的全栈服务能力,打造的生态平台已经服务过5亿用户,并拓展至海外市场。

  目前,AI模型覆盖的常见疾病辅助诊疗已经覆盖1000+,约8亿潜在患者受惠其中。平安智慧城市-智慧医疗已与近20个省市的医疗行政主管单位开展紧密合作,并与超300家医疗机构实现签约合作落地。医疗作为平安构建五大生态圈中的重要一环,平安集团相信,科技与场景的深度融合,不仅有利于快速推进五大生态圈形成,并最终受益更多人享受科技发展成果。

  近日国际顶级医疗影像会议ISBI传来捷报,平安集团旗下平安科技获得肺癌病理分割(ACDC)、内窥镜影像质控(EAD)和病理性近视检测(PALM)三个竞赛的总冠军以及六项子任务世界第一。

  肺癌是发病率最高的癌症之一,该比赛评比肺癌的自动检测和分类AI算法,平安科技以绝对优势获得冠军(0.8373 v.s. 第二名0.8297),战胜来自韩国Lunit公司、北航、美国国家癌症研究所等391名参赛人员。

  在技术赋能实际场景方面,平安已经积累了丰富的实践经验。基于技术优势,平安科技已经在智能医疗质量控制、智能疾病预测、智能分诊导诊、智能医疗影像筛查、智能辅助诊断和治疗等领域,集成端对端的疾病全流程解决方案矩阵。从诊前、诊中、诊后三个看病环节入手,帮助解决患者、医生、医疗机构三类型用户面临的医疗痛点。

  该挑战赛评比检测视网膜眼底图像中的病理性近视的AI算法,有着广泛的临床应用。平安医疗科技以绝对优势斩获总成绩冠军(3项核心指标全面领先),并且获得视盘分割和病灶分割这两个子任务的冠军,战胜来自清华大学、香港中文大学、深圳大学、新加坡国立大学、比利时鲁汶大学等345名参赛人员。

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