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<card title="产品主打全病种辅助诊断系统，体素科技用AI赋能现有的临床工作流程_砍柴网">
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	<p align="center"><big>产品主打全病种辅助诊断系统，体素科技用AI赋能现有的临床工作流程</big></p>
	<p align="right">2018-06-19 09:43</p>
	<p>近日，动脉网在杭州举办了以&ldquo;新构造&rdquo;为主基调的第二届2018年基层医疗论坛。体素科技创始人丁晓伟以《AI-医生的左膀右臂》做了精彩演讲并接受了动脉网的专访。以下是专访内容：<br />
<p align="center"><img src="http://vcbeat.net/upload/image/03/06/18/44/1529293488222113.jpg" border="0" alt="微信图片_20180613111633 - 副本.jpg" /></p><br />
丁晓伟：UCLA计算机系研究助理教授，博士（师从奥斯卡奖得主Terzopoulos院士）：交大本科毕业到UCLA博士（计算机、辅修应用数学）历时不到三年，打破UCLA计算机系博士毕业用时记录。 前Cedars-Sinai医学中心人工智能医疗部研究员，师从美国最佳医生得主，心脏核医学奠基人Daniel S. Berman，磁共振成像著名专家Debiao Li。<br />
从医学专业的角度讲，为了能够更好地赋能现有的临床工作流程，体素科技不是以病种而是以影像协议来定位产品类型。行业里很多产品是针对单病种或单一病灶类型研发的，比如糖网病辅助诊断系统、肺结节辅助诊断系统等等。体素科技的产品依据影像协议来定位产品的。比如说胸部CT解决方案，眼底图像解决方案，胸部X光解决方案。<br />
以胸部CT解决方案为例，放射医生在检查一份肺部影像时，他还要关注筛查者是否患有肺气肿、支气管扩张、肺炎、纵隔病变、胸壁病变，扫描范围的上腹部病变等胸部疾病。一线放射医生希望未来的AI系统可以像医生一样，对胸部疾病进行全面的检查，而不仅仅是肺结节的筛查，最后出一份初步的检查报告。<br />
&gt;&gt;&gt;&gt;全病种辅助诊断系统适合用于初诊<br />
丁晓伟告诉动脉网，肺癌的发病率非常高，但是这个高发病率是与其他的癌症相比较的，但和其他普通的疾病相比发病率还是要低很多。<br />
病人如果是初次诊断，一般只知道症状和高危因素，到了临床科室后，医生会根据情况建议患者拍何种片子。放射医生在拿到片子前，也不会提前知道拿到的放射肺部影像哪里有问题，也不会假设筛查者患有哪种疾病。<br />
所以按照自然地逻辑，这段是从影像协议开始。影像协议是指患者做的胸部CT、眼底照相、冠状动脉CT等。<br />
对于治疗过程中的复诊病人，医生知道患者的具体病情，医生的诉求是监测患者的治疗效果。这不属于诊断的范畴，而是管理观察的范畴。因此，体素科技在产品中加入了相应病灶的前后对比。<br />
对于那些初次诊断没有结果，复诊来确认疾病的患者，此类情况可以以假设某种疾病为前提，因为医生之前已经怀疑是某种疾病，此次只是来确认。针对这种情况，体素科技的单病种产品和全病种产品</p>
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