CMEF现场｜医准智能发布乳腺钼靶3.0系统和达尔文智能科研平台

昨日，以“智能重构未来” 为主题的第81届中国国际医疗器械博览会（下称“CMEF”）在上海开幕。医准智能现场发布乳腺钼靶3.0系统和达尔文智能科研平台。

刚需——乳腺钼靶智能检测的蓝海 3.0更高准确率更强鲁棒性

“市场对乳腺钼靶智能检测的需求非常巨大，在我们的1.0和2.0产品推广上感受非常强烈。” 吕晨翀说，“我们接触的客户，无论是三级还是二级医院，都没有对乳腺钼靶智能检测系统有过任何的质疑，大家都觉得这个系统很需要，这跟早期做肺结节智能检测市场的教育是不太一样的。”

CMEF现场，医准智能正式对外发布乳腺钼靶智能检测3.0系统。升级后的系统病灶检出率进一步提高达到93%、良恶性准确率达到94%，实现了20秒完成乳腺全病种分析，覆盖乳腺钼靶全病种：肿块、钙化、肿块伴钙化、乳头回缩、皮肤增厚、腺体类型、淋巴结肿大，检测腺体类型并预测病灶良恶性；此外，系统自动生成BI-RAIDS分级和报告文本、自动计算钙化的数量和肿块大小，自动进行轴位和斜侧位配准。

在医准智能之前，乳腺钼靶的智能检测普遍用传统CAD实现，并不是采用AI技术，检测结果是假阳性数据比较高，且功能单一，只能看钙化、不能看肿块。医准智能在2018年6月发布了基于乳腺钼靶的人工智能检测产品，这是国内首个商业化的乳腺智能检测系统，在国际上也处于技术领先地位。

除了受到医生的欢迎，智能检测系统在乳腺钼靶设备生产商中也备受青睐，因为乳腺钼靶智能检测系统对钼靶机来说是一个全栈式的应用场景，提供了一个非常能切合医生痛点的完整解决方案。

买钼靶机搭载智能检测助手的模式，设备厂商和用户都非常认可。在服务百余家医院之后，3.0版本能够与国内外主流的数十家乳腺钼靶机的多款型号匹配，鲁棒性在实际应用中得到了验证。

达尔文——高易用、强安全的国际领先AI科研平台

与乳腺钼靶同时发布的还有AI医学科研平台——达尔文智能科研平台，集合Watson Machine Learning Accelerator在深度学习的全球实力，以及医准智能在影像组学上的深度研究实践，帮助医生零距离接触AI，高效自主进行医疗研究。

“Watson Machine Learning Accelerator一直在寻求细分领域的领头雁，我们很高兴看到医准智能在肺部和乳腺的智能检测方面取得的卓越成就，高效精准的特征给我们留下了深刻印象。” IBM中国系统开发中心人工智能解决方案总监崔玮博士表示，“而现在在Watson Machine Learning Accelerator上，用户已经可以直接调用医准智能的肺部和乳腺智能检测结果，我相信能够帮助用户体会到更美妙的AI医疗体验。此外，用户也可以通过达尔文智能科研平台，快速安全的使用Watson Machine Learning Accelerator，进行深度学习研究。”

达尔文智能科研平台支持包括CT/MR/DXR等多种类型的数据，内置了Watson Machine Learning Accelerator和医准智能影像组学双平台，具备标注 工具 、特征提取、模型训练以及模型实施一体化特征，全面满足医生的科研需求。

Watson Machine Learning Accelerator一直是全球领先的深度学习平台，具备最强大的模型调试工具，通过专业和高度自动化的参数搜索功能轻松学习出模型。

医准智能组学科研平台是基于影像组学的，高度可解释性模型的研发平台，提供丰富的交互功能，仅需要拖拽和点击操作即可完成标注到应用的全部流程；为疾病的诊断提供丰富定量的特征，将医疗影像从定性征象诊断走向高度定量特征诊断；并支持模型训练过程监视（准确率、Loss值等指标），具备模型评价可视化，以及特征可视化和特征降维功能。平台通过组件化的形式自主控制整个学习流程，产生出丰富的模型。

在素材整理阶段，平台提供自动分割功能和标注工具，AI自动病灶分割和自定义病灶区域两种模式，帮助医生进行数据处理，提升效率。在影像导入到系统后，AI自动对影像进行一次分割，医生可以选择其中的优质结果作为科研素材。此外，医生也可以选择通过标注工具对影像进行主动标注，或者修改AI的自动分割结果作为科研素材。

“达尔文智能科研平台是我们研发能力的一次集中输出，我们在辅助医生研究上有过很多非常成功的案例，这次将算法能力平台化，不仅包括了我们在影像组学的积累，还得到了Watson Machine Learning Accelerator的大力支持。”吕晨翀说，“我相信，这个平台能够为更多医学研究者带来更高效精准的AI研发体验。”

2019年7月25日-27日，亿欧大健康将主办 “GIIS 2019第四届中国大健康产业升级峰会” ，峰会以“雁栖健谈——从【规模】到【价值】的医疗变革”为主题，围绕医疗大数据、医药创新、非公医疗和科技医疗四大细分领域的市场环境、投资热点和产业变革等话题展开探讨。

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