电影《我不是药神》的热映，不仅掀起了大众对专利药品定价过高的热议，也让AI技术在医疗领域的应用前景再次被展开讨论。
在一场肺癌CT影像人工智能系统演示中，10余张检测图像，通过云端上传系统后十几秒，一个小红圈出现在影像上，圈定范围即为系统自动识别的病灶，准确率达93．9％。除了识别速度高于年轻病理医师外，准确率也很高。而这仅是AI医疗影像应用场景的冰山一角。
根据汇医慧影测算，仅通过智能初诊系统平台，乳腺疾病影像诊断便可节约60－70％时间，胸片诊断能节约近50％的时间；在准确率上，通过各家医院数据自我迭代以及模型精准调优，目前已达到95％以上。
近两年，伴随机器学习和 学习等技术发展，基于模式识别的AI系统已经在图像和语音两大方面超越了人类表现，尤其在安防、金融和医疗等领域被广泛应用。
其中，过去一年，中国AI医疗公布的融资事件超过30起，融资总额达到18亿元。而在医疗领域的应用，主要就是AI影像，因为技术成熟和资本催化，风口之下，AI影像产业也开始大爆发。
汇医慧影CEO柴象飞在接受记者采访时表示，任何一个产业的爆发都要具备两个条件，一是市场需求，一是技术条件，二者兼具才能形成产业。
“回顾AI影像这三年，蛮有意思的”
自2015年开始，以比尔·盖茨、马斯克等为代表的反AI为主阵营叫嚣，到AI技术走向商业应用，再到今年产业化元年，AI技术逐渐成熟国家政策相继加持。“这是一个非常好的时代和创业环境。”柴象飞告诉记者，正是在这样的背景下，他毅然决定回国创业。
柴象飞是阿姆斯特丹大学医学影像学博士、斯坦福大学博士后，在医学影像人工智能、图像处理、数据分析领域拥有超10年跨学科科研经验。2015年，回国后创立汇医慧影，目前，公司形成了成熟的医联体医院解决方案，打造了医学影像的数字化、移动化、智能化，完成了从筛查、诊断、治疗决策支持的闭环。
“创办汇医慧影的初衷，就是想要开发出医院能够真正用起来的AI影像产品，解决影像医生短缺及其大量漏诊误诊问题，尤其在中国很多二三线城市和乡镇，老百姓不能获得很好的医疗服务，影像医生数量远跟不上市场需求。人工智能系统的高效率和高准确度，让其有很大希望和能力能够彻底解决这一问题，让医院摆脱对影像医生的重度依赖。”
每件事情的发生似乎都为下一个事件奠定基础。2015年，公司成立不久，柴象飞他们便遭遇了尴尬。当时，中国医院的信息化程度严重滞后，即使一线城市的三甲医院，IT系统的“上云”比例也很低，而当时美国医院的云化程度已经很高。
柴象飞决定从影像云平台开始做起，主要为解决医院底层难题，以此打通医院内部以及各级医院之间的数据连接，这也对国家提倡的分级诊疗有着重要作用，是医联体和区域影像中心的重要基础设施。
以北医三院为例，使用智慧影像云平台后，IT系统实现“上云”。这次合作除了给汇医慧影积累下很多工程化经验外，也为后来做AI影像系统奠定了很好的数据基础。
2016年，汇医慧影获得蓝驰创投千万级A轮融资，这也是业内首笔医疗影像融资。
有人评价说，这次融资激发了资本对AI医疗的投资热情。因为不久之后，雅森科技、连心医疗和推想科技等公司也接连获得千万级以上投资，无论是投资数量还是时间间隔，都不难看出“AI＋医学影像”领域的火热。
到了2017年，这是汇医慧影锦上添花的一年。这一年，柴象飞的导师邢磊正式加入，担任公司首席科学家。
邢磊是斯坦福大学终身教授、斯坦福医学院医学物理系主任，同时兼任电子工程系、分子影像及生物信息专业及Bio－X教授，从事医学影像、医学物理及医学信息方面教学研究长达20余年，也是国家“千人计划”专家。
在他的指导下，汇医慧影将学术上非常流行的影像大数据组学分析方法论“放射组学”体系化和平台化，并进一步推向市场。放射组学可以应用于疾病探测、病灶分割、诊断、治疗选择（个性化医疗）、疗效评估和临床预测等众多项目。
目前，汇医慧影的放射组学云平已入驻国内300余家医院，有超过1000位放射医师使用，可提供病灶勾画、特征值计算分析、机器学习和个案预测的一键分析，并针对不同病种出具详细量化报告。
“当然，如果放射组学＋AI止步于科研，体量还太小，价值也不大。我们希望能够摸索一套方法，让医生参与到医学创新中，将科研成果转化到临床验证和应用。”柴象飞说到。
举例而言，汇医慧影与北京301医院血管外科郭伟主任合作研发了主动脉人工智能研究云平台AORTIST2．0，解决了B型主动脉夹层手术中的精准测量、预后预测和远程随访三大核心问题，这也是全球首个B型主动脉夹层人工智能自动分割方法，并在今年4月正式发布。
目前，汇医慧影产品覆盖全链条AI影像服务，包括智慧影像云平台、数字智能胶片、肿瘤放疗云平台、大数据智能分析云平台、影像智能筛查系统和人工智能诊断云平台等六大核心服务，从医学影像数字化到移动化再到智能化，完成了从筛查、诊断到治疗决策的闭环。
12下一页>（免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。 ）
