近年來，“AI+醫(yī)療”成為科技賦能醫(yī)療行業(yè)的熱點方向，在影像識別、醫(yī)藥器械等方面實現(xiàn)了諸多落地探索。醫(yī)學(xué)影像AI研發(fā)的顯著特點之一是需要不同的學(xué)科和行業(yè)交叉協(xié)作，發(fā)揮各自的專業(yè)與優(yōu)勢，共同來完成創(chuàng)新。然而實際中，醫(yī)療機(jī)構(gòu)、科研院校、科創(chuàng)企業(yè)普遍面臨數(shù)據(jù)來源少、標(biāo)注太耗時、缺乏適用算法、產(chǎn)學(xué)研結(jié)合難等痛點，醫(yī)療影像AI創(chuàng)新仍然屢屢遭遇“卡脖子”的情況，全行業(yè)亟需更具系統(tǒng)性和綜合性的研發(fā)和轉(zhuǎn)化解決方案。

作為醫(yī)療健康領(lǐng)域的“數(shù)字化助手”，騰訊近日對旗下一站式醫(yī)學(xué)影像智能服務(wù)平臺——“騰訊覓影開放實驗平臺”進(jìn)行了全新升級并開放注冊。通過高效數(shù)據(jù)管理、簡易算法設(shè)計、靈活算力配置、安全權(quán)限管理、便捷項目觸達(dá)以及快速合作互聯(lián)等多個方面的提升優(yōu)化，平臺打通了從影像數(shù)據(jù)脫敏、接入、標(biāo)注，到模型訓(xùn)練、測試、應(yīng)用的全流程服務(wù)，構(gòu)建起數(shù)據(jù)全生命周期管理閉環(huán)。

以騰訊公有云為強(qiáng)有力基底，平臺通過影像數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)流程的互聯(lián)互通，從數(shù)字化“工具箱”升級為SaaS服務(wù)平臺，與全行業(yè)形成長久連接關(guān)系，助力打破醫(yī)療影像AI產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新壁壘，有望提升科研成果在臨床的轉(zhuǎn)化落地效率。

升級一站式全生命周期數(shù)據(jù)管理算法設(shè)計也如同搭積木般簡易

影像檢查是最常見的醫(yī)療環(huán)節(jié)之一，每天都會有大量的影像數(shù)據(jù)在醫(yī)院產(chǎn)生。有研究統(tǒng)計，超過90%的疾病診斷數(shù)據(jù)來自于醫(yī)學(xué)影像，其對臨床治療的指導(dǎo)意義不言而喻。這座“數(shù)據(jù)寶藏金礦”日益雄厚，隨之產(chǎn)生的是愈加復(fù)雜的醫(yī)學(xué)影像分析和處理要求。AI技術(shù)應(yīng)用的出現(xiàn)，適時地為輔助醫(yī)學(xué)技術(shù)的研發(fā)提供了新動力。比如，在新冠疫情爆發(fā)后，CT影像的AI輔診技術(shù)成為了識別新冠肺炎的重要手段，有效提升了一線醫(yī)療影像檢查診斷效率。

AI技術(shù)若想在醫(yī)療影像領(lǐng)域不斷開花結(jié)果，仍需解決很多實際問題：醫(yī)療機(jī)構(gòu)有大量高價值的影像數(shù)據(jù)，也有很多科研需求，但苦于數(shù)據(jù)標(biāo)注工作太耗時；科研院校產(chǎn)學(xué)研合作和轉(zhuǎn)化需求旺盛，但缺乏訓(xùn)練數(shù)據(jù)且算力資源有限；企業(yè)希望能將新產(chǎn)品真正轉(zhuǎn)化落地，但亟待解決AI算法學(xué)習(xí)成本高、研發(fā)投入大等問題。此外，基于醫(yī)療數(shù)據(jù)管理的復(fù)雜性，國家陸續(xù)出臺了《關(guān)于印發(fā)加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全和數(shù)據(jù)保護(hù)工作指導(dǎo)意見的通知》等多部法規(guī)條例，要求加強(qiáng)對醫(yī)療數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、傳輸、存儲、使用、共享、銷毀等全生命周期管理，更是增加了醫(yī)療影像AI科研的壓力和難度。

對此，騰訊覓影開放實驗平臺基于騰訊強(qiáng)大的技術(shù)和連接能力，在AI研發(fā)中扮演了專業(yè)“工具箱”的角色，創(chuàng)新性地集數(shù)據(jù)中心、算法中心、應(yīng)用中心、管理中心、合作中心五大功能要素于一身，為全行業(yè)提供“開箱即用”的一站式數(shù)據(jù)管理服務(wù)。一方面，用戶可在平臺上將數(shù)據(jù)上傳、存儲、可視化、標(biāo)注、統(tǒng)計、增刪改等不同階段、不同操作歸攏到一起，數(shù)據(jù)上線后即可完成整個項目的流程；另一方面，通過多層級權(quán)限、操作記錄可視化、數(shù)據(jù)與模型公共倉庫等管理手段，有效防控風(fēng)險的同時，滿足全流程數(shù)據(jù)處理以及行業(yè)合作需求，輕松實現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期的有效有序管理，讓影像數(shù)據(jù)得以不斷流動到不同的階段，釋放出價值。

騰訊覓影開放實驗平臺全面升級

算力、算法和數(shù)據(jù)是人工智能的三個要素。數(shù)據(jù)本身并不意味著價值，要釋放出價值，就必須進(jìn)行有效的分析、運(yùn)用。AI科研成果要在一個場景中的落地，從數(shù)據(jù)的算法開發(fā)設(shè)計、訓(xùn)練、集成往往要經(jīng)歷專業(yè)而漫長的過程，另外，算力配置不同也會影響成本與周期。

為幫助行業(yè)提高AI算法開發(fā)效率， 同時滿足用戶對算力的不同需求，升級后的開放實驗平臺秉承“化繁為簡”的理念，為用戶提供了簡易的算法設(shè)計方式和靈活的算力配置?；隍v訊智能鈦機(jī)器學(xué)習(xí)平臺，用戶可以對算子進(jìn)行拖拉拽搭，將人工智能算法的不同步驟實現(xiàn)“積木式”集成，即可完成可視化的算法設(shè)計與驗證的全流程，無須再親自寫代碼。另一方面，平臺支持影像組學(xué)和常用深度學(xué)習(xí)算法網(wǎng)絡(luò)，支持算法研究機(jī)構(gòu)接入自研算法，支持notebook模式，并匯聚不同類型影像的AI識別算法模型、業(yè)內(nèi)常用算法、靈活的算力配置以供用戶選擇，方便各行業(yè)借助全套AI訓(xùn)練模型驗證自身在醫(yī)學(xué)中的概念，快速生成應(yīng)用，極大地降低了使用門檻，也為用戶節(jié)省了高昂的算法學(xué)習(xí)成本。

科研題目的算法驗證從寫代碼簡化成疊積木

加速產(chǎn)學(xué)研一體化互聯(lián)合作讓醫(yī)療影像AI成果“從實驗室到病床旁”

醫(yī)療科研工作之間需要經(jīng)常協(xié)作，醫(yī)療影像AI的研究也是如此。目前，醫(yī)療影像從業(yè)人員的分布極為廣泛，他們來自不同行業(yè)，涉及臨床醫(yī)療、醫(yī)學(xué)影像檢查、數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、信息管理學(xué)等領(lǐng)域，這些人才在工作中通常需要發(fā)揮各自的長處和經(jīng)驗，以及學(xué)術(shù)背景優(yōu)勢，以合作的形式來完成各項數(shù)據(jù)分析，發(fā)掘醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的價值，從而形成對臨床醫(yī)學(xué)的支持。

然而，醫(yī)院、高校、企業(yè)各方長期以來在產(chǎn)學(xué)研過程中，經(jīng)常受找不到合適的合作對象，科研需求無法對接臨床需求，難以完成科研成果產(chǎn)品化等問題的困擾，一項醫(yī)療影像AI產(chǎn)品，要想從實驗室走到病床旁，中間困難重重。

基于此，騰訊覓影開放實驗平臺希望為醫(yī)療影像AI跨行業(yè)合作，不斷提供新的解決思路與路徑。開放實驗平臺作為騰訊公有云的SaaS服務(wù)，實現(xiàn)了有網(wǎng)絡(luò)的地方即可訪問項目和數(shù)據(jù)，并且進(jìn)行人工智能算法訓(xùn)練。同時，通過云儲存、合作中心、數(shù)據(jù)技術(shù)中臺等功能，可實現(xiàn)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)流程的互聯(lián)互通，與全行業(yè)形成以SaaS服務(wù)為核心的長久連接關(guān)系，如同打開水龍頭就能用水一樣，讓不同的科研需求、轉(zhuǎn)化需求在平臺上輕松找到合適的合作對象，促進(jìn)院內(nèi)院外的協(xié)同創(chuàng)新，縮短科研課題與產(chǎn)品研發(fā)的對接與打磨時間，提升醫(yī)學(xué)AI生態(tài)的整體研究能力，加速完成醫(yī)療影像等人工智能產(chǎn)品的開發(fā)和落地。

開辟醫(yī)療影像AI科研協(xié)同新路徑

古有書同文、車同軌以奠定社會一統(tǒng)的基礎(chǔ)，在醫(yī)療影像的數(shù)據(jù)世界里，往往也需要通過標(biāo)準(zhǔn)化、通用性強(qiáng)的分析和統(tǒng)計方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，使不同行業(yè)對數(shù)據(jù)分析過程和結(jié)果達(dá)成一致理解。騰訊覓影開放實驗平臺面向各行業(yè)，提供了從數(shù)據(jù)脫敏、接入、標(biāo)注，到模型訓(xùn)練、測試、應(yīng)用的多種數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析工具和全流程服務(wù)，以滿足不同機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)處理需求，化解各行業(yè)在醫(yī)學(xué)影像AI研發(fā)中所遇到的問題。其中僅數(shù)據(jù)標(biāo)注一項，平臺就支持多種類型標(biāo)簽靈活配置，包括信息標(biāo)簽、分類標(biāo)簽、檢測標(biāo)簽、分割標(biāo)簽；同時支持多種數(shù)據(jù)標(biāo)注方式，例如矩形檢測框、多邊形分割、自由筆勾畫，滿足不同項目中標(biāo)注及標(biāo)簽需求。此外平臺支持靈活的標(biāo)注權(quán)限配置，可以配置標(biāo)注、審核、仲裁等權(quán)限，滿足不同標(biāo)注流程及標(biāo)注規(guī)范，幫助各種類型研究人員更好、更全、更細(xì)的掌握數(shù)據(jù)的多樣性信息。

除了醫(yī)療影像AI 領(lǐng)域的研究，開放實驗平臺還在不斷擴(kuò)展基于SaaS體系的服務(wù)邊界。因應(yīng)藥監(jiān)局新政策要求中心影像評價，開放實驗平臺提供了一套在云端的數(shù)據(jù)標(biāo)注分析系統(tǒng)，用以藥物的臨床實驗評估，助力減少實驗誤差，提高藥物研發(fā)工作的效率。

本次騰訊覓影開放實驗平臺的升級，是加速建設(shè)醫(yī)療影像AI產(chǎn)學(xué)研新生態(tài)的全新實踐，將通過開放AI應(yīng)用開發(fā)技術(shù)能力，進(jìn)一步降低醫(yī)療影像AI科研的門檻與困難，讓更多的創(chuàng)新者參與到行業(yè)中來，探索人工智能在醫(yī)療影像中的多元化應(yīng)用場景與價值。