阿里、百度、华为……巨头为何青睐CT影像智能诊断？

一个直接的例子，当新型冠状肺炎的疫情结束后，那些战斗在一线的医务工作者，势必会重新审视AI这个“新战友”，进而延伸出更加广泛的应用，比如同样的技术被应用于肝癌、肺癌等病情的早期筛查，毕竟这些病历同样需要在几百张影像中找到病变的组织，并对它的良恶性做出准确的判断。

只是这样的话题似乎并不新鲜，早在2016年就有“人工智能+医疗影像”元年的说法，图像识别在医疗中的应用渐渐兴起，这次疫情中崭露头角的推想科技、连心医疗等均诞生于这一年。尽管在过去几年中，这些企业很少被外界所关注，以至于在资本市场都有些寒冬的味道，但经此一“疫”后大概率会迎来新的风口。

何况人工智能行业的协作方式也在发生转变，进一步为医疗垂直领域的布道者们提供了新的机会窗口。

以连心医疗为例，在创立之初主要提供肿瘤数据平台搭建和医疗数据分析，涉及医疗影像处理、分割、配准等等。但在CT影像的攻坚战中，连心医疗选择在自身数据优势的基础上，基于百度飞桨平台快速开发上线了基于CT影像的肺炎筛查与病情预评估AI系统并对全国定点收治医院免费开放，为抗击疫情贡献一己之力的同时，也给出了医疗服务升级的新思路：

以往医疗机构想要开发肺炎CT影像智能诊断类的应用，需要找到某家科技公司进行联合开发，其中的门槛和成本不言而喻。如今却可以在百度飞桨的EasyDL图像分割模型中，直接选择“肺炎CT影像识别专用算法”，只需要少量的数据训练即可获得基于实际场景进一步优化的模型，以及可灵活支持多种部署形式、可即用的模型服务。

沿循这样的逻辑，不排除诞生AI应用新范式的可能。百度飞桨就像是AI服务的“模型商店”，连心医疗这样的开发者打造上线了各种各样的“模型”，全球范围内的医疗机构们可以在“商店”中找到自己需要的“模型”，简单的适配就可以落地应用。

可以笃定的是，一旦这样的逻辑被跑通后，注定不会局限在医疗领域，不断向工业制造、市场营销、农业生产等领域延伸，又一次印证了王海峰关于“深度学习推动AI进入工业大生产阶段”的观点。

写在最后

麦肯锡喜欢用“灯塔工厂”来定义在第四次工业革命做出全球表率的企业，借鉴这样的说法，在时间和生产力做出示范的AI诊断，何尝不是医疗领域的“灯塔工厂”。

也就不难理解阿里、百度、华为以及人工智能创业们在这场费用疫情中与病毒“赤膊奋战”的勇气，担当和情怀只是其一，为医疗行业建造一座“灯塔”，用数据和技术重新定义医疗，无疑是同样重要的事。

（编辑：核心网）

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