提前预测疾病，精准识别病灶 平安科技真的有这么神奇？

智能辅助诊疗■通过医疗影像抓取肺结节

■智能分析肺结节情况

■结合历史病程分析病变可能

世界已有共识，AI早已不是科技公司的专属，平安集团旗下的平安科技就是一个典型例子。作为人工智能行业代表之一，在4月13日于香港举行的2018互联网经济峰会上，平安科技展示了引人瞩目的技术实力。

无数据，不智能，过去几年，平安科技一直致力于AI研发，平安集团4.36亿互联网用户和1.66亿个人客户是平安科技AI智商高、智慧度精的基础，从而能够真正做到用“匠心”读懂用户。

在平安科技研发中，AI+医疗成绩斐然。据悉，平安科技打造的是一个全方位的医疗系统：既可以为政府方精准地开展疾病预防工作，包括流感概率以及肿瘤、慢病、高血压、糖尿病发生率的预测等；也能为健康供应商提供智能读片，为病人提供自我诊疗体系，为支付方提供防欺诈保障和智能保险等。在整个医疗过程中，AI带来的智慧管理、虚拟医生、智能检测与健康趋势分析等，都是崭新的医疗体验。

■新快报记者 郑志辉

“AI+大数据”已可提前预测疾病

2017年12月25日至31日，全国流感活动仍均处于冬季流行高峰水平，且仍呈现上升趋势。面对严峻的流感形势，却缺乏有效的治疗手段。鉴于此，对于流感的疾控预防则显得十分必要。

由平安科技联合深圳市疾控中心成立的流感预测课题组，利用海量数据以及人工智能算法模型，提前一周掌握流感的活跃趋势，并及时向深圳市各医疗机构发出流感防控通知，提醒市民提早采取防控措施。得益于此，深圳市在这段流感活跃期，尚未发现流感重症死亡病例。

另外，去年12月，平安与重庆市疾控中心联合发布了智能疾病预测与筛查两大模型的研究成果，可实现提前一周预测传染病发生情况。据重庆监测数据显示，应用流感、手足口病预测模型，可以提前一周预测传染病发生情况，流感和手足口病预测模型的准确率均达到86%以上，高发季预测准确率可达到90%以上；应用慢阻肺智能筛查模型，可大幅减少筛查成本，提高筛查效率，准确率达到92%。

如何预测疾病发生？相较于国内外的传统预测技术，平安科技首次提出了一种“宏观+微观”的疾病预测方法。具体而言，在宏观或地区层面，通过整合全国上百个城市的环境气象因子、人口信息、产业结构、经济教育发展等一系列宏观因子，对历史数据进行尝试挖掘，分析时间序列。在微观层面则通过整合全方位、多维度的预测因子和信息来预测疾病发生风险，包括信息高度相关但频度较低、分别稀疏的医疗健康因子（体检/就诊/告知等），以及信息频度和深度较高的个人行为因子（财务/职业/生活等）和互联网因子（舆情/行为LBS等）等。

平安颖像助力基层医院变神医

糖网病是糖尿病最常见的微血管并发症之一，病情严重时会导致视力下降甚至失明，发病率极高。硬性渗出、微动脉瘤和出血这三个病灶是诊断糖网病重要的特征，如果能及时发现和治疗，可极大降低失明的风险。

针对眼底图像这一场景，为保证检测的灵敏度，平安颖像团队利用自身在医疗诊断和深度学习领域的综合优势，利用深度学习、迁移学习等理论设计出新的分割网络，快速找出可疑病灶区域并进行边界分割。

今年3月，在一场国际医学影像顶级会议的眼底图分析竞赛中，平安颖像平台斩获硬性渗出物分割任务世界第一，出血世界第二，微动脉瘤世界第三的好成绩。目前，平安颖像技术可实现在几秒内完成病灶标记和分割，这在医疗诊断中具有显著的应用价值。

得益于读片速度的提升，以及准确率的显著提高，目前，平安颖像技术已落地应用于基层医院的辅助诊断中，为广大医患群众带来便利。比如，平安颖像平台在贵州龙里县人民医院应用近2个月来，已扫描超过1000份患者肺部影像报告，辅助发现60多名肺结节病例，并发现一例可疑重症病例转诊至上级公立三甲医院。此外，平安的人工智能技术还运用在胃癌检测、肝癌识别、骨龄预测疾病的医疗影像辅助诊断中。

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