放射科医生选择AI供应商的10大标准

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目前,全球有超过150家独立软件供应商正在开发用于医学影像分析的人工智能解决方案,因此,放射科医生在众多企业中挑选合适的供应商是一大挑战。

以下是放射科医生在与医学影像AI供应商合作之前,应该考虑的10大因素(以及向供应商提出的疑问):

-至今已筹得多少资金,投资者是谁?

-一般的资助期为多久?最近的资助期何时完成?

-算法已全部清除,还是只清除部分?如果部分参与,哪部分被批准,为什么?这个标签清楚地标示给最终用户了吗?

-供应商是否有进一步的监管申请?

-谁是领导团队和医疗咨询委员会的成员?

9. 供应商的融资能力

二是汽车再制造作为一个新的理念还没有被人们广泛认识,各方对发展汽车再制造产业的重要意义尚缺乏足够的认识,汽车再制造对消费者仍是一个陌生概念,亟须打破“认知”。

-人工智能结果是否集成到PACS界面,或算法是否需要一个单独的用户界面来查看结果?

近几年来,我国汽车再制造行业在不断探索中快速发展,目前已进入以国家政策推动和市场机制拉动为中心的新阶段。截至2018年底,我国的汽车保有量达到2亿4千万辆,后市场产值超万亿规模,我国具备再制造产业基础的企业已超过2000家。另据估算,2018年再制造发动机10万台、自动变速箱20万台、转向机2000万只,整个汽车零部件再制造行业交易额或超过300亿元。

一是汽车再制造与维护保养和大修有着本质区别。修复产品往往比生产新品所需的技术水平还要高,再制造建立在高端技术和先进装备的基础上,目前我国汽车零部件修复、改造的水平还远远不够。

放射科医生应该问的问题:

-谁给图片做了标注?开有经验的放射科医生还是其他人?

业内人士表示,面对未来汽车再制造业任重道远,更需业界勠力同心。相信随着产业深度发展,汽车再制造业以产业技术为支撑,集聚发展,市场必将破茧成蝶,迈入蓝海时代。

人工智能第三次浪潮的兴起,归因于从经典机器学习到深度学习方法的技术转变。人工智能供应商面临的挑战仍然是减少终端用户(放射科医生)的深度学习模型“黑盒”现象,因此算法开发所用的方法是关键。

许多AI算法开发者都是依赖外部资金的初创公司。通过多轮融资筹集资金的能力,反映了一个供应商的潜在长期成功。

-是单中心临床研究还是多中心临床研究?与现有的临床实践相比,人工智能算法的性能如何?AI解决方案应该等于或优于当前的实践标准。

三是我国汽车再制造还处于试点探索阶段。一方面,销售渠道与消费者之间还不能满足良好的供需关系;另一方面,旧件回收体系不健全,使再制造企业在原材料获得方面存在障碍;还有是现行法规政策在某些方面制约了汽车零部件再制造产业的发展,有关管理制度亟须健全,技术标准还不完善,监管体制、产品和再制造对象的市场机制还没有形成。

在放射学领域,人工智能有数百个潜在的应用场景,但重点应该聚焦于哪些AI能产生最大影响的领域,如用自动化工具解决放射科医生的重复性任务(例如,手动测量图像特征),并为更复杂的情况提供额外的信息和决策支持。

-结果如何显示?它们是作为图像上的叠加显示还是作为单独的报告显示?

放射科医生应该问的问题:

8. 技术支持和收费方式

-使用人工智能对诊断和治疗决策有什么影响?它会改善病人的护理吗?

放射科医生应该问的问题:

放射科医生应该问的问题:

虽然汽车再制造目前在我国已有良好开端,但仍处起步探索阶段,与发达国家相比存在很大差距。

放射科医生应该问的问题:

放射科医生应该问的问题:

-发展商采用什么定价模式?他们是按使用次数收费(例如,每次扫描次数收费),还是按价格收费(不管算法的使用情况)?

-如何授权解决方案?是一次性(永久)的许可证费用,还是重复使用的软件即服务(SaaS)许可证?

-供应商已获得多少轮融资?

-通常有多少放射科医生为每张标注做标注?如果有两名放射科医生对图像进行了标注,那么开发人员是否使用了第三名放射科医生来处理其中的差异?

随后十多年中,政府先后制定和出台了一系列支持再制造产业发展的法规政策,为我国汽车再制造产业的快速发展创造了良好的政策环境。2008年3月,发改委发布《关于组织开展汽车零部件再制造试点工作的通知》,14家汽车整车和零部件企业成为首批汽车零部件再制造试点企业,标志着我国汽车再制造产业化工作正式启动。2009年1月,《循环经济促进法》正式实施,为推进再制造产业发展提供了法律依据。2010年2月,发改委和工商管理总局确定启用汽车零部件再制造产品标志,加强对再制造产品的监管力度,进一步推进汽车零部件再制造产业的健康发展。同年5月,发改委等11个部委联合发布了《关于推进再制造产业发展的意见》,将汽车零部件、工程机械和机床作为再制造产业发展的重点领域。两个月后,国务院法制办公布了《报废机动车回收拆解管理条例(征求意见稿)》向社会公开征求意见。

-用于训练和验证算法的图像数据集与用于测试算法的图像数据集是否不同?

-人工智能解决方案是否会改变治疗路径,从而为医疗服务提供者节省成本?

据麦肯锡发布的全球后市场统计数据显示,2019-2035年,我国汽车后市场将保持在10%-15%的增速,预计到2035年将达到4.4万亿元左右,汽车再制造业发展行业市场空间巨大,未来可期。

用例(use case)是一个值得用AI解决的问题吗?在放射科医生参与有限的情况下,快速且容易诊断的用例可能无法支持AI。

当放射科医师采用来自多个供应商的人工智能解决方案时,应该考虑处理单个合同和发票的管理开销。算法开发人员提供的技术支持水平是另一个重要的考虑因素,如果算法会对PACS的性能产生负面影响,那么除了可靠性之外。

只有获得监管许可的解决方案才能用于临床实践。目前,已有57家供应商获得了美国FDA、CE Mark(欧洲)、PMDA(日本)和MFDS(韩国)四大监管机构之一对77种医学影像机器学习算法的监管批准。

10. 供应商的领导团队

人工智能解决方案的结果,需要无缝地集成到放射科医生首选的诊断查看器中。放射科医生应该能够查看和潜在地交互(编辑/接受/拒绝),在不影响生产力的情况下查看结果。

-这些图像是从人口统计数据和医学成像器械商那里获得的吗?

-放射科医生使用人工智能优先做的事项是什么?该如何确定?

我国汽车再制造产业的发展离不开政策上的大力支持。早在2005年,国务院就颁布了《关于加快发展循环经济的若干意见》,明确表示支持废旧电机产品再制造。另外,发改委和工信部确立建设8个再制造产业基地,以促进产业的规模化发展。

放射科医生应该问的问题:

医院将人工智能应用于其临床工作流程的首要考虑是业务需求的相关性和契合度,人工智能解决方案是否真正解决了科室的需求?

-是否使用临床生物标记或活检来验证带标注的图像?

2011年,全国人大审议通过的“十二五”规划,把“再制造产业化”列入循环经济重点工程。2012年,国家发改委完成了对第一批再制造试点的13家企业的验收,并公布了第二批33家再制造试点企业名单及实施方案。2013年,发改委、财政部等部门联合颁发《再制造产品“以旧换再”试点实施方案》。今年5月6日,中国政府网正式公布《报废机动车回收管理办法》,自2019年6月1日起施行,发动机、变速箱、前桥、后桥、车架等“五大总成”再制造解禁,这对目前仍然处在寒冬中的中国汽车制造业是巨大利好,为汽车再制造产业发展注入新的动力。

以安全、快速、低成本的方式向医疗服务提供商提供人工智能解决方案是其成功的关键。

-临床研究是否涉及单个或多个读者?

-该解决方案是否在其他市场受到监管?例如,在邻国或其他主要市场(如CE商标)?

创立于2017年的「AI最佳掘金案例年度榜单」,是业内首个人工智能商业案例评选活动。雷锋网(公众号:雷锋网)从商用维度出发,寻找人工智能在各个行业的最佳落地实践。

-人工智能解决方案是否改变诊断路径,为患者和医疗服务提供者提供价值?例如,减少侵入性手术的需要,从而降低病人的风险。

针对临床相关性,放射科医生应该向AI供应商提出以下问题:

放射科和医疗保健提供者希望看到人工智能解决方案的投资回报。

如果基于云,是否在通过AI算法分析图像之前删除受保护的健康信息(PHI)?

放射科医生应该问的问题:

-供应商是否有美国FDA的监管批准?如果是,它收到了什么类型的许可(即,是510(K)PMA还是de Novo )?

-什么类型的临床研究用于验证?前瞻性研究同时使用病例和非病例资料,其重要性大于回顾性研究。

-谁将为人工智能算法提供技术支持?是算法开发者还是他们的发行伙伴?

-人工智能的结果是否可以根据放射科医生的临床判断进行编辑、接受或拒绝?

雷锋网原创文章,。详情见转载须知。

-人工智能解决方案是生产力工具,还是专注于质量改进的解决方案?缺乏放射科医生的医疗服务提供商可能会看重能提高生产率的AI算法,但其他提供商可能会看重能提高诊断和治疗决策质量的算法。

-使用了多少例图像来训练算法?

-人工智能解决方案在未来的几年里还会有意义吗?

一旦开发出来,人工智能算法应该进行理想的临床研究,以测试其模型鲁棒性、准确性和复现性

-领导团队的成员是否有类似的工作经验?

-领导团队是否有将医疗科技产品推向市场的经验?

AI解决方案是在本地本地安装还是需要访问云服务器?

领导团队(C-suite)和医疗咨询委员会的信誉和经验是供应商在产品开发和进入市场战略方面取得成功的关键。

AI算法是否需要专用的虚拟机?可以容器化吗(例如Docker)?

决定汽车零部件再制造水平的一个重要因素,是汽车及部件的使用年限,欧洲的平均车龄是9年,美国10-12年,欧美的零部件再制造占到汽车后市场50%的份额。相比之下,中国的平均车龄是4.5年,再制造份额只占2%-3%。与欧美国家之间的巨大差距,正是我国汽车再制造行业的蓝海机会。

雷锋网年度评选——寻找19大行业的最佳AI落地实践

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