为何此款医疗AI应用冲出重围，独占C位？——系列二：独有的资源能力和竞争优势

AI在行业落地时，数据的作用是毋庸置疑的，同样的算法，不同量级的数据量将导向不同的结果。在翻译领域，即使用同样的算法，谷歌AI的结果也明显更好，就是因为有更大的数据量。而在医疗行业，数据由于涉及隐私难以获得，并且就现实而言，当前产生的临床数据质量欠佳、不够规范，同时缺乏数据整合，存在大量非结构化数据。因此如何将医疗数据结构化，并搭建相应的存储、分析平台是人工智能+医疗应用最先需要跨越的障碍。

行业专家共识，AI想要在医疗领域落地和发挥作用，大规模统一标准的数据集是必不可少的，数据是一切的基础，这点正是翼展医疗集团联合清华大学生物医学影像研究中心的产业转化平台北京清影华康科技有限公司共同推出的磁共振斑块影像人工智能解决方案的核心竞争力。据产品负责人介绍，磁共振斑块影像人工智能解决方案研发的数据集全部经过安全脱敏处理和专家标注，是全球最大的颈动脉斑块标准数据集。

磁共振斑块成像解决方案的研发依托清华大学影像学临床实验项目——中国人动脉粥样硬化风险评估（CARE II），该项目旨在利用最新磁共振影像学方法，对引发缺血性“脑卒中”的“动脉粥样硬化”高危斑块进行筛查、诊断、风险预警和预后跟踪，从而建立起适合中国人群的影像学诊断标准，为国人脑卒中的防控提供重要影像学依据。

在实验过程中，研发小组联合北京医院、北京大学第一医院、301医院等14家项目合作医院，收集了来自全国1000多名患者的3万余例样本数据，并且全部经过专家统一标注，是全球最大的颈动脉斑块标准数据集。数十位合作专家来自国内顶尖的三甲医院，且职级均在副主任医师以上，并且在血管斑块影像方向拥有十多年的研究经验，确保诊断内容的标准化和专业化。

来自顶尖高校的人工智能研发团队

人工智能一度是一个小众的研究专业，但如今它正在成为许多企业IT战略的重要组成部分。前不久高盛发布的《中国人工智能的崛起》报告中称，中国是全球人工智能领域的主要竞争者，中国拥有足够的资源和决心在未来几年打造一个基于人工智能和深度学习的智能经济体。要充分利用企业中的人工智能，就必须拥有一支强大的人工智能研发团队，这是AI企业致胜的关键所在。

除了拥有全球最大的标准数据集以外，磁共振斑块影像人工智能解决方案的技术团队均来自清华大学生物医学影像研究中心，是中国最早一批研究该领域的开拓者，“可以说没有这个团队，就没有斑块成像技术的产生”，产品负责人介绍说，技术团队的成员均毕业于国外顶尖的高校，拥有多年的理论知识和实际研发经验。

人工智能算法开发的牵头人李睿博士是清华大学医学院生物医学工程系副研究员、生物医学影像研究中心副主任。2000年在清华大学电子工程系分别获得工学学士学位；2005年在清华大学电子工程系分别获得工学博士学位；2009年开始在美国西雅图华盛顿大学血管成像实验室做博士后研究。主要从事心血管磁共振成像方法的开发工作，尤其对颅内外斑块成像、血流成像有较为深入的研究。主持和参与十三五重点专项课题2项、国家自然科学基金项目3项、北京市科技计划项目1项、校内交叉项目1项、横向项目2项。

凭借着拥有全球最大标准数据集及顶尖团队的优势，在技术研发、数据支持、团队合作的多方协同作用下，磁共振斑块影像人工智能解决方案能够更好地帮助医生识别图像，认知和检测，提高工作效率和准确率，为脑卒中的预防贡献力量。