参与：杜夏德、李泽南

初创公司 Arterys 的产品成为了第一个获得 FDA 批准的机器学习应用，它标志着医疗行业和人工智能领域的一大进步。意味着深度学习和云技术可以真正进入医疗工作流程。

Arterys 的医疗成像平台已被美国食品和药物管理局（FDA）批准投入临床医疗使用，开奖，它可以帮助医生诊断病人的心脏问题。这个应用中的神经网络模型从 1000 多个病例中自我学习，并可以在每个新案例中不断获取新知识，提高自己的准确性。

在此之前，为获得 FDA 的认证，这一系统通过了严格的临床测试，以证明它至少可以与人类医生达到相同的判断水平。Arterys 与人类的最大不同是他可以在约 15 秒钟内对一个病例作出诊断，而要做同样的事，专业人类分析师需要花上 30 分钟到一个小时。

Arterys 是由 Fabien Beckers，John Axerio-Cilies，Albert Hsiao 和 Shreyas Vasanawala 在斯坦福大学发起的，目前已完成 A 轮融资，公司的创始人们对于机器学习的潜力有着共同的期望。他们目前的工作是帮助医生了解病人心脏的状态，通过准确测量每个心室的体积，人工智能系统可以对病人的健康状况作出评估。

「这是一个令人瞩目的成就，」Beckers 说道。「这是此类医疗成像方法第一次通过批准。这意味着深度学习和云技术可以真正进入医疗工作流程，为医生和病人提供重要帮助。我们的工作开启了一扇门，此类应用从此有了先例。」

深度学习

投入 1000 个病例作为训练数据后，Artery Cardio DL 运行了监督学习算法，atv，并基于它在数据中发现的关联得出大约 1000 万条规则。它的目的是在没有人工干预的情况下做到察觉和识别问题。但是 Becker 肯定道，这个目的并不是要代替医生，而是为他们提供工具，帮助他们更高效地工作。

「我们正在尝试将它做成定量的和数据驱动的。我们从心脏的应用开始，因为它是最难的器官之一。现在我们知道我们可以做到了，能在其他很多领域用这个 Arterys 了。」

「心脏的左心室呈圆形，结构简单，而右心室呈花生状，比较复杂。证明这项技术可以用来分析左右心室的两个图像是一个大成果，因为使用传统方法花的时间太长了。」

「这个技术能做到这些证明了它的用处是何其的巨大而深远。」

Arterys 是基于云的平台。这一点很重要，因为它能让外科医生在全世界范围内收集数据，Arterys 也将继续学习这些数据。有了时间和足够的数据，终有一天它的精确性不仅能与媲美人类，甚至能超过人类。

当然这也会带来特殊的挑战，因为数据是高度敏感和个人化的。

「医疗成像大约有 30 亿美元的市场，它是基于工作站的——除了医疗行业，还有其他行业使用「工作站」这个词吗？」Beckers 问道。

云安全

「我们一直在思考为什么云技术不能像进入金融领域里一样进入医疗领域，最后我们发现问题在于数据隐私——在其他行业里，你可以像谷歌、GE 或任何世界级大公司一样行事，但医院不会允许你随意把个人医疗信息（PHI）放到云端处理。」Beckers 解释道。

解决这个问题的方案是一种被称为 PHI 服务的系统，它允许医院提供的图像数据在被云端收集时将个人识别信息剥离掉。当系统认可的用户和医生登陆时，他/她可以从 Arterys 的云系统中获取成像数据和分析结果，并从医院的安全服务器中获取 PHI，并将个人识别信息与图像数据重新整合在一起。这样，在整个流程中，Arterys 不会接触到任何个人隐私内容信息。

这种由加密和安全传输协议支持的认证系统可能在克服存储和分析个人数据固有的问题方面发挥越来越大的作用。由此观之，FDA 批准 Arterys 解决方案有了更重要的意义。

学习系统应用于医疗扫描设备生成的大量数字图像数据的巨大潜力已经被讨论一段时间了。现在 FDA 批准了 Arterys，路障已被清除，这一突破性技术将会带出现更多的应用程序。Artery 自己还在生产下一代的技术应用，这一次的目标是癌症。从 FDA 批准释放出的信号，以及政府支持人工智能和机器学习应用的热度，我认为可以期待的更多。

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