研究證實平安AskBob醫(yī)生AI病理模型有效改善腎病診斷
香港，上海，2020年8月4日－中國平安保險（集團）股份有限公司（以下簡稱「中國平安」或「集團」，股票代碼：香港證券交易所2318，上海證券交易所601318）宣佈，平安智慧醫(yī)療團隊 聯(lián)合國家腎臟病臨床研究中心，在國際病理學頂級期刊Journal of Pathology 上發(fā)表有關腎臟病理模型（「ARPS」）的論文。該病理模型使用深度學習（機器學習的一種）識別多種腎臟病變及細胞，幫助醫(yī)生更準確診斷腎病。
平安目前正通過自主研發(fā)的人工智能（「AI）診斷和治療輔助工具AskBob醫(yī)生進行ARPS內部試用。AskBob醫(yī)生自2019年6月推出以來，已為43萬名醫(yī)生提供智能輔助診療、智能影像篩查、智能隨訪患教等服務，累計調用量達3,300萬次。
ARPS集中研究腎小球，即腎元內的一束微絲血管，是腎臟的結構性部位，主要用作過濾血液及製造尿液。人的腎臟普遍有100萬個腎元。識別腎元損傷和結構，對於腎病的診斷、治療及病情發(fā)展的預測至關重要。識別過程相當耗時，要求精準的量化分析。此項研究涵蓋來自中國內地的400名A型免疫球蛋白腎病（IgAN）患者，並對照ARPS和四名初級病理?？漆t(yī)生的表現(xiàn)。
本項研究證實ARPS能精準計算每個腎小球內三種不同固有細胞的數(shù)量，準確度達92.2%；較病理醫(yī)生高5%-11%。透過充足的訓練，該腎臟病理模型在腎小球內固有細胞識別上的平均精準度可達0.882，較病理醫(yī)生高3%至15%。ARPS在識別每個腎小球內的固有細胞數(shù)量僅需0.6秒，較病理醫(yī)生快50-90倍。ARPS在識別及分類病變腎小球方面亦表現(xiàn)突出，準確度高達92.8%。
資料來源：Identification of glomerular lesions and intrinsic glomerular cell types in kidney diseases via deep learning, Journal of Pathology (2020 年6月16日)
平安集團首席醫(yī)療科學家謝國彤表示：「病理是疾病診斷和治療的金標準。由於病理圖像的複雜度高，對圖像作出精準的定量化分析極具挑戰(zhàn)，因此培養(yǎng)一名合格的病理醫(yī)生往往需時數(shù)十年。ARPS可應用於訓練和提高病理醫(yī)生識別病變腎小球的水平，並有效提高初級病理醫(yī)生的診斷速度及準確性。希望我們的工作可以爲基於病理的疾病診斷、預後、治療和科研鋪平道路。」
在「金融+科技」與「金融+生態(tài)」的戰(zhàn)略驅動下，中國平安在健康科技發(fā)展及創(chuàng)新方面取得了長足的進展。其智慧醫(yī)療技術團隊為超過17,000家醫(yī)療機構提供AI科技平臺服務，覆蓋全國90個城市。
