X线是临床影像诊断中应用最广泛的，具有重要的临床价值。
        在美国，每年大约有一半的医学影像报告是基于X光的，其中大部分是胸部X光。在全球发展中国家，X线胸片应用广泛，是结核病、肺部肿瘤、肺炎、尘肺、气胸等多种呼吸道疾病早期发现的重要手段，是现代医学影像的“流量入口”。
        针对X线胸片广泛而重要的临床价值，以及缺乏专业影像医生的普遍现象，吴恩达教授带领斯坦福机器学习团队于2019年1月发布了大规模X线胸片数据集CheXpert。
        CheXpert收录了来自65,240名患者的224,316张胸透和放射学报告，旨在推动人工智能技术应用于胸透诊断的全球发展。
        CheXpert数据集主要来自于2002年10月至2017年7月间斯坦福医院收治的患者。与NIH此前发布的ChestX-ray14数据集建立方法类似，斯坦福机器学习团队通过自然语言处理技术，从放射学报告中挖掘出14种胸部疾病的标签信息。
        但与ChestX-ray14相比，CheXpert的数据量更大，数据源的多样性显著提升。同时，它采用更精准的自然语言处理系统挖掘疾病标签信息，是目前最具影响力的人工智能X线胸片数据集。
        验证与人类专家相比，人工智能算法解读的是目前X光胸片的水平。斯坦福团队还提供了500份检测数据，由放射科8名经认证的专业医生进行标记。其中，5名医生的多数票将结果标记为“地面真相”，另外3名医生将结果标记为人类专家进行检测的基线。
        检测指标包括肺不张、心肌肥大5种胸部疾病（
        心脏大）、肺实变（实变）、肺水肿（水肿）、胸腔积液（胸腔积液）两种分类的平均AUC（ROC曲线下面积），对于AI算法，测试指标还包括算法在这五种疾病中平均超越几位放射科医生，斯坦福机器学习团队发布的基线模型取得了平均AUC值，在五次测试中平均超过放射科医生的得分。
        7月31日，九峰国内医疗AI算法团队以平均AUC值登顶CheXpert国际赛，远超第二名。这是自开赛以来，AI算法首次超越参与测试的全部三位放射科医生，表明AI算法在CheXpert数据集中已经超越人类。对此，CheXpert大赛主要主办方给予了一致好评。
        九峰医疗AI团队在本次大赛中采用多种策略提升模型性能，包括针对X线胸片的数据降噪和数据增强、基于densenet和金字塔注意力的骨干网、正负样本动态平衡的损失函数等，系统开展控制变量分析（消融研究），评估多种策略对算法性能提升的贡献。详细的技术报告和开源代码将于近期公布。
        这一次，九峰医疗团队在2018年8月的斯坦福大学MURA（骨X线数据集）竞赛中拔得头筹，之后再次登顶X线人工智能算法国际大赛。
        九峰医疗成立于5月，团队成员包括国内外一流的人工智能算法科学家、放射科医生、临床专家、医疗行业资深企业家和职业经理人，长期专注于人工智能和互联网技术在基层医疗中的应用。
        自成立以来，九峰医疗与灰鸟基金、哈佛医学院等全球
        医药科技领军企业在医疗人工智能领域合作、自主创新，拥有发明专利16项、软件著作权16项。2019年3月，前百度硅谷人工智能实验室科学家李T加入九峰医疗，担任首席人工智能科学家，与南京鼓楼医院资深影像专家合作，快速搭建人工智能研发团队。
        九峰医疗研发团队还自主研发了云标注工具，算法工程师和资深临床放射科医生共同制定并执行了严格的标注准则。所有线上算法筛查结果都经过医生团队二次审核，人机一致性达到90以上。
        九峰医疗首席人工智能科学家李T博士
        与斯坦福机器学习团队推广的X线影像人工智能算法不谋而合，九峰医疗抓住了覆盖广大基层医疗卫生机构、大多数基层机构唯一的影像设备X线，以提升X线医学影像诊断能力为切入点。成立之初，就启动了中国常见肺部疾病人工智能筛查技术项目。
        九峰医疗通过云计算部署模式，实现远程医疗互联互通和数据实时监测，充分发挥X线设备分诊、诊断、筛查功能，弥补基层医学影像专业人才不足，促进基层诊疗能力提升，构建广覆盖、高质量、低成本、高效率的AI医疗范式。
        目前，九峰医疗的产品已覆盖全国上千家基层医疗机构，服务人群2000万人次，累计业务量近300万次。
        开源地址：
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