Aidoc 基于 AWS 平台，将挽救生命的先进人工智能技术，应用到医学成像领域

对于急诊科 (ED) 医生而言，一些最危险的伤害往往是肉眼看不到的。有开放性伤口和其他明显创伤的患者可能会立即获得救治，而存在脑出血、脊柱损伤或血栓等不明显损伤的患者，有时却要等待就医，即使这些损伤会造成重大甚至致命伤害。

检测此类内伤只能通过使用计算机断层扫描 (CT)、X 射线和 MRI 扫描等医学成像程序，并由训练有素的放射科医生对成像结果进行分析和解读。由于此类技术的进步，每个患者接受此类扫描的次数日益增多。这是一个好消息，因为这让医生更有可能发现之前未注意到的潜在致命性异常。但由于放射科医生要承担由此而来的更加沉重的工作负担，他们中的许多人只能勉强使用不符合任务要求的工具。

Aidoc 为解决该问题应运而生，Aidoc 成立了，旨在为放射科医生提供先进的解决方案，在现有条件下提高其工作效率，并加快病患救治。更具体地说，Aidoc 认识到可以使用人工智能 (AI) 和图像识别工具来增强放射科医生的专业能力。该公司的始终开机、基于人工智能 (AI) 的决策支持软件，可以分析 CT 扫描结果，查出急性异常情况，让医生优先处理危重病例，并加速患者救治。这些工作都是在 Amazon Web Service (AWS) 上完成的。

Aidoc 解决方案使用 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) P3 实例来训练机器学习 (ML) 模型并执行推理过程；Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 用于存储匿名医学图像进行分析；Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) 用于存储图像元数据。

Aidoc 营销副总裁 Ariella Shoham 说：“自 2018 年 9 月发布首个获 FDA 批准的解决方案以来，Aidoc 另有两种算法获得了 FDA 批准，且还有 12 种正在使用的算法获得了 FDA 器械调查豁免。我们之所以能迅速取得如此巨大的成功，我们的 AWS 基础设施所实现的敏捷性和开发速度是主要因素。”

Aidoc 诞生于云端，由三位以色列国防军退伍军人于 2015 年创立，他们拥有为军事情报应用构建 AI 解决方案的经验。“云计算对我们的工作至关重要，”该公司创始人之一、研发副总裁 Guy Reiner 表示。“如果没有云的灵活性和可扩展性，我们的产品根本不可行。”

在比较了云提供商之后，Aidoc 决定在 AWS 上构建自己的解决方案。Reiner 表示：“我们之所以选择 AWS，是因为其市场领先地位、服务的范围和成熟度、合作伙伴生态系统，以及用于安全性、扩展性和容器管理的强大而灵活的工具。因为我们与医院合作，数据隐私是最重要的，所以我们的决定也是基于 AWS 明确的承诺，即其服务符合 HIPAA 要求，以及在云环境中支持 GDPR 的广泛功能和服务。”

Aidoc 选择 AWS 的另一个关键决策因素是 Amazon EC2 P3 实例的可用性。这些实例提供了强大的、高度可扩展的并行处理功能，非常适合对于公司核心产品至关重要的机器学习应用程序。Reiner 表示：“在 AWS 上运行的一个最大好处就是始终能够使用最新的处理器技术，例如新的 NVIDIA Tesla V100 GPU，帮助我们尽可能有效地进行模型训练。综合考虑所有这些因素，我们发现 AWS 为落实我们雄心勃勃的增长计划提供了最佳平台。”

在 AWS 上，Aidoc 的增长轻松达到了最初的预期。Reiner 表示，“借助 AWS 提供的极其快速的开发速度，我们正在让新算法更快地投入生产，更快地把产品推向市场，更快地帮助治疗患者，更快地为医院增加价值。通过使用 AWS，我们能够每三个月发布针对新病理的算法。这种速度在我们的行业是闻所未闻的，这让我们获得绝对的差异化优势。”

如果公司不能进入医院，那么开发速度就不会有多大意义。Shoham 表示，在 AWS 上运行已经帮助 Aidoc 通过两种方式赢得了 300 多位客户。“首先，我们经常遇到已经在 AWS 上运行关键解决方案的医院，因此当我们说 Aidoc 也在 AWS 上运行时，我们进一步加强了可信度和信任感。其次，由于我们在 AWS 上构建解决方案的方式，我们可以向医院确保我们传到云中的数据的匿名性、高度安全性，并符合最严格的数据隐私规则。”

最重要的是，Aidoc 的解决方案迄今已在全球 300 多家医疗机构中分析了 320 万例以上的病例，这不仅有益于患者治疗，也减轻了放射科医生的负担。在美国一家主要的医疗中心，Aidoc 解决方案将患者的急诊时间平均减少了 59 分钟，总住院时间减少了 18 小时。在另一家类似的医疗机构中，Aidoc 解决方案帮助放射科医生将颅内出血的 CT 扫描的平均分析时间从 53 分钟减少到 46 分钟，即减少 13％。

Shoham 表示：“在 AWS 上，Aidoc 的解决方案将预约病例的等待时间从几天缩短到数小时，在急诊科则从数小时缩短到数分钟。使用我们的解决方案的医生表示‘今天你的解决方案帮助我们拯救了一条生命’，这是非常令人欣慰的。 夫复何求！”

Aidoc 后续将发布一套算法来支持肿瘤放射科医生的工作。Reiner 表示，“我们的肿瘤学解决方案有助于放射科医生对肾脏、肝脏以及肺和淋巴结的病变，进行标示、比较和体积测量，从而减少此项艰巨而耗时的工作所需的带宽。借助基于 AWS 的解决方案，我们知道我们最终能够为放射科医生参与的几乎所有活动增加价值。”

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