谁说AI只能用在辅助诊断,连心医疗将AI用在肿瘤辅助治疗,已落地10家医院
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人工智能技术发展到现在,我想大部分行业人士对它并不陌生。在动脉网的数据库中,有20家国内医学人工智能公司从事医学影像辅助诊断,我们平时也经常看到这样的新闻:《为皮肤病诊断赋能,中国首个皮肤病人工智能辅助诊断系统发布》、《92.5%的乳腺癌诊断准确率是如何实现的?》……
人工智能用在辅助诊断领域确实有很好的作用,但是连心医疗却选择了将人工智能用在了肿瘤的辅助治疗领域,通过提供更精确、更智能、更快速高效的个性化临床放疗方案,以提高放疗对癌症的治愈率,减少放疗对正常组织的损伤,最终延长癌症病人的生命。目前连心医疗的产品已经在10多家三甲医院使用,还获得了由国科嘉和、安龙基金和西科天使基金共同投资的1200万的天使轮融资。
靶区勾画与治疗方案设计占用了肿瘤医生大量时间
连心医疗的创始人章桦在接受动脉网(微信号:vcbeat)采访时说:“一旦病人被确诊为肿瘤,病人大多是很恐慌的,身体上出现一点风吹草动都要去问医生,而著名三甲医院的肿瘤科通常是人满为患,医生除了要看病,还有科研等其他的工作任务,面对病患没完没了追问的时候,他们也会烦躁。
基层医疗机构肿瘤科医生缺乏经验,很多时候他们不敢轻易的为患者做治疗方案,只能转诊,这又加剧了三甲医院医患的矛盾。所以利用新科技来提高医生的效率,提高基层医生治疗水平与自信心是医院很关心的事情,也是连心医疗正在做的事情。”
当记者问起为什么将人工智能技术用在肿瘤治疗而非诊断上的时候,章桦表示相对于诊断,治疗更切入医疗的核心。肿瘤治疗过程中有两项工作占用了医生大量的时间和精力,他们分别是靶区勾画与治疗方案设计。
据动脉网了解,每个肿瘤病人的CT图像在200张左右,医生在勾画的时候,需要给每个图片上的器官、肿瘤位置进行标注。这个过程按照传统的方法要耗费医生3-5个小时,找到肿瘤位置之后,医生还需要根据肿瘤的大小、形状等设计放射线的具体照射方案或者手术方案,这里面也包含了不同位置不同的放射剂量。
如果一切顺利,这位患者按照医生最初的设计方案治疗、好转最后康复,但是有些时候事与愿违,第一个疗程的治疗由于靶区勾画的不准确或者肿瘤的变化,导致治疗无效(肿瘤组织减少小于30%),这个时候就需要更改治疗方案,这就需要医生重新为病人做勾画,做方案。
章桦告诉动脉网,我们国家肿瘤病人平均的等待时间为2-3周,医生把时间放在一个病人身上,另一个人就要继续等待,而这有可能会错过最佳治疗期。
利用AI将靶区勾画的时间降低至10分钟
靶区勾画与治疗方案设计虽然是需要一定的技术含量和经验,但是这些劳动密集型的工作是人工智能的专长,利用AI做这些事情将大量节约肿瘤医生的时间。
肿瘤科信息系统将肿瘤治疗过程中各独立分系统、各环节产生的数据信息对接然后整合,进行肿瘤治疗流程的控制和管理,同时实现肿瘤科的质量控制。它的流程大概是这样的:
系统根据具体癌症类型自动生成诸如 CT 之类的检查项目,然后根据 CT 图,利用图像识别技术和AI技术自动勾画相应靶区。系统自动生成具体的放射性照射方案或者手术方案后, 再交由医生做最终确认。为了做好质量控制,系统会全流程跟踪上述以及之后的治疗以及检查结果。
以前医院没有这个系统的时候,医生将等候2-3周的患者资料下载下来,用3-5小时进行靶区勾画,然后再花时间进行治疗方案设计。使用该系统以后,医生下载下来的资料就包含了系统自动勾画的靶区和放疗方案或者手术方案。医生只需要修改、矫正就好。
章桦表示,连心医疗在乳腺癌、鼻咽癌、肺癌、肝癌等癌种方面技术相对成熟,自动勾画的靶区与医生人手勾画的重合度在 80%-87%以上。
基层医生在使用这套系统的时候,如果他们对机器给出的治疗方案和勾画的靶区拿不准,不敢轻易的下结论。这个时候他们可以借助连心医疗的远程治疗系统,将数据传给三甲医院的专家,章桦表示他们会在24小时以内得到回复。
医生们的三点建议
连心医疗的产品自年初上线以来,有10多家医院使用他们的产品,远程系统也为50多名患者提供了服务,章桦表示医院服务的患者数量尚未统计。医生们对这套系统评价很高,确实如连心医疗宣传的那样帮他们解决很多问题。不过,医生们也给连心医疗提了三点建议,希望它做的更好。
第一、 操作和交互界面有点复杂,希望尽快得到优化;
第二、 运算速度还不够快。如果医生要调整治疗方案、重新画靶区,这个系统还需要30分钟以上,但是医生希望的是5-10分钟;
第三、 兼容性,目前连心医疗这个产品用谷歌浏览器打开的话,兼容性就很好,但是其他浏览器效果就差一些。
章桦告诉动脉网,连心医疗现在的系统确实存在这三个问题,但是都已经有解决方案。操作的界面和交互正在优化中,很快就可以更新,这个问题和兼容性的问题相对来说好解决。针对第二个问题,章桦表示这是个技术活,他们已经和美国德州大学西南医学中心、美国国立卫生研究院(NIH)签署技术授权,这个问题将在今年年底解决,届时速度会医生们更加满意。
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