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从单病种到数字人体,数坤距离医疗AI的下一程还有多远?(CMEF创新医疗器械专题)

作者:赵泓维 2021-05-13 08:00

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作为国内最大的医疗器械展,每年的中国国际医疗器械博览会CMEF(春季)都会迎来全国乃至世界的先进医疗器械设备。但自医疗人工智能辅助诊断软件被纳入医疗器械范畴后,越来越多影像AI企业开始带着自己的人工智能解决方案抵达会场,非硬件化的企业逐渐能在医疗市场中独当一面。

 

从发展的角度看,医学人工智能的崛起似乎是一种必然。趋势背后,医学影像设备的不断升级迭代为AI的发展提供着不竭的动力。

 

一方面,人们希望从单一影像中获取更多有效信息,以帮助医生作出精确判断。譬如,传统CT的影像仅能显示尺寸较大的病灶,有限的分辨率限制了医生对影像进行更多判断。相比之下,当下的CT技术已能清晰地展示患者摄影部位的每一处细节。

 

这意味着,高分辨的影像能够检出更为微小的病灶,却也增加了医生的工作量——他们需要对更多可疑病灶进行良恶性判断。因此,基于人工智能的辅助诊断因影像设备的升级而变得愈发必要。

 

另一方面,随着影像设备的精度不断提高,影像这一证据的决策力愈发增大,患者对于影像的需求也随之增大。该趋势下,医生正需求一种更为高效精准、更为快速的方式将获取的影像进行判别、重建、分析,以填补日益增长的影像服务供需缺口。

 

本次CMEF同样迎来了众多人工智能影像企业。在大会之上,动脉网采访到了影像AI头部企业数坤科技。作为最早获得NMPA辅助诊断三类证的企业之一,数坤科技的发展能够一定程度上反映医疗人工智能的发展,此次CMEF之行,数坤科技展示的发展路径,或许能够带给予行业一定启示。

 

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CMEF数坤科技展区


定位于心血管临床实际需求


数坤科技驶入医疗人工智能影像赛道是在2017年6月,已有一些后知后觉的意味。那时的肺结节赛道虽未有企业跑通,但参与企业之多,已算得上是红海。因此,数坤科技采取了差异化的研发策略,从鲜有人问津的心脏出发,探索冠脉CTA的智能化之路。

 

要做好冠脉CTA并不简单。首先,必须要找到心脏领域的资深专家,能够辅助算法研究人员剖析心脏的结构,认清心脏的区域划分、血管划分;其次,算法研究人员不能像肺结节那样直接找到计算机视觉相关的算法进行迁移,而需要一步一步地,在探索之中开发基于深度学习的模型重建方法;最后也是最重要的一点,不同于肺结节、眼底等病种存在众多公开、丰富的数据库,冠脉CTA的数据小、零散且非结构化,需要企业与医生联手构建标准化数据库,以供应AI的食粮。

 

在两年的摸索之中,数坤科技逐一解决了上述三个问题,其冠脉CTA能将传统由医生进行的冠脉CTA三维重建、判读、评估、审核报告等流程交由人工智能处理,过去30-40分钟的影像后处理过程被缩短于至数分钟。

 

相比于冠脉CTA,头颈CTA的重建过程显得更为复杂,其中的难度提升来源于CT影像之中头颈血管解剖复杂以及骨显像带来的干扰。

 

“由于拍摄头颈CT时无法忽略颅骨部分,而颅骨密度高,在CT图像上会以与造影剂类似的高亮方式呈现,数值也非常接近。因此,医生必须使用一些特殊的方法将血管与颅骨区分出来。”数坤科技临床研究院负责人郭宁解释到。

 

具体而言,为消除颅骨显像对于重建的影响,医生往往会要求患者进行两次CT扫描,第一次不注射造影剂,第二次注射造影剂。在第一次CT扫描之中,能够显像的只有拥有高密度的颅骨部分,而第二次显像则能同时包含颅骨与血管。在进行两次扫描之后,对其结果进行图像减影,减去两次影像中均为高亮显示的颅骨及其他部分,剩下的便是重建需要的血管影像。

 

实际之中,这样的操作常常会遇到很多问题。首先,这种方式对于患者的配合度要求非常高,患者两次扫描的位置必须匹配,也不能移动,否则减影效果会有所欠缺。其次,两次CT检查无疑会给予患者更多的辐射剂量,虽然剂量仍然在安全范围之内,但容易引起患者的担忧。

 

AI介入后,头颈CTA的检查流程由此发生了较大的改变。将减少一次CT扫描,为患者带来更好的就医体验,而重建影像耗费的时间也将由此大幅降低。

 

9月,数坤科技与首都医科大学宣武医院卢洁教授团队合作,开展人工智能在头颈CTA血管重建的应用价值研究,研究成果《Rapid vessel segmentation and reconstruction of head and neck CTA using 3D convolutional neural network》,在 Nature子刊《Nature Communications》在线发表。

 

这是目前国内首个针对头颈血管分割提取的大规模研究,研究结果不仅体现了卷积神经网络在医学图像后处理的应用优势,更反映了 AI 在临床的应用价值和潜力

总的来说,冠脉CTA与头颈CTA之所以能够成功。数坤科技做好了一下三点。

 

一是效率提升。在单个病种收益为正的情况下,过去出具CTA检查结果需要三天时间,而AI介入之后,患者仅需半天便可取得结果,这意味着每个患者的住院过程将缩短2天时间,医院能够在同样的时间周期之内收治更多患者。

 

二是质量提升。冠脉CTA、头颈CTA带来的高重建精准度能够为医生提供更为丰富的临床决策信息,间接提升医生决策质量,降低患者再入院率,进而降低医院单个病种治疗成本。

 

三是运营提升。DRG的实行为医院带了绩效考核的压力,两款AI带来的治疗成本缩减能够帮助医院更好完成考核指标。

 

AI肝脏MR重塑肝癌诊疗


通过CTA拿下市场知名度之后,数坤科技进一步拓宽其心脑血管产线,陆续做出了头颈CTA、卒中智能辅助诊断系统等AI产品。本次CMEF上,数坤再度发布新品,带来了业界首个肝脏MR人工智能解决方案。

 

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肝脏疾病是我国常见疾病,其起病隐匿、进展迅速,给社会经济和人民健康带来了巨大威胁。

众多肝脏疾病之中,肝癌尤为棘手。

 

《2019年中国肿瘤登记年报》数据显示,2015年全国恶性肿瘤发病约392.9万人(全国肿瘤登记中心的数据一般滞后3年)。其中,全国肝癌新发病例约36.5万,占全球新发病例的50%。此外,肝癌还是中国第二大肿瘤致死病因,60岁以下人群中,肝癌是最常见和致死率最高的肿瘤。

 

对这部分患者的早期诊治、预后判断、个体化治疗一直是临床研究的重点。尽管目前人工智能技术飞速发展,但其在肝脏肿瘤诊疗领域中尚缺乏系统研究。

 

病态情况下,患者哪怕只剩下30%的正常肝细胞都能维持身体所需,肝病患者早期所出现的肝炎、肝硬化等都不会有明显的症状发生在患者的身上。因此,肝病患者很难凭自身感受了解到病情的产生,肝脏类疾病一直发展到中期或晚期才会出现明显的症状。这时,肝病患者已经耽误了最好的治疗时机。

 

MR因具有很高的软组织分辨率,可作多种方位的切面成像,其成像参数多,所含信息量大,目前已成为常用的肝脏影像学检查方法。近年来随着MR软件和硬件的发展,尤其是快速扫描序列和肝组织特异性对比剂的开发应用.肝脏MR检查速度明显加快,图像质量日益改善,已使肝脏 MRI诊断的敏感性和特异性显著提高。

 

“肝脏MR的好处显而易见,但是缺憾在于懂得熟练操作MR且不断创新的影像医生却并不多。由于肝脏本身的复杂特性,光一个脏器就有那么多种病变,磁共振有许多技术要去学习判断,所以影像医生学习成长过程极其漫长。”谈到肝脏MR的短板时,北京友谊医院放射科主任杨正汉教授感叹说。

 

据杨正汉教授分析,不同级别的医院,甚至同一个三甲医院内部的医生之间,不同年龄之间,其影像水平差距巨大。归根结底还是由于MR技术的难度较大,有经验的医生做培训难度也很大,导致医生们提升慢,使得MR这项技术并没有发挥出应有的能力。

 

“既然高水平专家能通过MR去做有效的诊断,这说明这些疾病还是有规律可循的。”杨正汉教授表示,“我们可以利用计算机的图像识别能力,给计算机建立一个有效的模型,把一些高水平有经验医生的知识和经验,去教会机器学习,教会人工智能自动去识别肝脏病变。”

 

面对MR的人才困境,杨正汉想到了数坤科技。此前,北京友谊医院与数坤科技在冠脉CTA人工智能领域已经开展了非常深入的合作,在杨正汉看来,选择开发肝脏MR辅助诊断系统的合作团队非数坤科技莫属。

 

数坤科技意识到需求之后,迅速投入到MR的合作开发之中。比起冠脉CTA,肝脏部位弥漫病变种类太多,局灶病变高达上百种,这种复杂程度要比冠脉高出很多。不过,在多年AI开发经验的支持下,数坤在数月之内研发出AI肝脏MR产品,并在应用于临床的过程中受获了相当不错的成果。

 

“数坤科技此前开发出了冠脉CTA智能辅助诊断系统,血管分割做得非常好。而肝脏的分页分段分析都是基于血管。我们把血管提取出来以后可以做3D重建,这对下一步无论是做肝移植、还是肝胆外科等都有了标准模型。血管结构勾勒出来以后,非血管结构的部分就是病灶了。我们测试了一下训练的模型,平均值都在0.9以上,最高的已经达到0.96以上,已经能够解决目前临床的一般应用。”杨正汉教授说。

 

影像AI的下一阶段在哪里?


回顾影像人工智能发展史。随着AI代际的不断提升,医疗影像智能的使用场景从影像科扩大到多科室。

 

从肺结节到心脑CTA,影像AI的的使用场景维度还局限在放射科的检测、重建、打印、报告环节;而一站式卒中和肝脏MR则除了放射科的应用场景之外,还将影像AI变成了临床科室从依赖影像的决策到依赖影像的治疗方案。

 

在这个代际迭代的过程中,AI引擎处理图像数量级也从200+单序列,到250-700单序列,再到1000-2000多序列,再到2000-3000多参数多序列。

 

不过,头颈CT也好、肝脏MR也罢,追随影像技术的发展,数坤科技等企业在AI技术深度与应用场景广度上已经做出了相当不错的突破,并将其应用于临床之中。但是,整个AI产业仍处于“单点突击”模式之中。没有形成院级的解决方案。

 

那么,影像AI的下一阶段会在哪里?

 

对于这个问题,不同的企业拥有不同的见解,但在数坤科技看来,“数字人体”将是影像AI的未来。

 

“数字人体”并非单纯的将人体数据数字化,在数坤科技看来,下一代的人工智能应该打破单一科室的限制,从患者的人体机能出发,以整体化的视角探测患者可能存在的疾病。

 

具体而言,数坤科技将“数字心”、“数字脑”、“数字胸”、“数字肌骨”、“数字腹”等部位的数字化产品进行整合,形成“数字人体”及基础。就目前来看,数字人体以心脏CT平扫+血管成像、胸部CT平扫、头颈CT平扫+血管成像、头颅CT灌注成像、肝脏MRI平扫+增强扫描等多模态为引擎,包含了心血管/脑血管/肺部病变/肝脏病变/肌骨系统等多部位的智能影像,可应用于冠心病/脑梗塞/肿瘤/外伤/胸痛中心/卒中中心/心脏专科等多临床场景,形成了一整套院级影像全面智能化解决方案。

 

融合之下,该解决方案能够结合形态学和功能学探测疾病,形成疾病风险预测,并应用解剖学结构化数据库、生理学结构化数据库、病理学结构化数据库,形成依靠影像平台支撑的多学科诊疗模式。

 

距离下一阶段,数坤还有多远?


纵观数坤科技的发展历程,挖掘真实而隐秘的临床需求是其能够走到今天的关键所在。这种需求不单单是医院、患者、医生单一希望满足的需求,而是多方共通的需求,这使得数坤的产品能够满足提效与商业化两个关键。

 

其次是技术的不断成熟。在做冠脉CTA时,单个病历需要处理的影像在200幅左右,后续的头颈CT能达到近1000幅,到了今天,肝脏MR需要数坤同时处理数千幅影像。因此,对于影像人工智能而言,尽管我们更多谈到了商业化的突破,但技术本身,依然是各项企业的核心竞争力所在。

 

从更长远来看,数坤的数字人体实际是对临床流程的重塑,这个过程非常困难,需要医疗机构、器械厂商乃至各人工智能的企业的共同努力,让医生、患者逐渐接受数字化的诊疗流程。这种改变需要时间,却也能真正发挥医疗数据的价值所在。

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