從乳腺AI切入臨床,醫(yī)準(zhǔn)智能如何探明下一個(gè)“大通量場(chǎng)景”?
對(duì)于醫(yī)療人工智能而言,2021年是個(gè)非凡年。 9個(gè)月時(shí)間內(nèi),1家企業(yè)上市,4家企業(yè)遞交招股書(shū),加之明星企業(yè)依圖醫(yī)療被深睿醫(yī)療所收購(gòu),長(zhǎng)跑之后,整個(gè)醫(yī)療人工智能賽道儼然成型。 新勢(shì)態(tài)下,擴(kuò)充產(chǎn)品管線成為頭部企業(yè)的當(dāng)務(wù)之急。但對(duì)于作為用戶的醫(yī)院而言,他
對(duì)于醫(yī)療人工智能而言,2021年是個(gè)非凡年。
9個(gè)月時(shí)間內(nèi),1家企業(yè)上市,4家企業(yè)遞交招股書(shū),加之明星企業(yè)依圖醫(yī)療被深睿醫(yī)療所收購(gòu),長(zhǎng)跑之后,整個(gè)醫(yī)療人工智能賽道儼然成型。
新勢(shì)態(tài)下,擴(kuò)充產(chǎn)品管線成為頭部企業(yè)的當(dāng)務(wù)之急。但對(duì)于作為用戶的醫(yī)院而言,他們并不關(guān)心企業(yè)管線的寬度,只在意人工智能是否足夠“深”,是否能夠符合臨床流程,是否看得快、看得準(zhǔn)。
換言之,醫(yī)療人工智能要開(kāi)啟新賽道的前提一定是要滿足真實(shí)存在的醫(yī)療需求,解決實(shí)際醫(yī)療痛點(diǎn)。
如今,作為AI頭部企業(yè)的醫(yī)準(zhǔn)智能深諳此理。以"胸部AI"、"乳腺AI"起家的醫(yī)準(zhǔn)智能在開(kāi)辟新增長(zhǎng)時(shí)尤其注重醫(yī)院的臨床需求及痛點(diǎn),并有意識(shí)的從傳統(tǒng)放射科出發(fā),向全影像AI進(jìn)程發(fā)展,譬如,“AI+超聲”便是其近年來(lái)開(kāi)拓的重要場(chǎng)景之一。
非標(biāo)準(zhǔn)的超聲AI到底怎么做?
國(guó)內(nèi)從事AI+超聲研究的企業(yè)非常少。通過(guò)動(dòng)脈橙數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)計(jì)得知,標(biāo)簽中存在人工智能技術(shù)的公司多達(dá)480家,其中有98家從事放射科相關(guān)業(yè)務(wù),而只有10余家企業(yè)將研究方向伸向了超聲,而其中選擇超聲動(dòng)態(tài)圖像處理的企業(yè)屈指可數(shù)。
與傳統(tǒng)的AI影像賽道相比,超聲醫(yī)學(xué)有其天然門檻。其一,超聲檢查所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)比CT、DR二維的數(shù)據(jù)多了一個(gè)時(shí)間維度。這意味著影像科影像采集與影像分析時(shí)間上的割裂并不能存在于超聲診斷,超聲檢查要求檢查與診斷兩項(xiàng)操作需在同一時(shí)間內(nèi)完成。此外,整個(gè)超聲檢查過(guò)程中可能存在大量無(wú)診斷意義的幀數(shù),AI必須能夠甄別每一幀的價(jià)值,將其相互對(duì)比,提取到特定時(shí)刻的責(zé)任切面,才能進(jìn)行有效的影像分析。
其二,超聲數(shù)據(jù)的規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化是一個(gè)懸而未決的問(wèn)題,極其考驗(yàn)醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)與判斷能力。同一個(gè)病例,往往存在觀察者間差異或觀察者內(nèi)差異。在這種情況下,市面上少有公開(kāi)的超聲數(shù)據(jù)集與AI算法可供企業(yè)二次開(kāi)發(fā);建立訓(xùn)練數(shù)據(jù)集也需要企業(yè)進(jìn)行前瞻性的動(dòng)態(tài)超聲訓(xùn)練數(shù)據(jù)集建設(shè),費(fèi)時(shí)費(fèi)力。
解決以上問(wèn)題,一是要有研發(fā)思路,二是要有經(jīng)費(fèi)投入。醫(yī)準(zhǔn)智能創(chuàng)始人兼CEO呂晨翀告訴動(dòng)脈網(wǎng):“傳統(tǒng)醫(yī)療影像AI企業(yè)的算法通常來(lái)源于開(kāi)源圖像算法,但超聲圖像來(lái)源于超聲波成像,且超聲檢查的病灶圖像因切面不同,聲像學(xué)特征也不同,無(wú)法因一張圖片進(jìn)行病灶分析,動(dòng)態(tài)視頻實(shí)時(shí)檢測(cè)分析才符合超聲醫(yī)學(xué)的工作流,而在全球范圍內(nèi),超聲實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)AI領(lǐng)域研究極度匱乏,沒(méi)有公認(rèn)成熟算法。因此如何解決基于超聲圖像的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)病灶檢測(cè)與分析成為了行業(yè)的痛點(diǎn)。
基于這樣的邏輯,醫(yī)準(zhǔn)智能在近兩年的時(shí)間里不斷探索創(chuàng)新,最終研究出超聲實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)AI輔助診斷模型,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索方法(NAS)使用業(yè)內(nèi)一流的高性能計(jì)算GPU,可達(dá)每秒處理速度64幀,且檢測(cè)結(jié)果延遲<0.09秒,能夠精準(zhǔn)抓取僅毫秒級(jí)閃現(xiàn)的病灶。同時(shí),該系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)病灶良惡性分類、智能BI-RADS分級(jí),同時(shí)通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征融合模擬恢復(fù)3D,從而得出基于超聲掃查過(guò)程全切面的定量良惡性分析結(jié)果。
此外,與常規(guī)的AI超聲產(chǎn)品相比,醫(yī)準(zhǔn)智能乳腺超聲實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)智能分析系統(tǒng)勝在“動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)檢測(cè)”。
“超聲診斷需要找關(guān)鍵切面,但是否是最優(yōu)的關(guān)鍵切面,醫(yī)生無(wú)法通過(guò)單一圖像判斷。”呂晨翀表示,“因此,醫(yī)準(zhǔn)智能的AI能夠在檢查過(guò)程對(duì)每一幀的影像進(jìn)行相互對(duì)比,可以自動(dòng)識(shí)別出整個(gè)超聲掃查過(guò)程中最大切面圖像,幫助醫(yī)生提取出用于診斷的關(guān)鍵信息。”
醫(yī)院的接受程度可以直觀反映AI的能力。目前,醫(yī)準(zhǔn)智能的超聲AI產(chǎn)品已經(jīng)在三甲醫(yī)院、基層醫(yī)療、體檢機(jī)構(gòu)等各級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)廣泛落地。在某兩家三甲醫(yī)院總計(jì)600例的臨床實(shí)驗(yàn)中,醫(yī)準(zhǔn)智能超聲AI的檢出率約為95%,腫瘤良惡性判斷準(zhǔn)確率約為90%,這一數(shù)據(jù)已與高年資醫(yī)生相當(dāng)。

醫(yī)準(zhǔn)智能乳腺多病種智能解決方案
臨床場(chǎng)景:從乳腺AI出發(fā)探求影像AI下一個(gè)價(jià)值
檢驗(yàn)場(chǎng)景是超聲應(yīng)用的一個(gè)很好場(chǎng)景,但不是唯一場(chǎng)景。在醫(yī)院之中,超聲可用于麻醉科、急診科、ICU等臨床科室,輔助完成實(shí)時(shí)手術(shù)引導(dǎo)、手術(shù)評(píng)估,幫助醫(yī)生做出更加準(zhǔn)確的評(píng)估,提高對(duì)威脅患者生命安全危急癥的診治效率,有效地進(jìn)行基本生命功能監(jiān)測(cè)、調(diào)控及重要器官的保護(hù)與支持。
以神經(jīng)外科手術(shù)為例,超聲影像導(dǎo)航可以為手術(shù)提供準(zhǔn)確的開(kāi)顱部位、病變定位、制訂手術(shù)方案,成為微創(chuàng)神經(jīng)外科手術(shù)尤其是“鎖孔”手術(shù)的重要工具,進(jìn)而提高神經(jīng)外科手術(shù)質(zhì)量、減少副損傷的基礎(chǔ)是準(zhǔn)確定位。而在乳腺外科手術(shù)中,超聲的使用可提高保乳手術(shù)療效,顯著降低腫瘤留存率及再次手術(shù)切除率和切除標(biāo)本的體積。
為了進(jìn)一步保證手術(shù)導(dǎo)航的精度,減少定位誤差,醫(yī)準(zhǔn)智能乳腺超聲實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)智能分析系統(tǒng)也成為臨床手術(shù)輔助的導(dǎo)航工具,實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的檢出方式能夠?yàn)椤靶小薄ⅰ?span id="6111161" class="candidate-entity-word" qid="6548304693590758664" mention-index="0">穿刺”等手術(shù)提供引導(dǎo)。在超聲AI支持下,乳腺外科醫(yī)生的醫(yī)生決策難度大幅降低,腫瘤切除更為精準(zhǔn),手術(shù)時(shí)間也存在一定比例的減少。
可以說(shuō),這一產(chǎn)品標(biāo)志著其覆蓋范圍由超聲科向臨床科室延伸。對(duì)于診療流程而言,檢查僅是其中的一個(gè)步驟,醫(yī)療AI要想發(fā)揮其更大的價(jià)值,必須深入臨床。
從輔助診斷到全棧式乳腺解決方案
很多AI企業(yè)產(chǎn)品時(shí)常會(huì)將AI的準(zhǔn)確率視為唯一的目標(biāo),但在基層醫(yī)療之中,只追求“準(zhǔn)確”顯然需要不能滿足檢查的需求。
醫(yī)準(zhǔn)智能發(fā)現(xiàn),基層醫(yī)院提升“準(zhǔn)確率”、“效率”等指標(biāo)固然重要,但還需要一個(gè)監(jiān)管流程對(duì)整個(gè)檢查過(guò)程進(jìn)行質(zhì)量控制。尤其是對(duì)于基層影像檢查,很多時(shí)候放射科技師在擺位掃描不準(zhǔn)確致使影像質(zhì)量不夠好,等到第二天閱片時(shí),才發(fā)現(xiàn)診斷無(wú)法正常進(jìn)行。
從這一需求出發(fā),醫(yī)準(zhǔn)智能在其AI系統(tǒng)中加入了圖像質(zhì)控功能。“醫(yī)生在掃查病人的同時(shí),AI便能對(duì)影像質(zhì)量進(jìn)行審核,并在數(shù)秒內(nèi)給出反饋結(jié)果。這樣一來(lái),如果檢查過(guò)程出現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題,患者還未走出科室便能發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,及時(shí)進(jìn)行二次檢查。”
授人以魚(yú)不如授人以漁,在提效保質(zhì)的同時(shí),醫(yī)準(zhǔn)智能打造了乳腺教學(xué)系統(tǒng),從根本上提升基層醫(yī)療質(zhì)量問(wèn)題。具體而言,基層醫(yī)療的醫(yī)生登入系統(tǒng)之后,一方面可以在云端模擬影像診斷,醫(yī)準(zhǔn)智能可通過(guò)AI為醫(yī)生的診斷進(jìn)行評(píng)分;另一方面醫(yī)生可以在病例庫(kù)中查找診斷案例,了解哪種類型的病灶漏診較多以及對(duì)應(yīng)問(wèn)題的診斷方法。
截止目前,醫(yī)準(zhǔn)智能已經(jīng)構(gòu)造了包含圖像質(zhì)控、輔助診斷、臨床治療、教學(xué)科研為一體全棧式乳腺智能解決方案,能夠解決不同場(chǎng)景下的醫(yī)生需求。但對(duì)于醫(yī)準(zhǔn)智能而言,其能力不局限于此。
醫(yī)療AI的下半場(chǎng),醫(yī)準(zhǔn)智能的下一步
相對(duì)于其他醫(yī)療影像AI企業(yè),醫(yī)準(zhǔn)智能進(jìn)入這個(gè)賽道相對(duì)較晚,但卻快速擠進(jìn)了前列。
“公司首次融資是在2017年11月,那個(gè)時(shí)候,已經(jīng)有53家影像AI企業(yè)收獲融資,我們是第54家。”呂晨翀回憶到,“快四年的時(shí)間,末班車的我們能在這個(gè)行業(yè)中活下來(lái),靠的則是探索技術(shù)與創(chuàng)新的‘堅(jiān)韌’。”
帶著這種堅(jiān)韌,醫(yī)準(zhǔn)智能將繼續(xù)兩個(gè)方向的深潛,一是要做全影像AI;二是要往臨床場(chǎng)景覆蓋,發(fā)現(xiàn)醫(yī)療AI的全新價(jià)值。
每一條道路都任重道遠(yuǎn),好在進(jìn)入AI下半場(chǎng)的醫(yī)準(zhǔn)智能占據(jù)的好位置。資本聚集的大勢(shì)之下,收獲更多資金支持的醫(yī)準(zhǔn)智能,或許真能將其構(gòu)思一點(diǎn)一點(diǎn)填充完畢。
本文來(lái)源:動(dòng)脈網(wǎng) 作者:小編 免責(zé)聲明:該文章版權(quán)歸原作者所有,僅代表作者觀點(diǎn),轉(zhuǎn)載目的在于傳遞更多信息,并不代表“醫(yī)藥行”認(rèn)同其觀點(diǎn)和對(duì)其真實(shí)性負(fù)責(zé)。如涉及作品內(nèi)容、版權(quán)和其他問(wèn)題,請(qǐng)?jiān)?0日內(nèi)與我們聯(lián)系