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。