醫(yī)學(xué)影像AI大盤(pán)點(diǎn):CT篇
第167篇原創(chuàng)
專(zhuān)注于醫(yī)學(xué)影像技術(shù)、產(chǎn)品及上下游的深度解讀
導(dǎo)語(yǔ)
在醫(yī)學(xué)影像輔助診斷領(lǐng)域,真正需要人工智能的是兩個(gè)領(lǐng)域,其一是連醫(yī)生都很難診斷的,其二是海量的高重復(fù)性勞動(dòng)。
“盤(pán)點(diǎn)”系列第27篇,詳述CT領(lǐng)域那些極其有價(jià)值的醫(yī)學(xué)影像AI。
近年來(lái),醫(yī)學(xué)影像AI經(jīng)歷了行業(yè)首輪洗牌,已經(jīng)涌現(xiàn)出不少獲得NMPA三類(lèi)證的頭部品牌,也有不少企業(yè)在商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中折戟沉沙。與此同時(shí),部分整機(jī)廠商也意識(shí)到AI的重要性,在卒中、冠脈等重大應(yīng)用場(chǎng)景自主研發(fā),并整合進(jìn)設(shè)備中。
如今CT采購(gòu)中,AI輔助診斷工具越來(lái)越多被提及,很多CT廠商也和AI供應(yīng)商簽署了合作協(xié)議,在產(chǎn)品的整個(gè)配套中搭載了AI工具平臺(tái),如肺結(jié)節(jié)、骨折、腦出血、冠脈等等不一而足。作為采購(gòu)方的醫(yī)院,自然想盡全面了解市面上的AI輔助診斷產(chǎn)品,以便有助于選擇適合自己的。
1、為什么需要AI?
自從AI出現(xiàn)之日起,就伴隨著很多爭(zhēng)議,甚至出現(xiàn)了“AI會(huì)不會(huì)取代醫(yī)生”的大討論。前依圖醫(yī)療副總裁石磊表示,“人工智能是計(jì)算機(jī)的行為,而醫(yī)療本身是人類(lèi)的行為,AI醫(yī)療也是人文行為屬性和技術(shù)屬性的一個(gè)結(jié)合?!?/p>
目前,AI還處于“弱人工智能”時(shí)期,即AI工具需要訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練,而無(wú)法在非人工監(jiān)視下進(jìn)行自主學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。由于“異病同影”現(xiàn)象的存在,鑒別診斷對(duì)于醫(yī)生都屬不易,尤其是很多疾病也需要不同序列,甚至綜合多模態(tài)影像才能做出診斷。對(duì)于剛起步的人工智能來(lái)講,更難一味要求AI工具給出精確診斷結(jié)果,需要多些耐心。 從最早期的車(chē)牌識(shí)別開(kāi)始,計(jì)算機(jī)圖形學(xué)就是人工智能最主要的應(yīng)用范疇,因此其切入到醫(yī)學(xué)影像自然是水到渠成。至于為什么在如今的醫(yī)療場(chǎng)景中需要AI,筆者認(rèn)為是由質(zhì)量與效率兩大因素決定,即“少點(diǎn)人工,多點(diǎn)智能”。
質(zhì)量因素:人力不可及
在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域,計(jì)算機(jī)在兩方面碾軋人類(lèi):
1)精確分割,計(jì)算機(jī)可以做到精確到像素級(jí)的圖像識(shí)別與分割,尤其是對(duì)圖像灰度的敏感性更是大大超過(guò)人類(lèi)肉眼上限。比如,AI可以輕而易舉地準(zhǔn)確標(biāo)注冠脈的狹窄度,ASPECT評(píng)分(急性前循環(huán)卒中的標(biāo)準(zhǔn)CT評(píng)分)能精確統(tǒng)計(jì)14個(gè)腦分區(qū)缺血表現(xiàn)區(qū)域的CT值,等等都體現(xiàn)出人工智能的優(yōu)勢(shì)。
2)復(fù)雜算力,以我們熟知的FFR(冠脈血流儲(chǔ)備分?jǐn)?shù))為例,HeartFlow的FFRct準(zhǔn)確率非常高,通過(guò)構(gòu)建血流動(dòng)力學(xué)模型模擬血液在冠脈中的流動(dòng)情況,進(jìn)而計(jì)算獲得血流儲(chǔ)備分?jǐn)?shù)。面對(duì)如此大計(jì)算量,計(jì)算機(jī)更是有天然優(yōu)勢(shì)。此外,在人才稀缺的病理方面,AI也具備重大潛力。
效率因素:高重復(fù)勞動(dòng)
如今,在醫(yī)生每天面對(duì)的海量醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中,影像數(shù)據(jù)是最多的。在海量影像中,迅速找出異常征象是影像醫(yī)生的工作。如CTA和CCTA診斷,判定狹窄、斑塊等所需的時(shí)間并不多,反而是人工提取血管耗費(fèi)大量時(shí)間。在AI輔助下,就可一定程度解放醫(yī)生的重復(fù)勞動(dòng)時(shí)間,使其專(zhuān)注于診斷。
此外,AI提供的快速圈定病灶與結(jié)構(gòu)化報(bào)告,可使醫(yī)生只需在此基礎(chǔ)上作出判斷即可,有助于在保證質(zhì)量的基礎(chǔ)上大大提高效率。單從“效率”這個(gè)維度來(lái)講,AI就具備重大價(jià)值。
2、全身AI盤(pán)點(diǎn)
對(duì)于醫(yī)療來(lái)說(shuō),重大難題和海量重復(fù)性問(wèn)題,是最需要人功智能介入的。因此,威脅人類(lèi)健康的卒中、胸痛、肺部腫瘤篩查等領(lǐng)域,自然成了AI的必爭(zhēng)之地。
卒中
卒中是一個(gè)常談常新的問(wèn)題,人們對(duì)于卒中的認(rèn)知也在不斷地加深當(dāng)中?,F(xiàn)如今,頭頸CTA(CT動(dòng)脈血管成像)+CTP(CT灌注成像)的價(jià)值已經(jīng)被廣泛認(rèn)可,臨床上的循證證據(jù)也越來(lái)越多,尤其是對(duì)于缺血性卒中溶栓/取栓的決策,有重要意義。比如,病人診斷是MeVO/DVO,且發(fā)病在4.5-9小時(shí)內(nèi),同時(shí)符合核心梗死core<70ml,Tmax:Core>1.2,Tmax減去Core>15ml,靜脈溶栓/動(dòng)脈溶栓仍然是應(yīng)該考慮實(shí)施的技術(shù)。
2019年Campbell教授在Lancet的文章提供了循證醫(yī)學(xué)證據(jù)
對(duì)于卒中輔助診斷工具,我們首先想到的是大名鼎鼎的RAPID,國(guó)內(nèi)東軟醫(yī)療的NeuBrainCARE(腦缺血圖像輔助評(píng)估軟件)也獲得了國(guó)內(nèi)首張卒中領(lǐng)域NMPA三類(lèi)證??稍?0秒提供包含CBV、CBF、MTT、TTP、Tmax 5種參數(shù)的灌注圖譜,在檢出核心梗死區(qū)和缺血半暗帶方面,準(zhǔn)確率高達(dá)95%。
東軟醫(yī)療卒中核心功能
在CCTA(冠狀動(dòng)脈血管成像)領(lǐng)域,數(shù)坤科技的頭頸CT血管造影圖像輔助評(píng)估軟件(CerebralDoc)已獲批我國(guó)頭頸CTA領(lǐng)域首張NMPA三類(lèi)證,可輔助醫(yī)生快速完成頭頸部CT血管圖像處理,如自動(dòng)檢測(cè)狹窄、斑塊、動(dòng)脈瘤等血管異常和高風(fēng)險(xiǎn)病灶等,其重建影像質(zhì)量表現(xiàn)合格率約92.1%。
數(shù)坤頭頸AI
此外,聯(lián)影與推想也分別獲得了“顱內(nèi)出血CT圖像輔助分診軟件”NMPA三類(lèi)證,實(shí)現(xiàn)了顱內(nèi)出血分診提示和出血體積定量分析功能,可對(duì)顱腦CT平掃影像進(jìn)行顯示、處理、測(cè)量和分析,用于對(duì)超急性期、急性期顱內(nèi)出血患者的分診提示。 至此,出血和缺血卒中都擁有了NMPA三類(lèi)證。
冠脈
目前,冠脈AI聚焦常規(guī)CCTA所關(guān)注的狹窄、斑塊、血流儲(chǔ)備分?jǐn)?shù)FFR、冠周脂肪等關(guān)鍵點(diǎn)。
作為一項(xiàng)能準(zhǔn)確反映心肌缺血程度的新指標(biāo),F(xiàn)FR逐漸在學(xué)術(shù)界確立起金標(biāo)準(zhǔn)地位。在該領(lǐng)域,荷蘭Medis Medical Imaging與意大利Pie Medical Imaging是caFFR(冠狀動(dòng)脈造影血流儲(chǔ)備分?jǐn)?shù))的頭部企業(yè);而在ct-FFR中,美國(guó)HeartFlow是當(dāng)之無(wú)愧的霸主,幾乎所有依靠流體力學(xué)計(jì)算的ct-FFR模式,都無(wú)法繞開(kāi)其專(zhuān)利。然而,其計(jì)算量大,對(duì)硬件要求高,且耗時(shí)較長(zhǎng),單次FFR耗時(shí)約1小時(shí)左右。
HeartFlow的ct-FFR
2020年初,科亞醫(yī)療ct-FFR產(chǎn)品深脈分?jǐn)?shù)DVFFR獲批 首張NMPA三類(lèi)證,隨后也獲得了FDA、CE認(rèn)證,此外,國(guó)內(nèi)睿心醫(yī)療、心世紀(jì)、冠生云也有類(lèi)似產(chǎn)品。從原理上,HeartFlow的FFRct是基于流體力學(xué)仿真技術(shù)的計(jì)算模型,以科亞醫(yī)療代表的ct-FFR是基于AI深度學(xué)習(xí)技術(shù)的是預(yù)測(cè)模型。從臨床效果來(lái)看,基于AI的ct-FFR的準(zhǔn)確性也已經(jīng)處于比較優(yōu)秀的水平。
國(guó)內(nèi)ct-FFR表現(xiàn)匯總
在冠脈狹窄方面,數(shù)坤心臟冠脈狹窄AI是我國(guó)該領(lǐng)域首張NMPA三類(lèi)證。在心肌微循環(huán)、缺血原因輔助判定方面,目前還沒(méi)有看到成熟產(chǎn)品,但是AI仍具備潛力。
胸部
席卷全球的新冠肺炎疫情催生了肺炎AI的誕生,在短時(shí)間內(nèi)涌現(xiàn)了很多肺炎輔助診斷工具。僅2021年就有深睿醫(yī)療、聯(lián)影智能、騰訊醫(yī)療、數(shù)坤科技等企業(yè)取得了肺炎NMPA三類(lèi)證。
深睿肺炎AI
作為最廣為人知的AI,肺結(jié)節(jié)AI應(yīng)該是將人工智能輔助診斷帶入到大眾視野的先行者。2020年11月,國(guó)家藥監(jiān)局批準(zhǔn)我國(guó)首個(gè)基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的肺結(jié)節(jié)AI三類(lèi)證,歸屬于推想科技。隨后,各種肺結(jié)節(jié)AI如雨后春筍般涌現(xiàn)。由于肺結(jié)節(jié)的重要性以及診斷困難性,也展開(kāi)了假陽(yáng)性、醫(yī)生與人工智能PK等話題。
推想肺結(jié)節(jié)AI
胸部骨折,尤其是肋骨骨折,是胸部CT檢查經(jīng)常要面對(duì)的問(wèn)題,該領(lǐng)域先行者也很多,但首張骨折NMPA三類(lèi)證由聯(lián)影醫(yī)療摘得。
聯(lián)影骨折AI診斷流程
此前,匯醫(yī)慧影也宣布獲批國(guó)內(nèi)首張X射線骨折NMPA三類(lèi)證,這也是國(guó)內(nèi)同類(lèi)產(chǎn)品的首次獲批,其DR骨折AI是國(guó)內(nèi)唯一手握國(guó)內(nèi)NMPA、歐盟CE雙重認(rèn)證的X射線骨折AI產(chǎn)品。
3、AI前景光明
由于龐大的患者群體,以及醫(yī)療資源分布不平衡等原因,我國(guó)成為比較適合AI輔助診斷的典型市場(chǎng),這也是國(guó)內(nèi)涌現(xiàn)眾多醫(yī)學(xué)影像AI企業(yè)的原因之一。下表簡(jiǎn)單總結(jié)了迄今的CT類(lèi)AI產(chǎn)品,我們可以發(fā)現(xiàn),部分企業(yè)已在全面布局,并將其作為CT配套的優(yōu)先選項(xiàng)。
CT類(lèi)AI匯總(原創(chuàng))
2022年8月,科技部等6部門(mén)印發(fā)《關(guān)于加快場(chǎng)景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》的通知,明確在醫(yī)療領(lǐng)域積極探索醫(yī)療影像智能輔助診斷、臨床診療輔助決策支持、醫(yī)用機(jī)器人、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院、智能醫(yī)療設(shè)備管理、智慧醫(yī)院、智能公共衛(wèi)生服務(wù)等場(chǎng)景。與此同時(shí),我們也看到,在很多熱點(diǎn)領(lǐng)域AI迅速進(jìn)入了內(nèi)卷,企業(yè)盈利模式也受到了相當(dāng)大的挑戰(zhàn),甚至出現(xiàn)了“叫好不叫座”的現(xiàn)象。在此浪潮下,頭部企業(yè)脫穎而出伴隨的一定是淘汰和兼并,如依圖科技的醫(yī)療影像AI業(yè)務(wù)并入深睿醫(yī)療。從各企業(yè)招股書(shū)來(lái)看,AI廠商迫切希望獲得融資支持。相信在短暫的起跑后,接下來(lái)的長(zhǎng)跑才是真正的考驗(yàn)。
同時(shí),我們忠心希望各大廠商各發(fā)揮所長(zhǎng),走入良性發(fā)展的軌道,讓全球看到中國(guó)AI勢(shì)力的新氣象,畢竟AI輔助診斷的藍(lán)圖值得期待。。。
END
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醫(yī)學(xué)影像檢查知多少?
網(wǎng)址: 醫(yī)學(xué)影像AI大盤(pán)點(diǎn):CT篇 http://www.u1s5d6.cn/newsview518066.html
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