【搜狐健康】人工智能在醫(yī)學影像中的應用近幾年來蓬勃發(fā)展，在學術(shù)上和商業(yè)化上成果不斷涌現(xiàn)，與此同時也出現(xiàn)了很多泡沫和亂象。

○文/吳施楠編/袁月

為了對國內(nèi)人工智能在醫(yī)學影像中國的應用做出整體評估并預測未來發(fā)展情況，中國醫(yī)學影像AI產(chǎn)學研用創(chuàng)新聯(lián)盟牽頭起草了《中國醫(yī)學影像AI白皮書》（簡稱《白皮書》）。3月26日，歷時近半年時間的編寫，《白皮書》正式發(fā)布。

據(jù)中國醫(yī)學影像AI產(chǎn)學研用創(chuàng)新聯(lián)盟副理事長、上海交通大學教授錢大宏介紹，《白皮書》從人工智能在醫(yī)療領域的應用、醫(yī)學影像AI算法的最新進展、醫(yī)學影像AI的需求調(diào)研、臨床應用現(xiàn)狀與展望、政策、挑戰(zhàn)與建議等6個方面進行了深度研究。

AI在醫(yī)學影像中的11個應用方向

現(xiàn)階段，人工智能在醫(yī)學影像中的應用主要集中于肺結(jié)節(jié)篩查上。但實際上，其應用遠不止這一種?！栋灼穼Υ诉M行了詳細總結(jié)，給出了11個醫(yī)學影像中AI應用方向，為致力于加入醫(yī)學人工智能領域的企業(yè)提供更多可能和機會。

1.影像設備的圖像重建

通過AI算法的圖像重建技術(shù)，由低劑量CT、PET圖像重建得到相當于高劑量CT的高質(zhì)量圖像，是目前深度學習技術(shù)在圖像重建領域的重要進展，尤其其速度明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的全迭代重建方法，因此顯示了很好的臨床應用前景。

2.X線胸片閱讀

通過AI對X線胸片提前進行輔助閱讀分析，幫助醫(yī)師完成多種疾病的醫(yī)學影像篩查，或是對醫(yī)師閱片順序進行智能排序，從而提高醫(yī)師的閱片效率和診斷精度。

3.眼底檢測

AI通過學習眼底圖像，實現(xiàn)對一些嚴重眼科疾病如青光眼、糖尿病性視網(wǎng)膜病變和老年黃斑變性的有效診斷，推動眼底疾病診斷的普及和眼科疾病的治療。

4.腦區(qū)分割

通過AI技術(shù)對腦區(qū)MR圖像進行分割，可以得到比以往算法更精準的腦區(qū)分割效果。利用AI技術(shù)對大腦中的一百多個腦區(qū)結(jié)構(gòu)進行精準分割放到時間軸上進行分析，讓醫(yī)師清楚地看到腦灰質(zhì)、白質(zhì)和各種腦核的結(jié)構(gòu)隨時間的變化情況。

5.腦疾病診斷

醫(yī)學影像是診斷腦出血的首要方法，早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療可以極大程度挽救患者生命，提高生存率。

6.器官分割/靶區(qū)勾畫

在放射治療計劃系統(tǒng)（treatmentplanningsystem，TPS）中，病變器官的正確定位與準確勾畫是TPS系統(tǒng)運作的基礎及關(guān)鍵技術(shù)之一，其分割的準確程度直接影響后續(xù)放射治療計劃設計的準確度和放療的效果。同時，器官勾畫也是計算機輔助診斷、醫(yī)學圖像三維可視化、圖形引導手術(shù)、虛擬內(nèi)窺鏡等眾多醫(yī)學圖像應用的首要前提和關(guān)鍵步驟。在勾畫準確率上，全自動的智能勾畫結(jié)果和專家勾畫的一致性可達97%以上。

7.骨傷鑒定

通過AI算法直觀觀測骨質(zhì)受損情況，智能檢測多種類型骨折跡象，自動標注疑似骨折處，多角度多層面清晰直觀顯示骨折，可助力醫(yī)師快速、精準診斷，減少漏診風險。

8.乳腺疾病診斷

AI技術(shù)能精準分割乳房與致密腺體組織，并精準量化乳腺密度，客觀評估乳腺癌風險，精準檢測、定位腫塊與微鈣化灶，提升病灶檢出率。

9.超聲輔助診斷

超聲影像檢查以其無創(chuàng)性、實時性、安全性等優(yōu)點而受到廣泛應用。對于超聲影像，融合AI技術(shù)可以實現(xiàn)對乳腺病灶和甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性的輔助診斷。同時，超聲設備進入云計算后實現(xiàn)了技術(shù)處理資源的無限拓展，有效的提高了系統(tǒng)處理速度并優(yōu)化系統(tǒng)資源配置，實現(xiàn)各種終端的互聯(lián)互通。目前三甲醫(yī)院醫(yī)師的平均診斷準確率為60%—70%，基層醫(yī)院更低一些，AI輔助診斷系統(tǒng)現(xiàn)準確率可以達到85%以上。

10.病理切片分析

使用AI進行病理切片分析，可以發(fā)現(xiàn)人眼不易察覺的細節(jié)，通過學習病理切片細胞層面的特征，可不斷完善病理醫(yī)師和數(shù)字病理診斷的知識體系。還可以整合免疫組織化學、分子檢測數(shù)據(jù)和臨床信息，得出整合相關(guān)信息的最后病理診斷報告，為患者提供預后信息和精準的藥物治療指導。

11.骨齡分析

影像醫(yī)師尤其兒科影像醫(yī)師缺口大，個體工作負荷重，從機械、繁重的骨齡影像讀片中解放出來的愿望強烈。兒童醫(yī)院骨齡檢測需求非常巨大，如果僅靠醫(yī)生，需要1到2小時才能算出一張骨齡片；如果借助計算機軟件進行部分輔助，耗時也需要15分鐘到30分鐘每張。人工智能技術(shù)的引入，可以用秒級的速度，通過機器完成TW3法中的所有步驟，自動找到X光片中的骨骺，進行評級，然后代入公式，用數(shù)值比出骨齡。

除此之外，人工智能在慢病管理、健康管理、醫(yī)院信息化、醫(yī)療數(shù)據(jù)處理、遠程醫(yī)療、藥物研發(fā)等醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈的重要節(jié)點上，也都在不斷取得新成績。

五大挑戰(zhàn)待解，《白皮書》給出建議

在人工智能醫(yī)療技術(shù)的推動下，AI醫(yī)療作為以技術(shù)為主導的新興領域，不可避免的遇到了傳統(tǒng)醫(yī)療基礎設施和監(jiān)管體制的問題。此次發(fā)布的《白皮書》共歸納出5點，分別是注冊審批、市場準入、建立標準、市場秩序以及影像數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

不同于美國FDA將醫(yī)療AI納為Ⅱ類醫(yī)療器械，在我國，AI醫(yī)療影像輔助診斷軟件被列入了風險較高的Ⅲ類醫(yī)療器械，其臨床試驗要求更加嚴格，數(shù)據(jù)要求的完整性也更高，因此暫時還沒有任何廠家通過中國藥監(jiān)部門的評審。

《白皮書》指出，在沒有直接對應的《審查指導原則》下，各家AI醫(yī)療影像輔助診斷研發(fā)生產(chǎn)機構(gòu)只能依據(jù)對現(xiàn)有法規(guī)的理解，摸索臨床驗證方法進行功能驗證，這也意味著中國AI醫(yī)療影像輔助診斷的注冊前行過程中，勢必會更加曲折。

而在市場準入方面，由于醫(yī)院端醫(yī)療AI沒有相應的收費項目標準，因此很多企業(yè)還無法投入商業(yè)化運營。如何推動醫(yī)療AI商業(yè)化落地，是需要解決的一大問題。

此外，目前AI醫(yī)療領域的應用標準多為空白?！栋灼分赋?，國內(nèi)需要建立醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的“脫敏”標準，在眾多產(chǎn)品參差不齊的情況下，急需建立和開發(fā)系統(tǒng)性的測試方法和指標，建設平臺推動安全認證。根據(jù)目前國際上的情況，《白皮書》希望中國能先于日本厚生省和歐洲CE建立自己的AI醫(yī)學影像標準，發(fā)揮中國最有優(yōu)勢的產(chǎn)品和技術(shù)。

隨著AI的不斷滲透，“偽AI醫(yī)療影像企業(yè)”也越來越多，市場秩序的維護尤為重要。《白皮書》強調(diào)，為了保證“AI影像技術(shù)”的健康長遠發(fā)展，需要加強監(jiān)管，給予明確界定。針對中國數(shù)據(jù)流出境外的風險，也應制定約束規(guī)則。

談到數(shù)據(jù)問題時，很多人會有疑惑，為何中國這么多人，數(shù)據(jù)采集還會存在問題？實際上，中國醫(yī)療影像數(shù)據(jù)量雖然大，但針對不同病種的數(shù)據(jù)量和質(zhì)量參差不齊，一些病種的訓練數(shù)據(jù)不足以支持研發(fā)，而且數(shù)據(jù)孤島問題一直存在，制約了深度學習的機會。

對此《白皮書》指出，近兩年內(nèi)仍然需要大量影像科專業(yè)醫(yī)師去標注，他們的經(jīng)驗水平、學習數(shù)據(jù)的質(zhì)量和典型性都將影響醫(yī)療AI深度學習的結(jié)果。

經(jīng)過多年的發(fā)展，醫(yī)療已經(jīng)成為AI賦能消費升級的一個重點領域。雖然仍以輔助為主，還不能替代專業(yè)醫(yī)師，但其前景是廣闊的。特別是在我國傳統(tǒng)醫(yī)療模式存在諸多問題的情況下，AI醫(yī)療技術(shù)的發(fā)展、應用和普及將為醫(yī)療衛(wèi)生體制改革帶來新的視角。

為此，《白皮書》在最后給出了三個政策建議：出臺引導政策，將AI醫(yī)療影像輔助診斷產(chǎn)品盡早納入“醫(yī)療行業(yè)優(yōu)先使用國產(chǎn)設備”；加強基層診療，搭建AI影像中心和實驗室；將AI影像輔助診斷技術(shù)的使用明確納入醫(yī)院評分內(nèi)容。

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網(wǎng)址: 《中國醫(yī)學影像AI白皮書》發(fā)布：應用領域廣泛 五大挑戰(zhàn)待解 http://www.u1s5d6.cn/newsview681419.html