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解密腾讯优图实验室:AI要给医生的使用场景

https://www.cphi.cn   2018-11-30 10:42 来源:财新健康点

优图实验室将超声AI研究首先应用到乳腺肿瘤筛查上,但目前超声AI的发展还存在一定的难题,比如缺少大量的数据训练。但各大公司对于布局超声AI的热情不减,除腾讯外,三星、西门子、迈瑞等在超声AI领域也有所布局。

       优图实验室将超声AI研究首先应用到乳腺肿瘤筛查上,但目前超声AI的发展还存在一定的难题,比如缺少大量的数据训练。但各大公司对于布局超声AI的热情不减,除腾讯外,三星、西门子、迈瑞等在超声AI领域也有所布局。此外,推想科技、依图医疗等创业公司也有超声AI的相关产品。

       一直以来,腾讯觅影作为腾讯医疗人工智能的“代表作”频频出现在人们面前。实际上,腾讯觅影背后是几支不同的技术支持团队。优图实验室就是腾讯觅影背后的技术支持团队之一。

       作为腾讯旗下专注计算机视觉的AI实验室,腾讯优图实验室成立于2012年,专注于图像处理、模式识别、深度学习,在人脸识别、图像识别、医疗AI、OCR等领域均有所应用。

       今年1月,医疗人工智能科学家郑冶枫博士加入优图实验室。此前郑冶枫在西门子美国研究院从事智能医学影像分析,专心于深度学习在医学影像上的应用研究。近日,郑冶枫在接受健康点专访的过程中提到,从视觉识别与图像处理技术出发,优图实验室已经研发研发了肺癌早筛、乳腺癌早筛、糖网病变早筛、宫颈癌筛查等产品。

       “相比于药企、医疗机构、保险公司等,腾讯在医疗方面并不突出,但是在互联网技术方面却更有优势。”郑冶枫告诉健康点,比如,腾讯作为“医学影像国家新一代人工智能开放创新平台”的承建者,其背后拥有优图实验室、腾讯医疗AI实验室、AI Lab等多个团队的技术积累。近两年来,腾讯共发表了180余篇与计算机视觉、人工智能相关的文章。

       基于这种技术上的优势,腾讯希望能够与一些医疗相关企业合作,从而在为其赋能的同时,与医院产生更强的联系。“软件与硬件结合的成果就是更加智能的硬件。”据郑冶枫介绍,目前优图实验室也在和医疗器械厂商的合作上展开了探索。以乳腺癌的筛查为例,优图实验室将人工智能算法集成到深圳华声医疗技术股份有限公司生产的超声设备中,帮助医生提高乳腺癌筛查的准确率。

       实际上,无论是器械厂商还是医疗机构,他们都有很多可以合作的医疗人工智能企业。健康点统计发现,目前中国已经有近百家涉足医疗人工智能的企业。在众多的产品中,腾讯又该如何脱颖而出?郑冶枫的答案是:选择需求最迫切的病种,做让医生用着最“舒服”的人工智能。

       选最迫切需要AI的病种

       当众多企业将发展重点放在肺癌筛查产品的时候,也有小部分企业在试图开发一些覆盖其他病种的产品。比如优图实验室将超声AI研究首先应用到乳腺肿瘤筛查上。

       为何选择这些病种?郑冶枫告诉健康点,对于优图实验室来说,首先这个病种要是可以基于影像进行诊断的。“优图实验室擅长的是计算机视觉,所以我们比较注重的就是影像,各种不同类型的医学影像,包括心电图这种图像类型的在内。”其次,这个病种对于人工智能的需求要是比较迫切的,比如发病率极高、需要提高筛查效率等。

       以乳腺癌为例,目前,优图实验室正在联合北京大学深圳医院、清华大学深圳研究生院、深圳华声医疗技术股份有限公司开发一款乳腺癌超声AI筛查产品。北京大学深圳医院超声影像科主任孙德胜告诉健康点,乳腺癌已经成为中国女性发病率第一高的疾病。根据2018年中国癌症统计报告显示,2014年中国女性乳腺癌年新发病例约27.89万例,占女性全部恶性肿瘤发病的16.51%。

       定期做乳腺检查,是预防乳腺癌最有效的方式,乳腺癌发现越早,治疗效果越好。实际上,当下中国女性早期乳腺癌中I期检出率仅有20%至25%,患者5年生存率只有80%左右。而若在乳腺癌早期阶段发现并及早接受规范化治疗,患者的5年无病生存率可达95%,II期患者5年存活率也能达到80%以上。

       据孙德胜介绍,目前乳腺癌筛查最简单的方法是手检,更准确的方式就是通过医学影像进行诊断。常见的两种影像检查方式一是钼靶X光,另一种就是超声。由于欧美女性脂肪较多,更适用于钼靶检查,可以清晰地发现脂肪中的肿瘤。但是中国女性的乳腺大多属于纤维型,脂肪不多,因此钼靶不容易发现肿瘤。相反,这种情况就更适用于超声检查。

       “正因如此,超声已经成为现在中国比较推荐的筛查手段,而我们也选择将人工智能技术运用到超声检测当中。”郑冶枫也提到,再加上超声与钼靶相比没有**,对身体损害比较小,价格也比较便宜。

       提到当下最常见的肺癌筛查产品,郑冶枫提高,“肺癌筛查的门槛较低,这主要是因为这方面的公开数据集较多。相比之下,其他疾病的公开数据就很少,在一定程度上增加了开发人工智能产品的难度。”

       要给医生最舒适的使用场景

       “好的AI,准确率高是必要条件。另一个必须要做到的就是给医生一个不改变他们操作习惯的、最舒适的使用场景。”郑冶枫告诉健康点,一些AI产品在使用的过程中需要医生手动留存一些图像,并且还有调整好角度之类的,这其中虽然没有给医生增加很多负担,但依旧改变了医生的使用场景。“这样很有可能会降低医生采用这个产品的概率,因为他们不习惯。”

       以超声检查为例。常规的超声检查操作是医生手持探头,在患者体表进行不同角度的是扫描,与此同时,超声扫描形成的影像会实时出现在专用的显示屏上,医生需要即刻通判断哪些影像上可能存在病变,并手动截图留存,以便后续做出诊断。

       “我们主要想解决两个问题:一是通过AI提高年轻医生的技术水平。二是通过AI提高医生的工作效率。”孙德胜告诉健康点,“实时识别病变”是目前医生对乳腺癌AI筛查产品的要求。

       这主要是因为CT,核磁、X光等影像的采集是由技师完成,而阅片由放射科医生完成,因此不需要实时同步影像,但超声检测的难点在于图像采集与阅片需要同时完成。此外,相较于磁共振、CT和心电图等检查结果,超声影像大多是依靠医生采集的不同切面的动态图像进行诊断的,对超声医生个人的操作技术水平要求比较高。

       郑冶枫介绍,优图实验室研发的产品是将AI技术集成到超声设备上,在设备端的显示屏上AI就可以实时标出可能存在病变的位置,并提醒医生这个部位可能是恶性肿瘤的概率。与此同时,被标记过的影像会自动截图保存到云端,医生可以随时将图片再次打开,进行更详细的解读和判断。

       与传统的超声检测操作相比,加载了AI技术的产品也可让医生省去手动截图的过程,可以检出医生可能忽略的病变,也可以提醒病变是恶性肿瘤的几率。值得注意的是,以往的AI乳腺癌筛查产品一般是将影像传输到云端进行操作,并不是通过将AI技术集成在硬件设备上以实时进行图像分析。郑冶枫提到,“超声检查产生的影像数据量很大,将它传到云端再进行分析、将分析结果传回医生的电脑上,这个过程都需要一定的时间,太慢了。”

       “以前大家集中探索通过CT来做医学影像AI,但现在越来越多的人开始把超声与AI结合到一起。”郑冶枫说道,虽然目前超声AI的发展还存在一定的难题,比如缺少大量的数据训练,但是超声AI已经被产业重视起来,除了腾讯外,三星、西门子、迈瑞等大公司也有所布局。在创业公司方面,健康点了解到,今年6月浙江德尚韵兴图像科技有限公司获得B轮融资,它被人熟知的产品是超声甲状腺结节智能辅助诊断系统。此外,推想科技、依图医疗在“超声+AI”领域也有所布局。

       除了AI技术的发展外,目前中国的超声市场整体规模也正在快速成长,这也将带动AI应用在超声领域的增长速度。根据IHS统计数据显示,2014年,全球医用超声诊断设备市场规模已达62亿美元左右,预计2019年,规模将达74亿美元,年均复合增长率为3.6%。2014年,中国超声诊断设备市场已达69亿元。预计2019年,中国医用超声诊断设备市场规模将达91亿元,年均复合增长率5.7%。

       在大三甲训练,到基层实践

       “AI肿瘤筛查产品最适用的场景一定在基层,但是前期的产品研发和训练一定是在三甲医院完成的。这样才能保证产品的准确性、敏感度等。”在郑冶枫看来,AI肿瘤筛查产品的根本使命就是辅助基层医生提高诊断准确率。如果AI能够在基层大范围推广,也可以在一定程度上吸引患者到基层就诊,从而减缓大医院的压力。

       就优图实验室的乳腺癌AI筛查项目而言,目前产品已经准备进行多中心测试。也就是说,该产品在北大深圳医院进行训练后,会投到一些二级或基层医疗机构中使用,测试在不同类型医疗机构中的准确性差异。

       “北大深圳医院即将在援疆项目中使用这个产品。”据孙德胜介绍,在新疆地区的乡镇卫生所,医生可能只会操作超声,但是阅片的能力相对较差。这款产品将尝试把超声图像实时传输到北大深圳医院,由医院的医生做出诊断结果,再发回新疆的乡镇卫生所。孙德胜强调,“未来,超声AI将是发展分级诊疗、缓解医疗资源不均、辅助基层医生诊断的有效方式。”

       提到产品未来在基层的推广,郑冶枫表示,基层医院的购买力是推广AI产品的一个限制因素,但是相比一些大型设备,超声仪器的价格更低。除了一些高端设备,超声领域也有一些手持的小型设备,甚至最小的超声设备只需要一个探头,连接在手机上就能用。因此,超声AI相比依托于CT等大型设备的AI可能更适合推广。

       值得注意的是,在布局B端产品的同时,目前优图实验室还在尝试开发一款基于手机APP和微信小程序的C端产品。用户可以自行上传超声影像,并通过AI进行数据分析。郑冶枫提到,如果AI判断的结果与医生判断的结果不同,用户可以选择找第三方医生进行再次诊断,从而进一步提高诊断的准确率。

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