2017年,醫(yī)學(xué)圖像與人工智能的結(jié)合成為了行業(yè)發(fā)展的熱點,尤其是在AI與放射圖像的結(jié)合,大公司和創(chuàng)業(yè)公司都取得了大量成果,很多產(chǎn)品已經(jīng)在臨床上進行試驗。 其實除了放射圖像,人工智能在超聲領(lǐng)域的應(yīng)用也受到行業(yè)的重視。 動脈網(wǎng)了解到,全球每年在超聲醫(yī)療設(shè)備上的花費超過60億美元。超聲影像檢查以其檢查無創(chuàng)性、影像實時獲取、沒有已知副作用等優(yōu)點而受到廣泛應(yīng)用。 然而,超聲診斷技術(shù)的良莠不齊以及基層優(yōu)秀醫(yī)師的缺乏,限制了超聲設(shè)備的普及和應(yīng)用。 隨著人工智能技術(shù)的突破,超聲輔助診斷系統(tǒng)將幫助提高超聲診斷水平,加速超聲的設(shè)備的發(fā)展。 但是實現(xiàn)超聲波掃描影像的人工智能診斷,比單純的醫(yī)療圖像識別需要投入更多的研究,處理起來也麻煩得多。 因為超聲波成像具有動態(tài)特性,在用深度學(xué)習(xí)方法對一份資料進行智能醫(yī)學(xué)判斷的時候,相當(dāng)于是從視頻當(dāng)中分析超聲波影像的特點。 超聲輔助診斷為何收到重視?其原理又是什么?市場有那些玩家?發(fā)展難點又在哪里? 超聲診斷原理 醫(yī)學(xué)超聲波檢查作為一種常規(guī)的檢查手段,已經(jīng)廣泛的應(yīng)用在臨床。它的工作原理與聲納有一定的相似性,即將超聲波發(fā)射到人體內(nèi),當(dāng)它在體內(nèi)遇到界面時會發(fā)生反射及折射,并且在人體組織中可能被吸收而衰減。 因為人體各種組織的形態(tài)與結(jié)構(gòu)是不相同的,因此其反射與折射以及吸收超聲波的程度也就不同,醫(yī)生們正是通過儀器所反映出的波型、曲線,或影象的特征來辨別它們。 超聲診斷儀在臨床上應(yīng)用最廣的是B型超聲和D型超聲,即人們通常所說的B超和多普勒超聲。由于超聲具有無創(chuàng)、高靈敏度、應(yīng)用面廣、低成本和操作方便等優(yōu)點,被廣泛應(yīng)用于臨床診斷,尤其是胸部臟器、心臟、眼科和婦產(chǎn)科的診斷。 超聲+AI受到重視的2點理由 AI+超聲適合分級診療 目前,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,遠(yuǎn)程醫(yī)療因為其快速、方便等優(yōu)點成為未來的發(fā)展趨勢。 遠(yuǎn)程醫(yī)療固然有其優(yōu)點,但鑒于超聲對醫(yī)生個人操作能力的依賴,目前的遠(yuǎn)程醫(yī)療運行模式難以滿足臨床工作需求。 相較于磁共振、CT和心電圖等檢查結(jié)果,超聲影像大多是依靠醫(yī)生采集的不同切面的動態(tài)圖像進行診斷的,對超聲醫(yī)生個人的操作技術(shù)水平要求比較高。 同一個病變,不同醫(yī)生的手法、切面、儀器調(diào)節(jié)、經(jīng)驗不同,得出的診斷檢查結(jié)果也許就不一樣。 遠(yuǎn)程醫(yī)療在很大程度上解決了優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源分布不平衡的問題,但由于超聲醫(yī)學(xué)的特殊性,在沒有規(guī)范化的統(tǒng)一的超聲圖像采集、圖像質(zhì)量控制、傳輸標(biāo)準(zhǔn)出臺之前,現(xiàn)階段超聲醫(yī)學(xué)診斷尚不具備大規(guī)模遠(yuǎn)程醫(yī)療臨床應(yīng)用的條件。 所以,通過輔助診斷系統(tǒng)幫助基層醫(yī)生解決實時診斷的問題,可能是緩解基層醫(yī)療專家短缺的一種方法。 市場規(guī)模足夠大 根據(jù)IHS統(tǒng)計,2014年,全球醫(yī)用超聲診斷設(shè)備市場規(guī)模已達(dá)62億美元左右,預(yù)計2019年,規(guī)模將達(dá)74億美元,年均復(fù)合增長率為3.6%。 2014年,中國超聲診斷設(shè)備市場已達(dá)69億元。隨著剛性需求釋放、升級換代、政策紅利持續(xù)推進,中國超聲設(shè)備市場還將快速增長。預(yù)計2019年,中國醫(yī)用超聲診斷設(shè)備市場規(guī)模將達(dá)91億元,年均復(fù)合增長率5.7%。 近幾年,人們對健康的關(guān)注,促使體檢行業(yè)飛速發(fā)展。 相較于CT、MRI等放射檢查,健康人群或者亞健康人群選擇使用無創(chuàng)、無輻射的超聲檢查做初步檢查是首要選擇,這必將促使超聲設(shè)備市場和超聲診斷次數(shù)的不斷增加,醫(yī)生的工作壓力也隨之增加,輔助診斷系統(tǒng)的出現(xiàn)將緩解這一現(xiàn)狀。 識別原理 面對超聲這種動態(tài)的圖像,每個公司造機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上有自己的研發(fā)思路。 美國創(chuàng)業(yè)公司Bay Labs 美國創(chuàng)業(yè)公司Bay Labs應(yīng)對辦法:他們用智能視頻分析的辦法,能夠?qū)σ粋€超聲掃描視頻進行細(xì)化研究,并且為用戶建模,關(guān)注每一份超聲資料的特殊性,使超聲波成像技術(shù)在影像獲取和編輯、病情分析的全過程都得到極大的簡化。 三星醫(yī)療的乳腺病變分析系統(tǒng) 三星醫(yī)療的旗艦設(shè)備RS80A搭載的S-Detect功能就采用了深度學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)乳腺病變分析,使超聲診斷成像更快速、更高效。 S-Detect依靠對乳腺檢查病例的大數(shù)據(jù)分析(10000萬份訓(xùn)練數(shù)據(jù))得出的病變特征為基礎(chǔ),為臨床檢查選定圖像提供良惡性的判別建議。 S-Detect具有三種模式,用戶可以根據(jù)自己要求設(shè)定自動識別的敏感度和特異性。目的是幫助醫(yī)生做出更準(zhǔn)確的診斷,同時改善工作流程,減少重復(fù)操作。 RS80A超聲診斷系統(tǒng)將美國放射學(xué)會BI-RADS評分作為對可疑乳腺病變進行標(biāo)準(zhǔn)化分析歸類的標(biāo)準(zhǔn)。 三星RS80A首席開發(fā)工程師,S-Detect技術(shù)研發(fā)負(fù)責(zé)人宋永慶博士和樸文浩博士表示: S-Detect采用了為乳腺定制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。當(dāng)用戶選定了種子點后,軟件將對所有導(dǎo)入的圖像進行轉(zhuǎn)換處理以利于對不同形狀病變進行更好的識別,并最終實現(xiàn)對病變的自動分類。 這種圖像轉(zhuǎn)換包含幾個重要步驟比如移位、調(diào)整大小、扭曲,轉(zhuǎn)換后被收錄在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定制層中。 另外,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有能力自己學(xué)習(xí)大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)實現(xiàn)對圖像的分類,這是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方法相比的最大優(yōu)勢。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由很多卷積層組成,導(dǎo)入的圖像在特定層內(nèi)可以自動解析出一些有涵義的特征。 然后這些圖像特征將在較深的層內(nèi)進行整合。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的末端會加入一個可被學(xué)習(xí)掌握的分類器,因此系統(tǒng)不再需要研發(fā)人員設(shè)計手工特性,而是在學(xué)習(xí)過程中由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從數(shù)據(jù)中提取最佳的特性用于分類。這正是三星醫(yī)療選擇卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別乳腺病變的原因。 德尚韻興甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性的輔助診斷系統(tǒng) 德尚韻興的首席科學(xué)家、浙江大學(xué)求是特聘教授孔德興表示,德尚韻興甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性輔助診斷系統(tǒng)分為訓(xùn)練和打分兩部分。 訓(xùn)練原理依托于深度學(xué)習(xí)技術(shù),利用兩萬多份的有標(biāo)注結(jié)果的超聲影像樣本對計算機進行訓(xùn)練。 傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)是人為定義特征的,比如結(jié)節(jié)的邊緣是否規(guī)則,回聲情況如何,還帶有醫(yī)生主觀的判斷標(biāo)準(zhǔn)。但是如果依托深度學(xué)習(xí),就不需要這些人為的特征定義。 經(jīng)過標(biāo)注的樣本分為兩大類,一類是良性的,一類是惡性的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)標(biāo)注情況分別分析提取良性和惡性各帶有的特征,而這個過程會比人眼觀察的更加細(xì)致。 訓(xùn)練完成后,德尚韻興把這套算法和網(wǎng)絡(luò)參數(shù)打包為一個軟件,也就是打分系統(tǒng),它可以部署到網(wǎng)上,還可以形成單機版,這部分是用普通的計算機運行的,此時醫(yī)院就可以利用它來進行輔助診斷了。 對于甲狀腺結(jié)節(jié)的診斷,目前三甲醫(yī)院醫(yī)生的平均準(zhǔn)確率為60%-70%,基層醫(yī)院會更加低一些。而德尚韻興輔助診斷系統(tǒng)目前準(zhǔn)確率可以達(dá)到85%以上。 10多家公司布局超聲+AI 與放射影像不同,并不是所有的醫(yī)療AI公司都開展了AI+超聲領(lǐng)域的研究。據(jù)動脈網(wǎng)不完全統(tǒng)計,參與此項研究的公司包括西門子、三星、和佳股份、邁瑞、推想科技、依圖醫(yī)療、創(chuàng)影醫(yī)學(xué)、飛醫(yī)諾、德尚韻興、超云、深圳綽曦互動、Bay Labs等。 這些公司有傳統(tǒng)的器械公司,也有創(chuàng)新性的醫(yī)療AI公司,他們紛紛布局這個行業(yè)。作為傳統(tǒng)器械公司,在器械智能化、便攜化的當(dāng)下,通過AI來打開市場,提供競爭力是一種不錯的選擇。 經(jīng)動脈網(wǎng)了解,目前很多公司對于AI+超聲的研究還在初級階段,距離行成落地產(chǎn)品還有一段距離。 還需解決的兩個困難 但是有些創(chuàng)新型的醫(yī)療AI公司并沒有涉足超聲。動脈網(wǎng)從行業(yè)人士那里了解到,他們很看重超聲+AI這個領(lǐng)域,因為它頻次高,需求大,又有政策支持,是一個很好的領(lǐng)域。 沒有涉足超聲+AI一方面是由于創(chuàng)業(yè)公司人力的問題,另一方面是超聲本身的兩個問題。 標(biāo)準(zhǔn)化程度不高。超聲科和放射科一樣也缺少優(yōu)秀的醫(yī)生,但是與放射科不同的是,超聲科最大的難點不在讀片子,而是如何正確的操作B超設(shè)備,進而呈現(xiàn)出醫(yī)生自己想要看到的圖像。 比如針對不同胖瘦病人需要多大的力,手勢是怎樣的,呼吸如何調(diào)整,目前并沒有做到標(biāo)準(zhǔn)化,現(xiàn)實中有些師傅和徒弟的操作都不完全相同。 而CT或者X光圖像相對與超聲要標(biāo)準(zhǔn)的多。 工作流的問題。中國超聲科醫(yī)生是一邊看圖像,一邊寫診斷報告(心血管除外),幾乎是實時出結(jié)果。而放射科醫(yī)生是將圖像先存儲起來,然后慢慢看。 所以超聲AI產(chǎn)品的要求就非常高,需要與超聲設(shè)備進行芯片級別的集成結(jié)合,實時的出結(jié)果。 畢竟,醫(yī)生很難為了一個好的輔助軟件,而加長自己的工作流程,這個問題需要研發(fā)者思考。 文|王曉行 微信|wxh-666-666 添加時請注明:姓名-公司-職位 后臺發(fā)送關(guān)鍵詞即可獲得相關(guān)好文 網(wǎng)站、公眾號等轉(zhuǎn)載請聯(lián)系授權(quán) 近期推薦 ★ 漫談CAR-T:天價神奇療法、唯一可治愈腫瘤的技術(shù),能否成為人類攻克癌癥的秘方? 聲明:動脈網(wǎng)所刊載內(nèi)容之知識產(chǎn)權(quán)為動脈網(wǎng)及相關(guān)權(quán)利人專屬所有或持有。文中出現(xiàn)的采訪數(shù)據(jù)均由受訪者提供并確認(rèn)。未經(jīng)許可,禁止進行轉(zhuǎn)載、摘編、復(fù)制及建立鏡像等任何使用。 |
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