醫(yī)學(xué)影像AI勢(shì)成燎原，圖瑪深維找準(zhǔn)臨床痛點(diǎn)最先落地

眾所周知，優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源供給不足是造成中國(guó)患者看病難看病貴的主要癥結(jié)之一，這也不同程度地導(dǎo)致了臨床醫(yī)生勞動(dòng)強(qiáng)度過(guò)大、醫(yī)療差錯(cuò)發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)增高及醫(yī)療水平地區(qū)差異明顯等有礙醫(yī)療質(zhì)量提高的痛點(diǎn)。

人工智能(簡(jiǎn)稱 AI)進(jìn)入醫(yī)療領(lǐng)域后，迅速向醫(yī)學(xué)影像、輔助決策、病案管理及病理診斷等諸多領(lǐng)域鋪開(kāi)，幾成燎原之勢(shì)，被業(yè)界人士公認(rèn)可為醫(yī)療效率的提高提供重要解決方案。這其中，醫(yī)學(xué)影像 AI 的創(chuàng)投最為活躍，并涌現(xiàn)出以圖瑪深維為代表的專注提供各類影像 AI 產(chǎn)品的新銳公司。目前看來(lái)，這類產(chǎn)品能夠較好地解決臨床痛點(diǎn)，最有可能率先落地。

填補(bǔ)人力資源缺口

醫(yī)生缺口較大是中國(guó)醫(yī)療資源不足重要表現(xiàn)。相較中國(guó)每年影像數(shù)據(jù)高達(dá) 30% 的增長(zhǎng)量，放射科醫(yī)生數(shù)量年增長(zhǎng)率卻僅為 4.1%。病理科的缺口更為懸殊，在美國(guó)，大約每?jī)汕丝诰蛽碛幸晃徊±磲t(yī)生，而在中國(guó)平均每七萬(wàn)人口才有一位，缺口多達(dá) 3～4 萬(wàn)人?？紤]到成熟醫(yī)生的培養(yǎng)周期動(dòng)輒以 10 年記，按照中國(guó)現(xiàn)在培養(yǎng)病理醫(yī)生的速度，足足需要 200 年才能趕上美國(guó)當(dāng)前的水平。

有鑒于此，在彌補(bǔ)醫(yī)療資源缺口方面，人們對(duì)醫(yī)療 AI 寄予了更多的期望?？上驳氖?，自從 2012 年，深度學(xué)習(xí)技術(shù)被引入到圖像識(shí)別領(lǐng)域后，識(shí)別正確率取得了突破性的進(jìn)展，這也為醫(yī)學(xué)影像 AI 更進(jìn)一步付諸使用平添極大的助力。以圖瑪深維的主打產(chǎn)品肺結(jié)節(jié)智能診斷系統(tǒng)為例，在臨床試驗(yàn)中，它能檢出肺部各類病灶及其性質(zhì)，檢出率可以達(dá)到 98.6% 以上，診斷效率提升 40～60%。該系統(tǒng)結(jié)合了世界上最先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)人工智能算法，能在 CT，MRI，X 光，PET/CT，超聲等多種醫(yī)學(xué)影像中精確的檢測(cè)，定位和分割各種可能的致病因素，最大程度提高醫(yī)生的診斷效率和診斷精度。

目前，醫(yī)學(xué)影像 AI 的主要定位是醫(yī)生的助手。相對(duì)于傳統(tǒng)人工閱片模式，在人機(jī)協(xié)同之下，先是經(jīng)由 AI 完成影像的初步篩選和判斷，而后再由醫(yī)生完成最后的確認(rèn)。這種模式不僅能夠降低微小病灶的遺漏、大幅提高準(zhǔn)確率，而且還可確保更高的診斷質(zhì)量以及相對(duì)更低的成本。

除了關(guān)注影像 AI 產(chǎn)品的內(nèi)在性能外，外在產(chǎn)品形態(tài)是否「稱手」其實(shí)也應(yīng)納入產(chǎn)品的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。后者的優(yōu)劣實(shí)際上反映了一家公司在開(kāi)發(fā)產(chǎn)品的過(guò)程中，是否真正設(shè)身處地的在了解醫(yī)生的需求。圖瑪深維的 AI 產(chǎn)品在一些知名醫(yī)院試用過(guò)程中之所以廣受好評(píng)，易用性是一個(gè)非常重要的因素。據(jù)了解，該公司在產(chǎn)品研發(fā)立項(xiàng)之初，便會(huì)讓醫(yī)生參與其中，通過(guò)不斷地優(yōu)化交互界面，令其在日常工作能夠很快熟悉操作。譬如很多醫(yī)生習(xí)慣在 PACS 上書(shū)寫(xiě)診斷報(bào)告，圖瑪深維的智能診斷系統(tǒng)能夠一鍵將信息復(fù)制黏貼到 PACS 上，使診斷流程更流暢。

放大醫(yī)療生產(chǎn)力

人力資源缺口的存在令每一位醫(yī)生幾乎都在疲于奔命當(dāng)中，尤其是三甲醫(yī)院的熱門(mén)科室，醫(yī)生過(guò)勞現(xiàn)象比比皆是。以肺結(jié)節(jié)的影像檢查為例，平均一家三甲醫(yī)院平均每天會(huì)接待 200 位需要進(jìn)行肺結(jié)節(jié)檢查的患者，每位患者將常規(guī)產(chǎn)生 200～300 張 CT 影響。這意味著僅一家醫(yī)院的影像科每日就需處理圖像 4 萬(wàn)～6 萬(wàn)張。

如何在短時(shí)間內(nèi)放大醫(yī)療生產(chǎn)力，令醫(yī)生從一些繁忙重復(fù)的勞動(dòng)中解脫出來(lái)，AI 技術(shù)或許也能扮演重要角色。

仍以醫(yī)院的影像工作為例，醫(yī)生的閱片方式一般是逐張查看，憑借經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷。閱片速度和準(zhǔn)確性因人而異，通常都會(huì)存在長(zhǎng)時(shí)間閱片易疲勞所導(dǎo)致的準(zhǔn)確性下降的問(wèn)題。而 AI 讀片在理論上不存在疲勞的問(wèn)題，如果需要可以同樣的水準(zhǔn)一直不眠不休的工作。尤為重要的是，在知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)傳承方面，人類的學(xué)習(xí)方式效率相對(duì)低下且需要一直保持練習(xí)才能維持較高水平。而 AI 增加一個(gè)終端，就如同復(fù)制粘貼一般，如果需要升級(jí)，則是全網(wǎng)同時(shí)升級(jí)。

這些特性不但有利于擴(kuò)大中心醫(yī)院的醫(yī)療生產(chǎn)力，更有利于提高基層醫(yī)院的醫(yī)療水平，并促進(jìn)我國(guó)不同地區(qū)醫(yī)療水平的均衡發(fā)展。正如圖瑪深維CEO 鐘昕所說(shuō)，在我國(guó)，基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)是醫(yī)療體系的末梢神經(jīng)，而硬件設(shè)施、人才缺失則是擺在基層機(jī)構(gòu)面前的一道難題。AI 技術(shù)最直接的受益方就是基層醫(yī)院的醫(yī)生，在提高他們的診斷水平的同時(shí)，也可以令身處基層患者能夠第一時(shí)間得到高水平的診斷。

目前，圖瑪深維的研發(fā)和產(chǎn)品管線上主要有三大類產(chǎn)品，分別是深度診斷系統(tǒng)、智能診斷平臺(tái)和智能醫(yī)療數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，分別針對(duì)中國(guó)醫(yī)生的主要臨床需求和科研需求而研發(fā)。特別是 σ-Discover Lung 系列產(chǎn)品，已經(jīng)涵蓋了影像科醫(yī)生工作全流程，即從影像識(shí)別到給出診療建議。在醫(yī)院影像工作流中，放射科醫(yī)生會(huì)將診斷結(jié)果和診療建議提供給臨床醫(yī)生參考做最后的治療方案。

除肺結(jié)節(jié)產(chǎn)品外，圖瑪深維已經(jīng)完成基于深度學(xué)習(xí)的CT、X光肺部疾病下的肺部分割，用于包括肺炎、肺結(jié)核、肺水腫等在內(nèi)的多種肺部疾病診斷。乳腺癌、前列腺癌、肝癌、胰腺癌、腦卒中等智能診斷產(chǎn)品也已經(jīng)在國(guó)內(nèi)多家醫(yī)院試用。這一系列新品涵蓋多種中國(guó)人的常見(jiàn)腫瘤和慢性疾病，在進(jìn)一步鞏固圖瑪深維肺結(jié)節(jié)診斷的固有優(yōu)勢(shì)外，還將公司在 AI 領(lǐng)域的深厚積累擴(kuò)展到了其他適于 AI 技術(shù)大戰(zhàn)拳腳的疾病領(lǐng)域。

當(dāng)前，在圖瑪深維等頭部公司的帶動(dòng)下，醫(yī)療 AI 正已前所未有的速度帶給人們一個(gè)又一個(gè)驚喜。相信在不久的將來(lái)，在 AI 技術(shù)的加持下，困擾醫(yī)患多時(shí)的諸多臨床痛點(diǎn)終將得以解決。

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