醫(yī)學(xué)影像人工智能進(jìn)展？

你好！

一、影像診斷市場(chǎng)規(guī)模

據(jù)Zion Market Research測(cè)算，全球影像診斷市場(chǎng)在2016-2021年年復(fù)合增長(zhǎng)率（CAGR）約為6.0%，預(yù)計(jì)在2021年市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)335億美元。據(jù)Signify Research報(bào)告顯示，全球人工智能醫(yī)學(xué)影像市場(chǎng)有望將在2023年達(dá)到20億美元規(guī)模。中國(guó)多家機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，到2020年國(guó)內(nèi)醫(yī)學(xué)影像市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)6000-8000億元。據(jù)機(jī)器之心數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，2016年中國(guó)醫(yī)學(xué)影像相關(guān)企業(yè)（包含醫(yī)學(xué)影像業(yè)務(wù)的通用型人工智能公司）累計(jì)融資額約63億人民幣，之后呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)趨勢(shì)，2018年融資額度創(chuàng)歷史新高，高達(dá)約300億人民幣，企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新研發(fā)投入持續(xù)加碼，診斷產(chǎn)品覆蓋病種達(dá)近百種。

二、AI＋醫(yī)學(xué)影像的技術(shù)原理與診斷效果

人工智能在圖像識(shí)別領(lǐng)域的持續(xù)快速發(fā)展為醫(yī)學(xué)影像診斷痛點(diǎn)帶來(lái)曙光。"AI+醫(yī)學(xué)影像"，是將人工智能在圖像識(shí)別領(lǐng)域不斷取得的前沿性突破技術(shù)，應(yīng)用在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域，從而達(dá)到提高診斷效率和準(zhǔn)確率的目的。人工智能主要應(yīng)用在醫(yī)學(xué)影像的診斷環(huán)節(jié)，可以分為兩個(gè)階段：一是利用圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)患者的影像進(jìn)行識(shí)別，標(biāo)注病灶關(guān)鍵信息，給出初步診斷結(jié)果，助力影像醫(yī)生診斷效率的大幅提升；二是基于深度學(xué)習(xí)不斷優(yōu)化，通過(guò)大量已有的影像數(shù)據(jù)和臨床診斷信息訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)，使其具備獨(dú)立診斷疾病的能力，在目前診療體系的基礎(chǔ)上進(jìn)一步降低復(fù)雜疾病的誤診率，從而帶來(lái)醫(yī)學(xué)影像總體診斷水平的提升。

人工智能在圖像識(shí)別領(lǐng)域的持續(xù)快速發(fā)展為醫(yī)學(xué)影像診斷痛點(diǎn)帶來(lái)曙光。"AI+醫(yī)學(xué)影像"，是將人工智能在圖像識(shí)別領(lǐng)域不斷取得的前沿性突破技術(shù)，應(yīng)用在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域，從而達(dá)到提高診斷效率和準(zhǔn)確率的目的。人工智能主要應(yīng)用在醫(yī)學(xué)影像的診斷環(huán)節(jié)，可以分為兩個(gè)階段：一是利用圖像識(shí)別技術(shù)對(duì)患者的影像進(jìn)行識(shí)別，標(biāo)注病灶關(guān)鍵信息，給出初步診斷結(jié)果，助力影像醫(yī)生診斷效率的大幅提升；二是基于深度學(xué)習(xí)不斷優(yōu)化，通過(guò)大量已有的影像數(shù)據(jù)和臨床診斷信息訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)，使其具備獨(dú)立診斷疾病的能力，在目前診療體系的基礎(chǔ)上進(jìn)一步降低復(fù)雜疾病的誤診率，從而帶來(lái)醫(yī)學(xué)影像總體診斷水平的提升。

圖表  1：AI＋醫(yī)學(xué)影像的技術(shù)原理與診斷效果

三、醫(yī)學(xué)診斷人工智能的優(yōu)勢(shì)

人工智能和醫(yī)學(xué)影像的結(jié)合，能夠?yàn)獒t(yī)生閱片和勾畫(huà)提供輔助和參考，大大節(jié)約醫(yī)生時(shí)間，提高診斷、放療及手術(shù)的精度。

1、病灶篩查：針對(duì) X 線(xiàn)、CT、核磁共振等醫(yī)學(xué)影像的病灶自動(dòng)識(shí)別與標(biāo)注系統(tǒng)，大幅提升影像醫(yī)生診斷效率，同時(shí)可以幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)難以用肉眼發(fā)現(xiàn)和判斷的早期病灶，降低假陰性診斷結(jié)果的發(fā)生概率；目前系統(tǒng)對(duì)十萬(wàn)張以上的影像進(jìn)行處理，用時(shí)僅數(shù)秒之間。

2、靶區(qū)自動(dòng)勾畫(huà)：靶區(qū)自動(dòng)勾畫(huà)及自適應(yīng)放療產(chǎn)品幫助放療科醫(yī)生對(duì)200-450 張 CT 片進(jìn)行自動(dòng)勾畫(huà)，時(shí)間大大縮短到 30 分鐘一套；在患者 15-20 次上機(jī)照射過(guò)程中間不斷識(shí)別病灶位置變化以達(dá)到自適應(yīng)放療，有效減少射線(xiàn)對(duì)病人健康組織的傷害。3）影像三維重建：基于灰度統(tǒng)計(jì)量的配準(zhǔn)算法和基于特征點(diǎn)的配準(zhǔn)算法，解決斷層圖像配準(zhǔn)問(wèn)題，節(jié)省配準(zhǔn)時(shí)間，提高配準(zhǔn)效率。相對(duì)于傳統(tǒng)模式，AI 閱片可大幅提升效率、降低微小病灶的遺漏、提高準(zhǔn)確率，而且通過(guò) AI 完成初篩及診斷，由人工完成確定，不僅能保證更高的診斷質(zhì)量，也帶來(lái)成本大幅下降。

圖表 ：人工閱片與 AI 閱片對(duì)比

四、醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域人工智能技術(shù)發(fā)展的未來(lái)趨勢(shì)

1. 醫(yī)學(xué)影像技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展：醫(yī)學(xué)影像系統(tǒng)中成像設(shè)備技術(shù)升級(jí)、影像設(shè)備圖像處理算力增加、智能診斷軟件集成病種增多、影像數(shù)據(jù)融合應(yīng)用、遷移學(xué)習(xí)加速影像診斷模型訓(xùn)練。

2. 人工智能在醫(yī)學(xué)影像應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓寬：除疾病的鑒別診斷外，還可應(yīng)用于分子及細(xì)胞層面圖像處理、應(yīng)用于介入影像學(xué)、助力非外科手術(shù)方法診斷及治療等。

3. 醫(yī)學(xué)影像產(chǎn)業(yè)升級(jí)：區(qū)域影像數(shù)據(jù)中心建設(shè)促進(jìn)區(qū)域級(jí)別影像數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)及應(yīng)用，醫(yī)學(xué)影像專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)模型評(píng)估體系與統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)作為產(chǎn)業(yè)界產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)等。

五、醫(yī)學(xué)影像中人工智能技術(shù)落地案例簡(jiǎn)述

騰訊覓影：騰訊覓影利用騰訊優(yōu)圖在大數(shù)據(jù)、圖像識(shí)別與深度學(xué)習(xí)方面的技術(shù)，對(duì)早期肺癌的敏感度（識(shí)別正確率）達(dá)到 85% 以上，在良性肺結(jié)核的特異性（識(shí)別正確率）超過(guò) 84%，對(duì)于直徑大于 3mm 小于 10mm 的微小結(jié)節(jié)檢出率超過(guò) 95%。

博為軟件：博為肝臟三維手術(shù)規(guī)劃系統(tǒng)解決了肝臟切除手術(shù)方案設(shè)計(jì)困難問(wèn)題，通過(guò)對(duì)原始的CT數(shù)據(jù)進(jìn)行后處理重建為三維立體圖像，精準(zhǔn)肝臟分割與分段，自動(dòng)提取腫瘤病臟，直觀(guān)地展示肝臟腫瘤、肝段、肝臟內(nèi)部復(fù)雜的管道解剖結(jié)構(gòu)，對(duì)病例進(jìn)行量化分析，并自動(dòng)生成臨床臟器定量分析報(bào)告。

Curexo：由美國(guó) Curexo 公司制造的Robodoc主要用于膝關(guān)節(jié)和髖關(guān)節(jié)置換手術(shù)。RoboDoc 包括兩部分：手術(shù)規(guī)劃軟件和手術(shù)助手，分別完成 3D 可視化的術(shù)前手術(shù)規(guī)劃、模擬和高精度手術(shù)輔助操作。RoboDoc機(jī)器人采用了四軸直角坐標(biāo)工業(yè)機(jī)器人本體，使用患者股骨上插入的鈦金屬定位針來(lái)實(shí)現(xiàn)機(jī)器人與患者骨骼的相對(duì)定位，精度達(dá)到了0.1mm。RoboDoc主要用于關(guān)節(jié)置換術(shù)中輔助骨骼和假體的成形、定位和植入，可提高全膝（髖）置換手術(shù)的質(zhì)量。深思考：基于宮頸細(xì)胞學(xué)領(lǐng)域知識(shí)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、醫(yī)學(xué)圖像處理等技術(shù)提取宮頸細(xì)胞的關(guān)鍵特征，自動(dòng)分割團(tuán)簇重疊細(xì)胞，快速識(shí)別涂片上病變細(xì)胞的分級(jí)類(lèi)別，實(shí)現(xiàn)宮頸細(xì)胞涂片的輔助閱片。深思考人工智能輔助閱片機(jī)器人可在100秒內(nèi)完成單張涂片的閱片，適配國(guó)內(nèi)多種制片方法，其中鱗狀上皮細(xì)胞異常敏感性約為98.4%，特異性約99.77%，腺細(xì)胞異常敏感性約為93.4%，特異性接近90%。