基于实时追踪算法,医准智能要将AI医疗影像推向临床|生命线

榆木@36氪浙江·2021-06-30
盖好从影像、临床到C端的“三层楼”。

生物医药产业是我国确定的七大战略性新兴产业之一。为更好厘清生物医药产业的发展动向,36氪浙江特别推出“生命线”系列报道,将重点聚焦于AI医疗、创新药、大健康、科学家四大方向。本文是大健康中的一篇。

随着深度学习、AI算法技术的不断发展,图像识别、样本预测的精度大大提升,使AI医疗从扎堆入局走向了赛道细分化。

其中,新冠疫情的出现,AI医疗影像迎来新的机遇。大批量防疫及诊疗需求加速了医院设备和系统的智能化,AI医疗影像产品的审批也被提上日程。据不完全统计,2020年,国内AI医疗健康领域共完成了65次融资,其中AI医疗影像约占总融资数的三分之一。

但AI医疗影像产品的落地,仍存在证照审批难、难以从院端获利等困境。

医准智能成立于2017年,先后推出了多种基于图像识别与深度学习技术的人工智能辅助医疗影像诊断系统,其核心算法团队毕业于北大智能系,早在2014年,该团队就开始聚焦于人工智能医疗影像技术的研究。

目前,医准智能已推出全栈式乳腺智能分析解决方案、胸部CT智能分析系统等十余种人工智能解决方案,产品已落地全国700多家医疗机构。

算法攻坚 打破AI影像实时检测界限

医准智能深知,要快速切入市场,需要深入了解行业及客户,根据实际临床需求进行产品打磨,以实际效果打动医生与院方。

医准智能创始人兼CEO吕晨翀告诉36氪浙江:“相较以传统早筛的技术手段,我们的产品能做到更高效、更精准,实打实地解决医生工作压力。新冠疫情出现后,是对医疗行业进行的一轮集中教育,AI医疗的作用与优势得以凸显。”

早在2018年,基于强大的技术创新力,医准智能推出了肺结节智能分析系统,18秒即可完成300-500幅CT影像诊断分析与自动检测病灶,经验证3mm以上的结节检出率高达99%。

图/官方提供

在有了肺部系统的基础模型后,医准智能逐渐向多病种、多部位发力,例如女性最常见的恶性肿瘤之一的乳腺癌。据公开临床数据表明,乳腺癌5年生存率较低,最主要的原因是早期难以发现病灶。

为此,医准智能推出了乳腺X线智能分析系统,并于2020年推出乳腺超声动态实时智能分析系统、2021年推出乳腺断层智能分析系统,赋能乳腺癌早筛工作。

图/官方提供

以乳腺超声动态实时智能分析系统为例:传统超声影像辅助产品大多停留在二维图像,而超声检查是动态视频影像,所以传统二维模型受图像形态制约,无法辅助医生实时检出病灶。同时,病灶是一个三维立体的,二维模型仅仅用一两个切面分析病灶,信息显示不完整,因此医生日常诊断的过程,需要打多个切面来进行综合分析。

医准智能通过基于深度学习网络模型的AI算法,突破了这一瓶颈,达到每秒数十次的高帧率检测速度,能够随医生探头移动进行病灶实时追踪及病灶毫秒级抓取。同时,充分利用视频的时序特性,兼顾运算速度和准确率,降低假阳性,并依据BI-RADS指南,给出包含形状、方向等征象在内的全面分析结果,极大的助力提升恶性肿瘤判断准确率。

吕晨翀表示:“实时追踪之所以能成为行业痛点,主要是因为在全球范围内,医学影像视频AI领域研究极度匮乏,没有公认成熟算法。我们用了近两年的时间不断探索创新,最终研究出动态视频实时诊断模型,并在临床应用中获得了极大的肯定,这跟传统的静态放射图模型有着本质的区别。”

目前,医准智能已经推出胸部、乳腺、膝关节、冠脉在内的多部位、多设备的系统性解决方案。

固化产品快速商业化链路

以肺结节为例,从肺结节单一病种检测到全肺覆盖再到全胸部筛查,医准智能完成了从单病种到单器官,再到单部位的筛查链路基础模型。

吕晨翀表示:“疫情期间,医准智能之所以能够仅用306个小时上线‘AI+CT’的新冠肺炎智能分析系统,也是基于我们扎实的底层算法框架的土壤。在病种分析扩展上就会更加有优势。新冠疫情期间,我们帮助五十家余家医疗机构缓解了疫情期间影像科的诊断压力。”

在医准智能服务的客户中,有70%是三级以下医院,30%是三级医院。

对于三级医院,AI医疗影像辅助系统是面对大量患者时医生的智能助手,能够有效降低因漏检、误诊概率,提升医生诊疗效率;对于基层医院,则是通过临床诊疗大数据作为辅助判断工具,只要打开系统,就可以获取AI分析结果,提升基层医生的诊断能力。

在销售模式上,医准智能组建组建了医疗影像领域的专业销售团队及代理商渠道,凭借丰富的经验,使得公司产品快速进入各大医院。

图/官方提供

同时,随着数字化影像和采集设备的发展,也给AI医疗影像带来了更多可能。医准智能与GE医疗达成战略合作,综合其技术、渠道和信息资源,加速医准智能AI影像产品落地,

实现AI助力影像、临床、C端患者三步走

AI影像辅助于病人的早期诊断,AI医疗企业在完成了足够的医院覆盖和充分的数据积累,构建了多病种的影像诊断模型后,下一步就是临床诊疗数据的追踪,但这一阶段的行业门槛很高。医准智能正在进入这一阶段的布局。

就在6月21日,医准智能宣布完成新一轮C轮融资,本轮融资资金将用于加大原有技术研发投入,持续完善全流程、智能化、多设备的AI产品矩阵,加速产品在各级医疗机构落地部署。这也是医准智能今年完成的第二笔融资,是医准智能进军临床诊疗,推动医院智慧化建设进程全面覆盖的信号。

不同于基础影像检测,AI赋能临床面临着从单一数据、单向分析到复杂数据、复杂分析的需求。在实验室中的高检测率,在临床中仍却会存在差距。

“例如肺部疾病,医准智能在完成肺部疾病高检出率后,下一步患者转到呼吸科、胸外科,各个科室都有对应的诊疗方案,都是我们需要进一步跟踪的。基于已获数据,当患者衍生出相应的临床需求时,我们的AI产品可以辅助医生进行分析研判。”

医准智能一方面基于现有AI产品线,提升AI辅助临床实践经验;另一方面利用AI技术对医疗影像硬件设备进行智能化升级,逐步实现CT、MRI等医疗影像硬件设备的智能化。

软件分析与硬件提升两步走,解构AI辅助临床难点。

对于医准智能的发展路径,吕晨翀也给出了他明确的想法:“我们定的目标是,三年之内打通全病种的AI影像产品,扎实的盖起影像科智能化第一层楼;然后向二层的临床科走,通过在影像科累积的大量数据赋能临床诊断智能化;最后才是to C患者端的应用场景,包含病程管理、病情随访等智能化手段。”

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