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數坤科技劉建:醫院會為怎樣的影像AI產品買單?丨公開課回顧

導語:影像AI的商業化之路,不僅要滿足使用用戶,還應解決真正的用戶(決策者)的痛點。

空姐按着她的腰强行坐下去近期,雷鋒網AI掘金志邀請數坤科技副總裁劉建,做客雷鋒網公開課,以“醫療影像AI的應用價值探討”為題,對影像AI的商業化背景、數坤科技的布局情況、以及行業的未來發展路徑做了解析。

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劉建做了7年的放射科醫生、在醫療行業任職14年,對于醫療行業的技術需求具有充分的了解。他認為,醫療行業的實際用戶有兩類:一類是真正的用戶(決策者),一類是使用上的用戶。一個產品能不能有生命力, 首先要符合既能滿足使用用戶的需求,還要滿足決策用戶的要求。

空姐按着她的腰强行坐下去滿足這兩點要求的解決方案就是人工智能化。“只有AI化,我們的場景才能自動化,報告才能結構化,完成標準化后,才能把人力成本大大的降低。”

以數坤研發的——CTA- CoronaryDoc冠脈AI產品為例,從掃描后處理、病灶量化AI檢測分析、到判斷疾病程度輸出結構化報告、甚至膠片的打印都可以實現自動化,醫生僅需要負責審查糾錯。

劉建認為,影像AI發展到現在只是1.0階段,2.0時代的影像AI應該能夠為臨床診斷產生新的數據,這些數據可以對原來的疾病進行高于形態的判別,在風險預測、預防,乃至最后的療效評估等環節,均可以發揮價值,對影像的幫助也應實現多任務處理,解決過去一個人只能看一類片子的問題。

以下為劉建演講全文內容,雷鋒網(公眾號:雷鋒網)做了不改變原意的編輯

空姐按着她的腰强行坐下去今天介紹的內容是醫療影像AI應用價值,副標題是影中萬象,數蘊乾坤,影像學包含了整個臨床醫學的所有內容和學科,最終將臨床內容數據化,因此在影像學內蘊藏著很多數據。

數坤科技劉建:醫院會為怎樣的影像AI產品買單?丨公開課回顧

空姐按着她的腰强行坐下去我畢業于首都醫科大學,師從放射界的大咖李坤成教授,做腦部這方面的神經影像,在宣武醫院工作7年,然后到GE。在GE我是從應用培訓開始,到教育培訓管理,直至2018年加入數坤科技,主要負責市場醫工結合和戰略方向。

空姐按着她的腰强行坐下去臨床從業7年,醫療行業工作14年,加起來21年。所以今天我分享一下在工作中的體會。

分享的內容主要是三個方面:

空姐按着她的腰强行坐下去1、從醫工的視角理解影像AI價值;

2、數坤科技的影像AI布局,以及臨床應用實例和未來進展;

空姐按着她的腰强行坐下去3、從我個人的視角看待影像AI的發展前景。

醫工結合對影像AI的價值

這個問題之前,首先回顧一下醫療客戶和普通用戶的區別。to B模式和to C不太一樣,有兩類的客戶,一類是 “決策者”,還有一類是終端使用者。

空姐按着她的腰强行坐下去這兩類客戶的需求和視角完全不同。產品實際是終端用戶在用,但是決策者才是真正的用戶,所以一個產品能不能有生命力, 首先要符合既能滿足使用用戶的需求,還要滿足決策用戶的要求。

數坤科技劉建:醫院會為怎樣的影像AI產品買單?丨公開課回顧

接下來看看醫院里誰最能用上AI產品,這是原來億歐智庫里的一個調查。可以看到其實所有的應用都集中在兩方面:一個是疾病風險管理,另一個是醫學影像。

這兩個應用場景公司數量最多,那就代表調查中的應用公司就做得很好么?

AI技術涉及的領域非常多,包括計算機視覺、機器人、自動駕駛、自然語言處理,情感計算和語音識別。

數坤科技劉建:醫院會為怎樣的影像AI產品買單?丨公開課回顧

其實,影像AI大部分都集中在計算機視覺,也就是現在積極推廣的人臉識別技術,有些醫學影像分析實際也是基于這個技術。

首先,醫學影像遵循了醫學的特征,它是邏輯歸納、循證應用的一門科學。

第二,醫學影像是一個標準化的數據,它很早的在國際上用DICOM形式標準化了,這樣才能保證我們在圖像視覺上可以做很多的數據標注。因為只有標注標準化了,我們才能運用深度學習技術。

第三,大家可以看到,大部分AI產品是應用在放射科,再有一部分就是眼底和病理。乳腺、核磁、前列腺以及胸部的這些應用,都是在放射科領域。為什么放射科是技術和商業落地的最好的選擇之一。

為了實現放射科的自動化,幾大廠商一直在努力,但是真正要解決這個問題,還要考慮放射科的診斷以及復雜的過程。所以真正要解決問題就需要AI化,只有AI化,場景才能自動化,報告才能結構化,完成標準化后,才能把人力成本大大的降低。

經濟利益最簡單的是機器本身,是不是時間可以更快:掃描時間更快,檢查時間更快。檢查的病人越多,收益就越多。不管是從放射科帶來的收益,還是讓患者入院后得到的收益是雙重的,所以加快檢查時間是他們非常關注的。

臨床利益

臨床利益分兩塊:第一個是針對病人,如果速度很快是不是病人就能較快預約,并進入下一個流程當中,

第二個是對學科的建設,是不是能提高科研能力、學科地位,最后才是醫學的診斷和輔助治療。

空姐按着她的腰强行坐下去我們可以看到,決策者關注的角度和使用者是不一樣的。

那么使用者能關注什么呢?使用者是關注影像行業本身的應用價值。

不外乎這么幾方面:精準診斷、疾病檢出、良惡性鑒別、療效評估等等,還有就是減負。

在一些大醫院里,影像醫生的負擔非常重,不僅要處理大量的影像診斷任務,而且還要快速處理,因為我們知道病人是等不起的。

空姐按着她的腰强行坐下去疫情發生以來,大家可以看到,病人短時間、大量地涌入醫院后,沒有發生擠兌現象,AI在這樣的情況下發揮了非常重要的作用:

首先,快速檢出病灶空姐按着她的腰强行坐下去,減輕了影像科的負擔,讓病人快速得到確診,進行隔離或進行下一步檢測,直接減少病人跟其他人的接觸時間。

其次,就是輔助科研空姐按着她的腰强行坐下去,醫學影像一直是由形態學慢慢向功能學轉化。這里面就決定了會有定量數據,而定量對于下一步的精準治療非常有幫助。定量能幫助我們對腫瘤和卒中進行分期、分級,臨床上都可以給出不同的治療方案。

最后,報告標準化空姐按着她的腰强行坐下去,大家可能沒有感覺,但是有一個概念“報告互認”,現在有一個問題是重復檢查、難以互認。

為什么底級醫院報告大醫院不認可,因為他的報告沒有結構化,沒有把所有真相都描述出來,可能會丟掉一些重要信息,臨床上會造成漏診,所以大醫院不相信,造成要讓病人必須再做一次檢查。

國家前幾年一直在推行結果互認,實際推行起來也是有些困難。

空姐按着她的腰强行坐下去我相信隨著AI報告結構化以后,大家就能做到報告標準化,因為它在結構下每個地方都有提示,都有診斷要求和標準,這樣就能保證報告做到標準化。

通過疾病看到,將來應用場景最廣泛的儀器:第一個是CT、MRI掃描腦部;第二,因為缺血性心臟病是一個大病,CT對心臟的應用也會成為重要的場景空姐按着她的腰强行坐下去;再就是由于肺癌高發,CT和肺的結合。我覺得這三個場景可能最優先。通過上面的分析,影像 AI對我們的價值是如何呢?

首先是三甲醫院主要解決人力不足的瓶頸問題。

現在大家就診都喜歡去三甲醫院,而一級、二級醫院病人就診非常少,很多三甲醫院病例是做不完的。

空姐按着她的腰强行坐下去我們做過調研,心臟的冠脈CT,他們的預約時間最長會到一個月。對于像一些頭頸CTA和腦部相關的這些,最長預約到三個月時間,所以里面最突出的問題就是檢查做不完。

空姐按着她的腰强行坐下去對患者來說,患者最痛苦的就是等待預約時間長,醫院里預約時間最長的就是影像學檢查了。首先做的時候要預約,做完后報告等待還要時間,所以基本上影像檢查可能是很多醫院的一個重大的瓶頸。

第二個作用和價值是對基層醫院。

基層和三甲醫院是不一樣的,基層醫院是解決人能力不足問題。空姐按着她的腰强行坐下去所以AI可以幫助醫生完成處理不了的病例,因為基層醫院的現實情況是一些醫生能力缺失,很多疾病看不全、或者不會看,所以這個層面AI能輔助醫生一起做醫療決策,更可能是提升醫生的診斷水平,提升醫院的診斷水平,也是報告標準化了才能留住病人。

另一方面,對患者來說,因為得到了一些標準化的報告,如果是復雜疾病,到上級醫院再去就診就避免了重復檢查,現在基層醫院設備檔次已經不是問題,真正的問題在于寫報告的能力提升。

如果報告達不到上級醫院要求,檢查就要重新再做一遍。所以AI可以幫助基層醫院去解決這方面的問題。

最后是針對所有醫院:解決目前醫生能力之上的問題。

第一個是做做不完的病歷,第二是診不會診的病例,第三個層次就是診不能診的病例。

我們設計產品應該從兩個維度去想:

第一、醫生為中心設計產品。空姐按着她的腰强行坐下去把產品運輸到工作場景當中,再觀察醫生的工作場景使用習慣。同時觀察全流程是什么樣子,才能抓住醫生的痛點,最終是幫助醫生提高診斷效率和準確率。

第二、是以患者為中心設計產品。因為患者是我們醫生的最終客戶,提高患者就醫體驗才是產品設計的終點,如果患者沒有受益,只是醫生受益,產品實際上生命力也不強。

數坤影像AI

數坤科技劉建:醫院會為怎樣的影像AI產品買單?丨公開課回顧

空姐按着她的腰强行坐下去數坤公司2017年成立,2018年開始研發產品,選擇了比較獨特的冠脈CTA作為一個頭牌產品,2019年我們也取得非常好的成績,這是一個成績表。

如何看待這些醫學影像,理念或規劃是什么?

我們的愿景,包括價值觀,都是以患者為中心,著眼于重大疾病。中國最大的疾病其實是心腦,然后是肺,這三個是我們目前困擾中國人最大的三類疾病。

 我們從影像開始,逐漸過渡到臨床,打造更多的數字化醫生。

空姐按着她的腰强行坐下去數字是AI的一個最大的特征,提供更多的數字化、多維的、定量的數據,不管對醫生還是對病人都非常有幫助。我們的場景現在側重于影像,慢慢向臨床或向健康管理場景進發。

現在的產品還是挺多元化的,我們列舉了有心臟影像的數字,頭頸、胸部疾病、腫瘤、胸痛中心和卒中中心,提到的胸痛中心和卒中中心是比較特殊的,可以看到中國目前為了提高效率,胸痛中心和卒中中心是一些三甲醫院必備的,而且是重點建設的兩個中心條件之一。

數坤科技劉建:醫院會為怎樣的影像AI產品買單?丨公開課回顧

他們不同于專門影像科流程,胸痛中心和卒中中心有不同的工作解決流程,所以針對他們也提供了不同的方案。

空姐按着她的腰强行坐下去下面是我們的單個產品,首先是明星產品“冠脈CTA- CoronaryDoc”這個產品是真正深入醫生場景當中,實際場景就是上面看到的掃描之后需要人工去做圖像和處理,做出很多三維圖像,再開始寫報告。

報告寫完以后還要審核醫生審核,中間參雜著膠片打印、報告打印環節。其實AI介入以后,我們把這所有的流程都給AI化了。

什么叫AI化?就是無需人工干預,從掃描到報告,覆蓋了全流程,我們稱Scan to Report。我們在掃描后的處理,整個過程都不需人為干預,可以直接生成想要診斷的數據,這個過程中,可以檢測到病灶,把病灶進行定量化,然后生成結構化報告。

空姐按着她的腰强行坐下去同時我們也可以自動打印膠片,把打印習慣到個性化機器當中,就會自動輸出。所以我們整個的產品覆蓋了疾病場景的全流程,他在這個過程中就感覺應用特別順手。

因為這個場景是符合現在場景的,我們把這個場景完全自動化了,但是每個場景醫生都可以去審核或審校。

空姐按着她的腰强行坐下去因而我們才真正達到醫生和AI輔助相結合的狀態,而沒把醫生拋在之外,不是報告一下都出來,醫生也不管。其實每個環節我們雖然都能自動化,但是我們都留給醫生去check,去審校,去檢查。

我們的產品運用了很多AI,一共有三層AI。我們用了三個步驟AI,第一是后處理的提取,第二檢測需要AI,還有判斷疾病程度,也需要AI,實際上我們還可以生成這種計劃報告打印膠片。

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AI可以實現診斷效率的顯著提升,和穩定性、一致性。這句話的理解,實際大家都有一些體會,上午精力充沛的時候,寫報告效率非常高,錯誤率也低,過了兩個小時以后,精力會快速下降,尤其到下午,錯誤率和漏診率會大幅升高。但AI不會存在這個問題,穩定性一直平穩。

再最重要的就是AI診斷準確性,這是很多人要問的問題。

AI準確性到底如何,我們也做了大量的多中心研究,目前得到的結果跟三甲醫院高年資醫生相近。所以我們可以看到這三個加起來,AI加醫生是遠遠優于醫生的。

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我們做多中心驗證目的是效率有沒有提升?診斷是否精準?是否有普適性?

我們選了全國共42家醫院,分布25個省區,選取1000例有金標準的病例,就是血管造影,也做了標準化的規矩或規則,里面所有都是三甲醫院的專家最后診斷為主。

空姐按着她的腰强行坐下去做完這個標準以后,就得到上面的結論“AI的診斷性能和高年資醫生相近”。

數坤科技劉建:醫院會為怎樣的影像AI產品買單?丨公開課回顧

胸部影像我們跟其他廠家的方式也不同。這里面其實叫“四合一”解決方案。

第1、最常見肺結節。找結節,是跟腫瘤相關的。

第2、非門控鈣化積分。他可以應用于早篩,篩查有沒有冠心病,不是確診,只是篩查的手段。鈣化積分越高,冠心病發生率也增高,這點在國外已經有大宗病例證實。

第3、肺氣腫。肺氣腫可以看看肺的變化。

第4、新冠肺炎的評估。

大家會問,為什么叫四合一,這不是四個單獨的東西嗎?實際上四合一是,一次CT掃描,就能得到四種結果,這對于病人是非常受益的,是非常好的AI手段,我們說兩分鐘可以做到,然后可以覆蓋四大類最大疾病,這是它的特點。

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空姐按着她的腰强行坐下去首先看肺結節,相關產品市面上有很多家,多的時候可能有上百家,因為入門門檻比較低,但是做得精做得好,也有一定難度。

第1、是不是快?第2、你是不是準?第3、你是不是有規范的報告?是不是可以做隨訪和對照?這些都是肺結節的一些要求。  

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新冠肺炎這次發生的比較突然,我們也是在春節短短的20多天中,基于肺結節和肺炎原來的經驗基礎之上,快速迭代了這樣的產品,已經安裝在武漢中南醫院、武漢人民醫院、武漢中心醫院、武漢中醫院,還有雷神山醫院,發揮了非常大的作用。

空姐按着她的腰强行坐下去數坤新冠肺炎AI產品特點

第一、快。空姐按着她的腰强行坐下去因為疾病傳染性非常強,越快診斷越能避免病人和其他人接觸。我們2~3秒就可以解決病變的檢出。

第二、可以量化。因為疾病本身從第7版或第6版開始,已經分成輕型、中型、重型,還有極重型分級,不同分級給的方法是不一樣的。

所以在里面需要量化,這些量化人眼看不出來,沒法去評估,只能是大概的評估,每個人看的差異度太大,會造成有偏差。而機器本身在這方面有天然的優勢,它能快速的檢出到并能測量病變的體積、密度和大小。

第三、前后對照。空姐按着她的腰强行坐下去這非常重要。有的患者轉歸越來越重,有的轉歸痊愈,這個過程需要多次評價、多次評估,工作量對醫生來說非常大,用了機器以后,能快速、準確幫助到他們。

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這是我們北京安貞醫院使用的應用案例,安貞醫院、阜外醫院都是我國冠心病的專科醫院,病人非常多。機器可以快速把所有檢查項都給做出來,并且可以看到這些病變的檢測部位,告知病變程度。

在安貞醫院每天掃描量大約200個心臟,用了我們機器以后,極大改善了他們的工作勞動量。200多個病人一個哪怕是10分鐘、20分鐘,對他們來說壓力是蠻大的,而機器本身可以無間歇24小時為醫生工作。

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對新冠肺炎的應用。我們做了一個布置,這發揮了非常大的作用。這個就是明顯關注疾病的一個轉歸變化過程,從輕度到中度后來又減輕了,所以能看到全程,可以自動去匹配前一次、后一次或下一次的檢查圖像,而且去定位,大大的減緩靠人工檢索對比對照的時間。

從使用者角度說明,使用起來幫助是非常大的,剛才也講,對于決策者他們關注點是不一樣的。

使用了AI以后,在沒有設備增加和其他任何條件不增加的情況下,冠脈的自然檢查量都大幅提升。這是我們不同醫院的結果,當然每個醫院提升的不一樣,經濟效益還是蠻可觀的。

當然這些經濟效益也不是AI產生的,但沒有AI,這些經濟效益就變得沉默或者沒有。所以,AI可以幫助CT發揮最大的價值。

空姐按着她的腰强行坐下去目前看到,整個檢查過程中的瓶頸不是在掃描端,現在的機器非常高端,有128排、256排、還有512排很高端的CT。瓶頸在后處理和寫報告,只有用AI解決這部分問題,掃描另一端才能釋放,才能提升效率,增加流通量。

空姐按着她的腰强行坐下去最典型的上海的一家三甲醫院,他們原來預約時間最長要一周。通過AI沒有任何其他設備人員變化情況下,現在預約時間可以改為兩天,他們院長對AI技術非常贊許,因為就可以把病人真正留在醫院中。

還有一家醫院,病人量并不多,在應用AI以后,原來隔天取報告,現在當天就能可以,上午做完,下午取報告。這對病人特別友好,有些病人千里迢迢來看病,就能直接把病看完。

空姐按着她的腰强行坐下去如果隔天再取,他們還要住宿或再預約醫生,能大幅度提升患者滿意度。

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而困難在于,這種報告不容易標準化,都是手寫模板,但結構化以后就好多了,上面是文字,底下是結構化內容。

空姐按着她的腰强行坐下去CT/MR影像是由數字通過算法生成的圖像,這些圖像可以由AI解析出各種像素點的矢量大小,從而形成各種醫生想要的各種數據:大小、方向、位置、密度等這些定量化數據,并在此基礎之上行程結構化數據庫。

冠周脂肪與冠脈粥樣硬化斑塊在人體內是個脂肪生態代謝環境,所以通過測量冠周脂肪可以來預測冠心病發生概率以及心血管事件。

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這是FFR-CT,它從原來形態學轉化功能學,中國市場做的廠家也有很多,并得到美國商保的支持,可以決定我們在放支架時候什么時候放、什么時候不放,尤其在臨界病變的時候。

空姐按着她的腰强行坐下去再看斑塊,斑塊實際是做CT優于DSA的一個最主要特征,因為斑塊一旦破裂,就會造成冠心病事件,人就會發生意外,所以中間斑塊的判別非常重要。

AI特別好的點在于,可以把斑塊具象化,或者剝離出來。對斑塊可以進行分析,包括面積、大小、程度等等,統統可以做數據化的分析,對個人的愈合或風險就能做很好的評估。

還有主動脈,主動脈夾層也是高血壓非常大的并發癥,如果得了,死亡率非常高。用AI可以快速進行三維重建變成構建,也可以做這種功能學的變化。

空姐按着她的腰强行坐下去還有頭頸,不管解決的是形態學還是功能學。

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過去傳統的工作方式就是人對圖像閱片,然后根據經驗做疾病的診斷。

其實AI的1.0,一些場景可以通過AI+人做一些協制,提供工作量,創造經濟價值,AI走到2.0時代,它能產生一些新的臨床數據。

這些臨床數據對原來的疾病能高于原來通過形態進行判別。其次,可以做預測評估,或者疾病的風險預測、預測預防,這非常重要,包括對療效進行預測,所以2.0是AI真正發揮重要能力的時候。

行業發展趨勢

空姐按着她的腰强行坐下去因為全球的醫療設備上升通道已經變窄,它是依賴于這種技術的。目前來看,影像沒有發生突破性技術,所以影像技術都開始向數字化轉型。

所以醫療設備的智能化、物聯化、信息化,是他們最大的核心。可能形成一種設備上下游生態合作的狀態,尤其是GPS或AI廠家進行合作,是一個發展趨勢。

影像AI的預期價值

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數字化影像和大數據庫

空姐按着她的腰强行坐下去影像AI能把這個數據影像都讀懂,讀懂的前提是都變成數據了,所以我們可以做動力學的評估,做數字化的成像,把斑塊進行多維的結構,可以做脂肪代謝的生態評估。

空姐按着她的腰强行坐下去這里面著名的雜志Circulation,還有柳葉刀,還有ECS都是在這方面做了大量的研究。

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影像向解剖學向功能學轉化:

過去關注的都是人眼直接讀片,通過圖像像福爾摩斯一樣去分析,辨別、假想、推斷,從而做成邏輯化推理。

空姐按着她的腰强行坐下去現在通過影像可以做功能學,這些是原來人不能做的,通過人眼不能看出血流變化。通過我們的算法,可以看血流信息的變化,層流的樣子,和分岔處的情況,可以對斑塊造成的層流和分流現象的關系進行分別探討。

疾病的風險預測

像主動脈虛擬支架,動脈瘤破裂風險,我們可以對動脈瘤進行破裂風險的血流動力學預測,紅點是容易破裂地方,在原來形態學很難發現,幾十年去研究是很難,但動力學功能學上就可以清楚的看清。也可以做組學來預測冠心病事件的發生率。

從影像向臨床轉化

影像是可以向多病種,從心、腦、肺,包括將來腹部進行全病種覆蓋。但是光服務影像不能解決全部的問題,還需要向臨床去做檢出、診斷、量化、治療、評估。

空姐按着她的腰强行坐下去最簡單的一個實例,可以看到術前可以做診療規劃,把所有數據都測量出來;也可以做虛擬支架規劃,術中可以跟DSA做融合指導手術方案;術后可以去看哪個是薄弱點,不容易破裂和功能學追蹤。

空姐按着她的腰强行坐下去所以AI是慢慢從影像向臨床不斷轉化、延伸、服務。其實是將來影像AI的重大發展,因此影像在臨床上的診斷作用是非常大的。

預防

空姐按着她的腰强行坐下去冠心病高發人群非常多,是不是能做篩查,但是篩查帶給醫生負擔特別重。本身來說,大量的病人來以后,醫生是缺失的,這里運用AI以后,可以通過人工AI進行分流。

假如說做CT,陰性就非藥物治療,如鍛煉等;斑塊很小就一級預防,可以降脂;輕度病變內科治療,對臨界病變有FRCT可以看是不是應該放支架,或者是進行內科治療;

對嚴重病變我們可以做介入治療或手術治療,所以對于冠心病可以從猝不及防,到防患于未然。

而腦血管強調的是防治,將是未來AI的一大趨勢。因為腦血管病致殘性非常高,另一個特點是腦血管病轉診不容易,出血是不能轉診,因為風險很高;缺血發生很快,是進展性的,又來不及轉診,所以(腦血管病)大都是發生在二級,到不了三級。

空姐按着她的腰强行坐下去這里就有矛盾,很多醫生不知道檢查方法是什么?或者能力缺失,包括康復也會缺失,這中間AI+醫療解決方案都可以做一些定量化,或者遠程幫助。

新冠肺炎診斷相對沒有那么復雜,但是真正的是早篩、精準、快速,也就是盡快建立起防控體系,對新冠肺炎很重要。空姐按着她的腰强行坐下去所以,我們可以用CT做早篩——篩查階段;放到市屬發熱門診——做診斷階段;放到專科醫院——做診治階段。

在北京像地壇、小湯山、佑安醫院都是這樣,我們通過AI提供早篩、診斷、救治、復診全鏈條閉環式輔助服務。空姐按着她的腰强行坐下去大家也期望產品越來越豐富,從形態到功能,從影像到臨床,從非定量向定量,能走向風險預測或者更高的標準,現在的產品,實際就是樣的狀態。

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