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贝壳社，国内领先的医疗健康创新创业平台 作者丨天一 被喻为中国头号“死亡杀手”的心血管疾病，再度刷新出惊人数据。 4月，国家心血管病中心发布《中国心血管病报告2018》指出，我国心血管病现患人数2.9亿，心血管病死亡占居民疾病死亡构成的40%以上，每5例因病死亡中就有2例死于心血管疾病。 5月底，《中国心血管疾病防治现状蓝皮书》发布并显示，我国心血管疾病患病率及死亡率仍呈现上升趋势，且农村心血管疾病死亡率持续高于城市。 城市及农村居民主要疾病死亡率变化 (数据来源：《中国心血管病报告2018》） 而面对死亡威胁，心血管疾病的攻克形势依旧严峻。 近年来，在早筛理念的全力普及和影像学的快速发展下，心血管疾病的预防和诊断虽取得一定成效，但与庞大患者群体相对应的，是传统医疗体系效率的亟待提升。 目前，心脏CT血管成像检查是心血管疾病常用的有效影像检查手段，但由于重建心脏血管三维影像的高难度，原始数据量巨大以及图像后处理算法的复杂性等，即使技术娴熟的医生，往往需花费半小时，经验较少的医生甚至需要1小时。 “与时间赛跑”排队候诊的大量患者，以及疲于超负荷工作状态的医生，始终占据矛盾的两极。 “处理大数据的压力，以及对医疗效率和准确性的追求，决定了AI在心血管领域必有一席之地“，有专家如此形容AI之于心血管诊治的直接动力。 “登顶”心脏影像AI 数坤科技助力心血管疾病诊断 随着医学影像AI技术的发展，AI辅助诊断为心血管疾病早筛早诊提供了新的手段，能够切实解决医疗流程难点与需求，从繁重的工作状态中解放医生，提高临床诊治效率。 “拿心脏CT来说，平均一个患者CT的图像大概为240-400幅，需要花费医生大量的时间”，中国医师协会放射医师分会副会长梁长虹教授分析，如果将这些图像交给AI分析再由医生快速确认，可极大减轻医生负担。 但心血管影像AI的落地却并没有想象中那么容易。心血管疾病本身的复杂性决定了其诊断流程的庞杂，AI技术想要切入可谓高难度。已有数据显示，目前国内约120家医学影像企业中，近百家扎堆于发展较为成熟的肺结节领域，敢于挑战心血管领域的企业少之又少。 当然，绕开同质化竞争，知难而上者亦有之。据悉，在数据模型、开源算法几乎“一穷二白”的心血管AI领域，数坤科技是目前唯一取得成绩，且铸建起高壁垒，牢牢占据头部地位的企业。 2018年初，数坤科技全球首推冠脉CTA人工智能辅助诊断系统，该系统目前已落地国内150多家三甲医院科室日常全流程。首都医科大学附属北京安贞医院是较早引入数坤心血管AI产品的医院之一，作为心血管疑难危重疾病的世界级诊治中心，该院每周冠脉CTA 病例数量超千例。“明显降低医生工作强度，诊断准确性表现不错”，是其影像科主任徐磊使用数坤冠脉CTA后的切实感受。 北京安贞医院徐磊主任分享冠脉AI在安贞医院的验证结果 要确保诊断的准确性，往往需要高质量的三维图像为医生提供强有力的诊断依据。在试用近一个月后，贵州医科大学附属医院影像科主任焦俊在公开报道中表示，“对近百例冠脉CTA图像进行对比，能明显感受到数坤冠脉CTA提供的图像质量优于人工制作，能清晰看到三级血管。' 而在“降低医生工作强度”层面，哈尔滨医科大学第四附属医院影像科张同主任亦给出高度评价，他将数坤冠脉CTA系统形容为冠脉诊断报告的“拍立得”，能帮助影像科医生将三维重建到诊断的时间，由原先的半小时缩短至2分钟左右。 影像诊断科医生正在操作 冠脉CTA智能辅助诊断系统 据报道，日前数坤科技又发布了加菲CareSphere Advisor AI影像诊断平台，该平台整合了5款心脏影像AI解决方案，包括冠脉CTA、全球领先的创冠心病诊断方法冠脉CTFFR、有效提升冠心病初筛速度的非门控钙化积分等。该套AI解决方案充分覆盖临床工作流程，是能够实现单病多维度、部位多任务、覆盖全流程的全体系心脏影像AI解决系统。 “一套好的AI系统不仅能够在现有同等量医生的情况下干更多的活，更关键在于能够将简单重复的劳动交给AI，让医生投入到研发等更重要的工作中去“，梁长虹教授在谈及医疗AI愿景时如此表示。 该层面，从友谊医院使用数坤科技系统的反馈来看，目前80%患者的冠心病影像诊断流程不需要人为干预，就可以出具和有经验影像科医生相同的报告，剩下需要进行人工干预的20%患者，主要是基于个体化差异考虑。 由此来看，在AI实现“避免低级错误发生”后，“AI +人＞人+人”的愿景也并非遥不可及。 多中心研究首次权威验证： “人+AI>人+人”！ 尽管已有临床数据表明AI能够极大提高诊断效率和准确性，但调查数据显示，90%的医学工作者认为医疗AI仍需要长时间的探索，更有25%质疑医疗AI短期内是否能够取得实际成果。 因此，评价和衡量医疗AI产品的准确度和可靠性需经过符合医学标准的科学验证，但此前国际国内均无此类多样本CCTA对照研究。 “从CFDA评审要点来看，提交申报材料的医疗AI企业在通过审评核心环节后，往往会牵扯到行业标准问题”，中华医学会放射学分会候任主任委员刘士远教授表示，由于区别于传统验证方式，医疗AI需要监管机构、行业协会、企业等多方配合，通过多中心研究探索出一套适用的产品临床验证方案。 2018年9月，国际首个心脏AI与金标准对照的冠状动脉CT血管造影（CCTA）多中心研究由首都医科大学附属北京友谊医院牵头，数坤科技联合发起。该对照研究被认为是迄今为止样本量最大、覆盖地域最广，用标准医学路径验证的多中心研究。 北京友谊医院杨正汉主任发布AI 与金标准对照的CCTA多中心研究结果 据悉，该多中心研究1063例样本取自分布于全国各地常规进行临床CCTA检查的42家医院，患者年龄在30岁以上。过程中，每个病例要求同时完成规范化CCTA检查及后续DSA检查，以三级医院拥有5年以上经验的心内科医生依照DSA图像进行冠脉狭窄程度判断结果为金标准，最后将数坤冠脉AI智能诊断结果、医生诊断结果分别跟金标准对比。 结果表明，在病灶检出方面，以DSA检查结果为金标准，冠脉AI的敏感度为95.1%，高于医生肉眼判读，产品特异性（在不患病的人群中，成功排除患病的概率）为70.4%，与CTA仲裁医生的结果近似。 而AI冠脉CTA对狭窄病变漏诊率的极大程度降低，以及AI诊断准确性和特异性不亚于高年资专家医生的验证结果，对繁忙的三甲医院以及诊断能力不足的基层医疗，无疑具有极大价值。拿数坤AI产品来说，其相当于为基层医院培养了一个“心血管影像AI医生”，基层医院只需要在AI的结果上做复核。 此外，作为首次真正通过科学方法论证的科研成果，本次多中心研究更深远的意义在于，可为处于监管探索中的医疗AI提供明确数据参考和指导，进一步推动医疗AI多中心科研进展。 当然，回到“医疗AI普适性”的本质问题上，本次多中心研究也是“人+AI>人+人”的首次权威验证。也就是说，在心血管AI领域，AI与医生协同判读效率将显著优于单纯人力判读。 |
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