【51CTO.com快譯】在今年的ECR大會(huì)上，有25多家的軟件供應(yīng)商(ISVs)，其中許多是初創(chuàng)企業(yè)。他們?cè)O(shè)置一個(gè)專區(qū)展示人工智能(AI)在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域的解決方案。隨著醫(yī)學(xué)成像供應(yīng)商紛紛進(jìn)軍人工智能領(lǐng)域，雖然一度被大肆宣揚(yáng)的人工智能正處于市場(chǎng)發(fā)展的早期階段，但是醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域的人工智能卻已經(jīng)站穩(wěn)了腳跟。

如今，人們關(guān)注的問(wèn)題已經(jīng)轉(zhuǎn)移到人工智能解決方案的臨床價(jià)值，而不是人工智能是否適合醫(yī)學(xué)成像。放射科醫(yī)生不再擔(dān)心人工智能會(huì)替換其工作崗位，而是想通過(guò)這些解決方案獲得主導(dǎo)地位——初創(chuàng)企業(yè)和老牌供應(yīng)商都在爭(zhēng)先恐后地解決這個(gè)問(wèn)題。然而，在ECR上展示的人工智能解決方案幾乎沒(méi)有什么大的變化，許多供應(yīng)商都是相同的臨床應(yīng)用。目前已經(jīng)有100多家公司開(kāi)發(fā)用于醫(yī)學(xué)成像的人工智能解決方案，這個(gè)新興市場(chǎng)顯得已經(jīng)相當(dāng)擁擠了。成功的供應(yīng)商將能更好的在臨床相關(guān)性、臨床驗(yàn)證、工作流程和投資回報(bào)方面展示其價(jià)值與能力。

1.臨床相關(guān)性

在不斷變化的環(huán)境中保持臨床相關(guān)性是每個(gè)公司的愿望，醫(yī)學(xué)成像人工智能領(lǐng)域的公司也不例外。所以問(wèn)題關(guān)鍵是開(kāi)發(fā)與醫(yī)療保健用戶臨床相關(guān)的人工智能解決方案。

可用于機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練的數(shù)據(jù)

其中的困難是缺乏可用的標(biāo)注好的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法。大多數(shù)公共數(shù)據(jù)集中在高發(fā)性、常規(guī)性病例上，例如肺結(jié)核或乳腺癌。因此，大多數(shù)人工智能初創(chuàng)企業(yè)都瞄準(zhǔn)了這些大規(guī)模臨床案例，的確它們代表著很大的市場(chǎng)機(jī)遇。

然而，放射科醫(yī)生在日常工作中要處理大量的臨床病例。如果從宏觀角度來(lái)看病例的多樣性，那么高發(fā)病例(例如肺結(jié)核)可謂是冰山一角。大多數(shù)臨床病例還沒(méi)有人工智能解決方案，這對(duì)于供應(yīng)商來(lái)說(shuō)，是一個(gè)尚未開(kāi)發(fā)的市場(chǎng)。當(dāng)然研究這些重復(fù)且耗時(shí)的高發(fā)性病例有重要價(jià)值，但為了人工智能在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域發(fā)揮其全部潛力，放射科醫(yī)生需要一套更全面的人工智能工具。未來(lái)成功的供應(yīng)商將是那些能夠運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的創(chuàng)新策略，并與相關(guān)用戶建立多個(gè)數(shù)據(jù)共享的伙伴關(guān)系，從而能為各種臨床病例開(kāi)發(fā)算法。

開(kāi)發(fā)AI工具包或整體解決方案

早期的人工智能解決方案是特定點(diǎn)的解決方案，針對(duì)特定的病理而來(lái)。最近流行一種趨勢(shì)，開(kāi)發(fā)更類似于人工智能診斷工具包的解決方案。具體地說(shuō)，它可以檢測(cè)不止一點(diǎn)異常，而是在整個(gè)身體區(qū)域內(nèi)檢測(cè)，在某些情況下還可以跨多個(gè)器官檢測(cè)。

這些更全面的解決方案不僅提供了更高水平的診斷支持，還簡(jiǎn)化了人工智能應(yīng)用于臨床醫(yī)學(xué)的工作流程 (提供整體解決方案而不是許多單獨(dú)的算法)，而且可能更具成本效益。盡管不同供應(yīng)商解決方案的魯棒性和完整性有所不同，但這將是未來(lái)的一個(gè)關(guān)鍵發(fā)展趨勢(shì)。

異常診斷是其中一小部分

醫(yī)學(xué)成像人工智能的價(jià)值遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止是異常檢測(cè)。人工智能量化特征的能力提高了放射學(xué)報(bào)告的價(jià)值，并最終能改善臨床結(jié)果。對(duì)于人工智能開(kāi)發(fā)人員和放射科醫(yī)生來(lái)講，支持/提供異常診斷仍然是最重要的部分。從ECR展會(huì)上可以看出，供應(yīng)商在這方面已經(jīng)取得進(jìn)展，其中一些解決方案給出了結(jié)核或病變發(fā)生的概率評(píng)分。

圖像采集似乎是人工智能在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域的下一個(gè)主要用例，對(duì)醫(yī)療保健患者來(lái)說(shuō)，它有三大好處。首先，接受掃描的時(shí)間將大大縮短，這將為患者提供更好的護(hù)理質(zhì)量，并提供更多的掃描次數(shù);其次，在圖像重建過(guò)程中使用機(jī)器學(xué)習(xí)可以將低劑量CT掃描的質(zhì)量提高到正常劑量CT掃描的質(zhì)量，從而減少患者的輻射；人工智能可以降低掃描圖像的噪音和偽影，提高放射科醫(yī)生的診斷信心并減少重復(fù)掃描。

2.工作流程

融入成像設(shè)備

人工智能要成為主流，它必須無(wú)縫地集成到放射科工作流中，無(wú)論是在圖像采集點(diǎn)還是在PACS環(huán)境中。盡管人工智能解決方案也可以集成到掃描儀中，用于圖像采集和圖像分析，但這是比較難的市場(chǎng)，因?yàn)樗鼤?huì)面臨OEM更嚴(yán)格監(jiān)管的環(huán)境。

在ECR上展示的嵌入式人工智能解決方案非常少，這表明供應(yīng)商在集成人工智能方面采取了謹(jǐn)慎的態(tài)度。展示的嵌入式圖像分析解決方案是由Modality供應(yīng)商開(kāi)發(fā)的本地應(yīng)用程序和第三方應(yīng)用程序混合而成，而支持AI的圖像采集解決方案則是自主開(kāi)發(fā)的應(yīng)用程序。我們預(yù)計(jì)，在2019年，嵌入式人工智能解決方案的活動(dòng)將逐步增加。

融入PACS

通常放射科醫(yī)生對(duì)時(shí)間的要求很高，工作流程效率是關(guān)鍵。放射科醫(yī)生對(duì)人工智能解決方案的接受程度將取決于他們?nèi)绾斡行Ш蜔o(wú)縫地與當(dāng)前工作流程集成。人工智能解決方案緊密集成到主要診斷過(guò)程(如PACS)中，不需要放射科醫(yī)生打開(kāi)額外的人工智能工具，這樣才可能有一定的吸引力。不管人工智能解決方案是否提供有效的用戶界面，從PACS環(huán)境轉(zhuǎn)換都會(huì)增加放射科醫(yī)生閱讀掃描文件的時(shí)間，或者增加軟件故障的風(fēng)險(xiǎn)。這可能會(huì)導(dǎo)致放射科醫(yī)生更少或根本不使用人工智能解決方案。

很明顯，PACS和成像供應(yīng)商加大其人工智能的力度，通常是類似的實(shí)現(xiàn)策略——一個(gè)專門的AI平臺(tái)作為本地和第三方AI算法的集成容器，外加第三方AI應(yīng)用程序的云計(jì)算平臺(tái)做為補(bǔ)充。

從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，我們預(yù)計(jì)云平臺(tái)將成為重要的解決方案，但在人工智能市場(chǎng)的早期階段，以及醫(yī)療成像向云的過(guò)渡期，兩種方法肯定都有空間。隨著人工智能變得越來(lái)越普遍，將有助于加速醫(yī)學(xué)影像對(duì)云的接受。

醫(yī)學(xué)成像供應(yīng)商將帶來(lái)巨大的影響

盡管現(xiàn)有企業(yè)似乎對(duì)人工智能在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域的應(yīng)用反應(yīng)遲緩，我們相信成像供應(yīng)商將在市場(chǎng)的長(zhǎng)期范圍和未來(lái)方向中產(chǎn)生巨大的影響，特別是在人工智能集成于放射科工作流中發(fā)揮關(guān)鍵性作用。因此，人工智能ISVs必須與現(xiàn)有成像供應(yīng)商建立伙伴關(guān)系。

3.投資回報(bào)

在全球醫(yī)療預(yù)算面臨壓力的情況下，人工智能供應(yīng)商必須明確地為醫(yī)療服務(wù)提供商提供切實(shí)的投資回報(bào)率(ROI)，以證明在軟件和支持人工智能部署所需的IT基礎(chǔ)設(shè)施方面的巨額投資是合理的。這可以通過(guò)多種方式實(shí)現(xiàn)，如下所述。

效率和質(zhì)量

在對(duì)放射科醫(yī)生時(shí)間要求很高的國(guó)家，通常是因?yàn)榉派淇漆t(yī)生短缺，例如英國(guó)的國(guó)民保健服務(wù)，提高工作效率是人工智能的一個(gè)關(guān)鍵價(jià)值，可以說(shuō)是ROI的決定性因素。能夠區(qū)分緊急情況(從非緊急情況中確定緊急情況)和減少讀取掃描所需時(shí)間是AI解決方案的關(guān)鍵。

然而，在放射科醫(yī)生供應(yīng)充足的國(guó)家，如北歐國(guó)家，對(duì)放射科醫(yī)生時(shí)間的要求可能不那么嚴(yán)格，除了效率，診斷質(zhì)量將是人工智能解決方案ROI的主要因素。

診斷方式

少數(shù)人工智能ISVs已成功瞄準(zhǔn)ROI的另一個(gè)途徑是提高診斷的有效性。例如，人工智能圖像分析支持的FFR-CT正逐步成為介入血管造影的替代方法。這降低了提供者的成本，降低了患者感染的風(fēng)險(xiǎn)，證明了在人工智能方面的投資是合理的。

治療方式

人工智能解決方案通常在臨床實(shí)踐中使用定量影像，自動(dòng)化了耗時(shí)的手工測(cè)量任務(wù)。臨床驗(yàn)證的影像生物標(biāo)記可以幫助提高診斷準(zhǔn)確性，預(yù)判/預(yù)測(cè)治療反應(yīng)，從而為個(gè)體患者制定更加個(gè)性化、定量化的治療計(jì)劃。此外，人工智能將在治療規(guī)劃中發(fā)揮關(guān)鍵作用，利用病人的歷史數(shù)據(jù)為決策提供信息。這將帶來(lái)更短的治療周期，從而節(jié)約成本和改善治療結(jié)果。

4.驗(yàn)證

開(kāi)發(fā)一種能夠解決上述問(wèn)題的人工智能算法非常好，但沒(méi)有適當(dāng)?shù)呐R床驗(yàn)證，它不太可能得到臨床醫(yī)生的信任，因此也不太可能被臨床醫(yī)生使用。

算法訓(xùn)練

在開(kāi)發(fā)環(huán)境中對(duì)算法進(jìn)行監(jiān)督訓(xùn)練需要訪問(wèn)大量的醫(yī)學(xué)圖像。這些圖像應(yīng)該包含同一種病例的不同臨床表現(xiàn)，以及不同患者和各種掃描儀捕捉的圖像，以開(kāi)發(fā)一個(gè)真正適合市場(chǎng)的穩(wěn)健的算法。這就是為什么大多數(shù)解決方案都把重點(diǎn)放在肺病和乳腺癌上，因?yàn)橛写罅抗_(kāi)的數(shù)據(jù)可以構(gòu)建這樣的算法。為了獲得商業(yè)伙伴和醫(yī)療系統(tǒng)的認(rèn)可，人工智能 ISVs 需要證明他們已經(jīng)使用不同的數(shù)據(jù)集開(kāi)發(fā)系統(tǒng)。

臨床驗(yàn)證-前瞻研究

從長(zhǎng)期來(lái)看，人工智能 ISVs 與醫(yī)療服務(wù)提供商合作進(jìn)行前瞻性臨床研究的能力，將是臨床驗(yàn)證的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，以驗(yàn)證其解決方案在真實(shí)臨床環(huán)境中的魯棒性。這項(xiàng)研究的結(jié)果將發(fā)表在業(yè)內(nèi)權(quán)威評(píng)審的雜志上。這項(xiàng)研究既耗時(shí)又昂貴，因?yàn)樗鼈冃枰罅孔R(shí)別的、標(biāo)記好的臨床數(shù)據(jù)，以及運(yùn)行該研究的臨床環(huán)境。

然而，這樣做的好處將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)最初的投資，使解決方案具有可信度，并有助于贏得潛在合作伙伴和客戶的信任。盡管一些公司已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)行這樣的研究，但迄今為止很少有公司公布結(jié)果。人工智能解決方案臨床驗(yàn)證的可用性才是它們?cè)谂R床實(shí)踐中應(yīng)用的重要催化劑。

原文標(biāo)題：4 Pillars of Value for AI in Medical Imaging，原文作者： Simon Harris and Dr. Sanjay Parekh

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