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联影智能周翔:医疗影像AI——痛并快乐,智在必得丨华兴医疗观点

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  导语

  医疗AI是指将人工智能技术应用于医疗领域中包括医学影像、临床辅助决策、精准医疗、健康管理、医疗信息化等细分应用场景的新技术。后疫情时代,医疗AI的价值已经得到初步认可,国内涌现了众多医疗AI新势力公司,背靠联影集团的联影智能是其中的典型代表。

  在刚刚结束的第十届华兴资本医疗与生命科技峰会上,联影智能联席CEO周翔发表主题演讲。他表示,目前,AI技术有“乐”有“痛”,未来医疗AI将实现从量变到质变的飞跃,AI技术将对医疗影像行业产生颠覆性的影响。以下为演讲内容节选,希望能带给你启发,更多峰会精彩内容,敬请期待。

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  以下为正文内容

  医疗影像AI的“痛”

  医疗和AI是很好的结合,AI为医疗提供创新,医疗为AI提供场景,目前国家也非常重视AI医疗。医疗AI,影像先行。医疗影像比较早的数字化,叠加深度学习本身是从影像入手的,导致过去医疗影像AI的市场出现快速增长,有一些“快乐”。

  那么痛苦在哪里呢?周翔举了两个案例,我们对着徐汇AI大厦(上海西岸国际人工智能中心)拍一张照,问AI里面有多少人,试问AI能做到吗?如果是晚上,可以看见灯,并且有视频的话或许一定程度上能猜测;再比如对着天空拍一张照给AI,问AI明天下不下雨?这两个问题的金标准数据都是无穷多的,大楼可以进去数人数,第二天是否下雨则可以拉出过去一百年的数据,但AI可以做好吗?

  医疗领域也面临同样的问题,比如乳腺癌,东方女性的乳腺是致密乳腺,病灶都藏在健康组织里面,能否从一个X光看出乳腺里面有没有病灶,遮挡是一个很大的问题。尽管有很多金标准数据,但这种预测性问题AI仍然不能做到100%准确的程度。

  周翔认为,AI今天在医疗、自动驾驶等领域没有达到大家的预期,技术层面主要有三“痛”:

  第一“痛”,缺乏数据与标注,这也是大家普遍已经认识到的;

  第二“痛”,Learnability,可学习性,即使有无穷多的数据和标注,但信息可能不全,问题仍然不能解决;

  第三“痛”,Learning ability,学习能力人类自身的神经网络太聪明了,有一些问题AI是学不会或者学不好的,比如格式塔(Gestalt)类的视觉问题,目前的深度学习网络还学不到那么好。

  周翔指出,第一个痛点可以在一定程度上用钱解决,这并不是一个科学问题;但第二、第三个痛点是很大的问题。格式塔(Gestalt)类的视觉问题,小孩子十秒就可以给出答案,而计算机经历几万例数据的深度学习之后,才可能达到接近100%的水平,但仍然会犯错误,而且不鲁棒(robust)或者不稳定,因为它没有理解这个概念。现今的深度学习有强大的记忆和学习能力,但没有逻辑思考能力,它不了解人类世界是怎么回事。一个放射科医生大概通过五到二十个样板可以学到的概念,深度学习无法单从有限数量的样板中学会,而是需要编程序教它所以深度学习其实没有“自知”之明,这是行业的一个基本痛点。

  周翔回顾,五年前大家非常热情地说深度学习要颠覆很多行业,要代替放射科医生的时候,他认为不太可能,因为这些技术的痛点没有得到很好的解决,现在大家都认识到这件事情了。

  医疗影像AI的“乐”

  那么医疗影像AI的快乐又在哪里呢?在周翔看来,AI确实可以解决医疗行业的一些痛点,比如放射科医生面临的“草里寻针”的问题。人类视觉系统很难做到的事情,计算机却很容易做到。放射科医生的工作就是每天在草里面找针,不知道有没有针,也不知道有多少针,还希望能够找全、找到最严重、最大的那根针。周翔举了临床上的案例,比如找肺结节、骨折,或在大脑里面找很小的转移瘤,如果漏掉后果非常严重,这就是医生的痛点;但AI可以辅助医生,这是一件快乐的事情。

  第二“乐”,就是所谓“视而不见”的问题。人的眼睛可以看到东西,但不一定看全。放射科在发现一个疾病后,有可能出现患者其实还患有另外一个更严重疾病的情况。针对上述情况,我们用AI的方法可以把所有疾病都找一遍,这个对医生、对病人都帮助很大,AI可以做到“视而见”。

  第三“乐”,AI不仅可以做到“视而见”,还可以“见而量”、 “量而比”,就是进行量化比较。比如在脑卒中领域,患者的生死取决于在几秒到几十秒内医生的判断,有没有脑出血、脑出血是否在增加、脑缺血情况如何、血管分析等;还有各种癌症病灶的随访,这些都需要量化或者比较,人的眼睛很难做到,但计算机AI可以做得很好。

  联影智能,志在必得

  周翔介绍,中国在医疗影像AI方面有引领世界的势头。中国国产医疗装备进步非常快,顶尖期刊中发表文章的比例在快速提升,获三类证的情况也非常不错。过去十年,中国国产高端医疗装备占比不断上升,价格不断下降,在硬件方面联影医疗做出了自己的贡献。

  关于联影智能正在做的事情,周翔介绍,联影智能主要做三件事:赋能医生赋能科研赋能设备。

  第一,赋能临床医生。联影智能推出了几十款AI产品,解决许多种问题。周翔举了几个例子,比如在打架事故中,伤势的鉴定是重大司法问题,这使放射科医生压力很大,而AI可以对医生有所帮助。此外,在胸痛中心、卒中中心、手术规划等场景,以及胸外、肝胆、泌尿、神经系统、妇幼健康等众多领域,AI都可以起到很大的帮助作用。此外,AI还可以用来帮助做质控,指导年轻的医疗技师拍出更标准的片子。

  第二,赋能科研。周翔介绍,联影智能建立了一站式科研平台,将自用的AI服务器和AI算法模块放到医院,让医生可以在医院内建立AI原型、做科研。未来如果想转化做产品,联影智能也可以帮助他们,与医生一起创造AI新方向。

  第三,赋能设备。周翔说:“联影集团旗下已上市主体联影医疗的一些设备,也可以搭载联影智能提供的AI产品。比如我们的边缘计算摄像头,可以对人体进行解析,帮助CT和磁共振设备拥有看见病人、透视病人的能力,把图像扫得更好。AI还可以大幅缩短磁共振所需时间,在放疗中也有应用。此外,AI未来在元宇宙、数字孪生方面都有很多有前景的方向可以做。目前,我们的颅内出血AI产品拿到了创新医疗器械三类证,各种赋能医生的产品落地了一千多家医院,收到了众多医生的积极反馈:有医生跟我们说AI挽救了患者的生命;徐汇医院说我们的AI质控帮助他们大大降低了二级片/三级片的概率;中山大学肿瘤防治中心说AI的检出率比医生多二十几个百分点……这是我们感受到的真正落地的快乐。”

  周翔认为,AI虽然现在还不能承担责任,但如果AI可以做到100%敏感性或者100%特异性,甚至不一定要完全做到,就会有落地机遇。比如核酸检测应用如此之广,就是因为它敏感性很高,只要你测出是阴性,就是安全的。虽然有些假阳性,但多测几次就可以拿到正确结论。而特异性特别高的AI,则可以用来做成警示型(Alert)产品,在救治病人方面也是有价值的。

  关于AI医学影像未来对医疗行业的影响,周翔说:“AI这项新技术对医疗行业的冲击,就像电子表格对会计行业的冲击,有可能造成一些工作的减少或消失(比如薄记师Bookkeeper)。在医疗影像方面,三维重建技师的工作量应该会变少,所以会有一些痛。但对于会用AI、懂AI的技师和医生来说,也是很快乐的。”

  未来,AI会实现从量变到质变的过程,算法算力、软件架构等方面的创新都在促成行业变化,AI能够切实的帮助医生。此外,周翔表示,从商业的角度看,在创新的同时,成本要足够低才有商业价值,因而成本和运营非常重要。

  最后,周翔指出,联影智能作为联影集团的AI子公司,有软硬结合的能力、多维落地的渠道、独立的平台,以及强大的算法和创新能力,并且在全球有深厚的科研布局,产品过硬。周翔对于行业未来的繁荣志在必得:“相信我们这个行业最终一定会大发展,而且一定会有让投资者也很快乐的结果。”


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