GE醫(yī)療發(fā)布新影像AI平臺 主要用于科研目的

近日，作為醫(yī)療器械三巨頭之一，GE 醫(yī)療舉行了一場特殊的線上發(fā)布會，正式推出針對新冠肺炎的 CT 影像智能分析平臺技術(shù)———“智贏新冠 LK 2.0”。

智贏新冠 LK 2.0 平臺是一個以呼吸系統(tǒng)疾病為中心，基于影像基因組學(xué)原理，結(jié)合 AI 技術(shù)和圖像處理、圖像識別方法，提供新冠肺炎 CT 影像智能化分析的軟件平臺。值得一提的是，該平臺主要用于科研目的，不能用于臨床診斷。

會后，多位醫(yī)生及 GE 醫(yī)療的高管接受了雷鋒網(wǎng) AI 掘金志在內(nèi)的采訪，詳解了 LK2.0 平臺的初衷與未來前景。

LK2.0 解決什么問題

影像科成為這次戰(zhàn)“疫”前線的重要力量。

不管是新冠肺炎還是其他類型的肺部疾病，在影像科的工作流程中，醫(yī)生首先要做的就是對病灶進行定位。吉林大學(xué)白求恩第一醫(yī)院放射線科主任張惠茅表示，“看過大量片子之后，醫(yī)生都很疲憊。很多醫(yī)生都要在半夜值班，如果 AI 可以找出病變部位，告訴我們是否有病變，這是一個很有吸引力的功能點?！?/p>

其次，找出病灶后，需要把病灶勾勒出來，便于對病灶特征進行分析。然后，相比于腫瘤，新型冠狀病毒肺炎的邊界并不明確。

此前，在接受雷鋒網(wǎng)采訪時，依圖醫(yī)療的副總裁石磊表示，“人眼難以精確分析 CT 圖像 2000 個單位下的灰階變化，對視覺不明顯的病變，AI 可以提供幫助，這方面 AI 要優(yōu)于人類，但是否被醫(yī)生采納，還取決于醫(yī)生對 AI 提供信息的判斷和 AI 提供信息的維度。”

張惠茅主任對 LK2.0 平臺印象最深的點是“組學(xué)特征的可視化展現(xiàn)”：“除了新冠肺炎，患者并不是不存在其他病變，例如甲流、乙流、常規(guī)的早期肺癌。我們都需要結(jié)合臨床數(shù)據(jù)作出診斷。如果 AI 可以幫助我們從更高維度分析所有的數(shù)據(jù)，會有很好的使用場景?！?/p>

所以，根據(jù)這些需求，GE 醫(yī)療在 LK2.0 重點做了幾件事情：

對于早期無癥狀病患和不易發(fā)現(xiàn)的新冠病灶，GE 醫(yī)療將 AI 分析范圍拓展到了氣管、支氣管部分，幫助肺部無明顯形態(tài)學(xué)改變的病例，進行早期病灶識別。GE 醫(yī)療中國精準醫(yī)學(xué)院副院長趙周社解釋說，就目前的指南而言，對氣管和支氣管的變化分析比較少，所以 LK2.0 平臺專門針對這兩者進行定量的分析。

對于新冠中后期復(fù)雜病變，平臺對肺葉進行快速智能化分割、精準定位病灶和定量評分；結(jié)合 AI 深度學(xué)習建模，進一步評估疾病進展、反映病變體積與分布，分析彌漫性病變，預(yù)測病情走勢。同時，將分隔出來的特征進行影像組學(xué)的分析，從而提高檢出的準確性。

對于激增的新冠病患數(shù)據(jù)，平臺可對不同型號的 CT 進行數(shù)據(jù)規(guī)范化處理，統(tǒng)一把數(shù)據(jù)處理成 1 毫米的層厚，同時進行批量快速讀片處理。

“沒有精準定量，AI 無從談起”

GE 醫(yī)療中國首席市場營銷官閻華說到，GE 醫(yī)療的數(shù)字化布局，主要是從疾病出發(fā)，利用先進的數(shù)字化以及 AI 技術(shù)為臨床提供服務(wù)，能夠有效的迅速應(yīng)對像疫情這樣的突發(fā)情況。

據(jù) AI 掘金志了解，LK2.0 的前身 1.0 版本，主要是針對肺結(jié)節(jié)、肺部炎癥和肺功能損傷的定量分析。

GE 醫(yī)療中國診斷藥物業(yè)務(wù)總經(jīng)理戴紅東向 AI 掘金志表示，此次發(fā)布的智贏新冠 LK 2.0 平臺，是由 20 多位來自海內(nèi)外的博士，涉及化學(xué)、影像學(xué)、臨床、數(shù)學(xué)等多學(xué)科，還有將近 10 位人工智能科學(xué)家、工程師經(jīng)過一個月的時間，與十幾家醫(yī)院合作，專門針對新冠病毒在肺部影像方面的特異性和特殊性而開發(fā)。

在戴紅東看來，LK2.0 解決方案的推出，也是 GE 醫(yī)療在中國精準醫(yī)學(xué)、數(shù)字化戰(zhàn)略的一個縮影。“精準醫(yī)學(xué)的概念提出后，很多年沒有得到實質(zhì)性的進展。但是人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，為精準醫(yī)學(xué)帶來了更大的發(fā)展空間?！?/p>

據(jù) AI 掘金志了解，GE 醫(yī)療在內(nèi)部設(shè)立了一個精準醫(yī)學(xué)院，主要分為三個中心：生物醫(yī)學(xué)研究中心、人工智能研究中心和精準定量醫(yī)學(xué)影像研究中心。

該院副院長趙周社表示，“我們不但要重視腫瘤、神經(jīng)、心血管類疾病，我們更要重視傳染性疾病，發(fā)揮人工智能技術(shù)來在精準醫(yī)學(xué)中的作用。”

為什么會設(shè)立這三個部門，趙周社解釋了其中的邏輯———如果疾病在形態(tài)學(xué)上沒有明顯變化，我們能否通過 DNA、蛋白質(zhì)水平的變化，來推測出疾病的類型。

趙周社的觀點很明確：研究 AI 技術(shù)，如果沒有“精準定量”作為基礎(chǔ)，一切 AI 都沒有辦法獲得結(jié)果。所以，精準醫(yī)學(xué)院要做的第一件事情就是，進行精準定量，有了精準定量作為基礎(chǔ)，GE 醫(yī)療做的第二件事情才是 AI。

“研究院就是要用轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)的理念，定量和分子醫(yī)學(xué)以及分子影像僅僅是一個工具。AI 技術(shù)也只是幫助我們建立一個模型，模型對不對，我們需要生物醫(yī)學(xué)分析來驗證它。三個中心就是互相協(xié)作，來實現(xiàn)精準醫(yī)學(xué)的目標。”

在 AI 掘金志的采訪中，趙周社也透露，基于 1.0 平臺，GE 醫(yī)療已經(jīng)發(fā)表了一些肺損傷的文章。今年，GE 醫(yī)療將會在 2.0 平臺的基礎(chǔ)上和 15 家醫(yī)療單位合作，預(yù)計到 3 月底，還會有 15 篇 SCI 和國際期刊論文發(fā)表。

新冠肺炎研究將成為重點

新冠肺炎疫情對人們的生活造成巨大沖擊，但是從另一個角度來看，也啟發(fā)了更多豐富的研究思路。

作為上海長征醫(yī)院影像醫(yī)學(xué)與核醫(yī)學(xué)科主任、中國醫(yī)學(xué)影像 AI 產(chǎn)學(xué)研用創(chuàng)新聯(lián)盟理事長，劉士遠教授對新冠肺炎 AI 產(chǎn)品十分關(guān)注，而他也看好這方面的研究：“一方面是因為新冠肺炎本身的醫(yī)學(xué)挑戰(zhàn)，另一方面，這些醫(yī)療產(chǎn)品會有很好的延展性，新冠肺炎之后的大量肺部炎癥和腫瘤的鑒別都有很強的需求?！?/p>

劉士遠教授的觀點得到了印證。3 月 5 日，為應(yīng)對新型冠狀病毒肺炎疫情，按照科學(xué)審評的原則和確保產(chǎn)品安全、有效、質(zhì)量可控的要求，NMPA 器審中心制定了《肺炎 CT 影像輔助分診與評估軟件審評要點（試行）》的通告。

劉教授表示，“醫(yī)療 AI 的歸口管理單位在積極進行新冠肺炎 AI 產(chǎn)品的質(zhì)量標準制定、臨床評價制定。影像科的醫(yī)生也非常接受。因此，新冠肺炎的 AI 產(chǎn)品是有政府的支持、有醫(yī)生的接受、有公司積極參與，相信會有很好的前景。”

當然，基于 CT 影像的肺部 AI 產(chǎn)品從幾年前就開始研發(fā)，但是至今還沒有一款產(chǎn)品獲批，本身有其產(chǎn)品端的“難關(guān)”。因此，可以理解為其“子系統(tǒng)”的新冠肺炎 AI 產(chǎn)品也面臨著很大的挑戰(zhàn)。

首先，關(guān)于新冠肺炎的診斷標準還沒有完全明確，基于 CT 影像的標注標準都是各家公司“各自為政”。

其次，單純的深度學(xué)習遠遠解決不了肺炎 AI 產(chǎn)品研發(fā)的整體問題。劉士遠教授表示，“肺炎比肺結(jié)節(jié)更加復(fù)雜，它的維度更多，需要考慮的因素也更多。例如，圖像分割就非常困難，由此帶來的算法挑戰(zhàn)也會很大?！?/p>

最后，是產(chǎn)品迭代能力。前段時間，由于臨床病例管理的限制，以及一線醫(yī)生的參與度不夠，新冠肺炎 AI 產(chǎn)品的迭代能力還不強?！拔矣X得 AI 產(chǎn)品尤其是新冠肺炎的產(chǎn)品，距離真正用于臨床還有比較長的路要走，要大家一起做更多的努力?！?/p>

武漢大學(xué)中南醫(yī)院影像科主任徐海波教授也談到了新冠肺炎 AI 產(chǎn)品面臨的一些問題?！拔覀儸F(xiàn)在合作研發(fā)的參照這些重癥這些標準，很多參數(shù)還沒有完全匹配，今后我們很有可能跟 GE 醫(yī)療公司基于 LK2.0 再次合作，科學(xué)上是無止境的?！?/p>

當然，徐海波教授看好 LK2.0 平臺的前景?！拔磥聿粌H是 LK2.0，很多 AI 軟件的探索之路都還很長。畢竟，我們對新冠肺炎的了解太少。SARS 已經(jīng)過了 17 年，我們都還沒有完全了解清楚。”

劉士遠教授也對新冠肺炎 AI 產(chǎn)品的未來表示樂觀。

“現(xiàn)階段來看，疫情進入比較良好的控制形勢下，希望未來在這些科研平臺的基礎(chǔ)上，為更多肺部疾病的診斷、鑒別、量化、分級，療效評價，或者出院標準判斷，提供更多維度的信息，更好地為所有的患者服務(wù)?！?/p>