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AI影像落地新进展:汇医慧影携301医院发布AORTIST2.0主动脉AI云平台

AI影像落地新进展:汇医慧影携301医院发布AORTIST2.0主动脉AI云平台

“随着人工智能上升至国家战略,算法、算力和大数据得到快速发展。近年来,人工智能在病情监控、疾病预警、用药监控、个性诊断、精准治疗、智慧养老等方面均有突破。尤其在微创诊疗方面,人工智能赋予医学科研和临床极大的想象力。”4月21日上午,在2018血管创新论坛上,清华大学廖洪恩教授谈及人工智能在医疗领域的应用时如是说。会上,汇医慧影联合中国人民解放军总医院(北京301医院)血管外科还发布了主动脉人工智能研究云平台AORTIST2.0。
汇医慧影是影像组学分析的影像大数据智能分析平台,其主要提供医学影像智能辅助诊断、影像大数据智能分析服务,致力于帮助医生进行医疗数据管理和挖掘、人工智能辅助诊断等工作,提升诊断效率和科研成果转化率。目前,国内有300多家医院正在使用其医学人工智能科研平台,数百家医院正在使用智能辅助诊断系统。北京301医院是一家创立于1953年的三级甲等综合医院。作为汇医慧影人工智能产品落地的医院之一,301医院拥有二十余个科研中心,包括机器人微创心血管外科国际联合研究中心。
AORTIST全称为“Artificial intelligence Online Research platform Targeing Individualized aortic Stent-grafting Therapy”。据介绍,双方在合作长达一年时间后,在B型主动脉夹层手术的精准测量、预后预测、随访管理等方面取得了突破性进展,并且据301医院血管外科主任郭伟称,这是全球范围内首次开发出的B型主动脉夹层人工智能自动分割方法。对于汇医慧影来说,这亦是一次突破:其AI应用首次“走出了”影像科,开始临床科室的应用,同时也从诊断环节突破至参与到临床治疗决策,从聚焦提升效率走向精准治疗。
AORTIST2.0如何赋能主动脉疾病诊治?
主动脉夹层是主动脉疾病中最为凶险、复杂的疾病。随着医疗设备和手术器械的升级,人类已经可以用血管腔内修复的方式治疗主动脉疾病,实现了主动脉手术从巨创到微创的转变。主动脉疾病微创治疗的主要问题也开始从如何更安全的完成手术、向如何更有效地治疗疾病转变。如何对主动脉解剖参数进行精准测量以降低手术并发症发生率、如何实现对主动脉疾病患者预后预测以制定个体化治疗方案和随访计划成为了血管外科医生更加关注的问题。
资料显示,主动脉是身体的主干血管,如果出现内膜层撕裂,不能及时的救治,一旦破裂,致死率很高。夹层位只在左锁骨下动脉开口远端以下的部位,没有累及近端的主动脉则为B型主动脉。B型主动脉夹层是一种非常少见但严重的疾病,65%~70%在急性期死于心脏压塞、心律失常等,所以早期诊断和治疗非常必要。
汇医慧影创始人兼CEO柴象飞介绍,301医院和汇医慧影共同设计课题后,医院方提供影像数据、患者临床数据等,汇医慧影则提供人工智能算法、放射组学算法以及后续工程化的算法,平台训练出后,先在小范围内进行验证,并调试准确度,再进行大范围的推广应用。
AORTIST解决了此前B型主动脉夹层手术中的精准测量、预后预测和远程随访三大核心问题。以精准测量为例,B型主动脉夹层手术需要对近远端锚定区直径、破口位置和某些重要的距离信息进行精准测量。基于CTA轴位的手动测量存在误差尤其是主动脉弓部直径测量误差非常大,而且手动测量方式也难以获取长度、距离等信息。在这种情况下,血管外科医生通常需要委托专业人员使用商业软件才能获得精准的解剖参数,但这样信息获取的准确性和及时性却不能保证。
AORTIST云平台在患者主动脉三维重建、分割、中心线提取、破口分析、直径和长度的精准测量方面达成突破。据透露,使用AORTIST云平台,动脉直径测量交并比达到98%,动脉直径误差缩小到1.5mm以内,较常规手动测量精准度提高到50%以上,在10分钟内可以完成对患者锚定区直径、长度、分支动脉间距离的精确测量,效率和准确率大大提升,对医生制定个性化手术方案有极大的帮助。
AI与影像组学在血管外科的未来
回顾人工智能发展的历程,最早起源于专家系统为主的人工智能,到90年代末期转变为统计学模型。AI渐渐走近人们的视野是从2012开始,这时以数据为驱动的人工智能出现。2016年人工智能技术在各行各业爆发,因此被称为“AI元年”,起因则是AlphaGo的出现。
柴象飞认为,在AI技术落地医疗的场景中,影像和病理是技术最成熟、应用面最广的两块。AI医疗影像在微创诊疗方面,除了能够智能化分析,为诊疗提供新策略,还能实现医学图像智能化分割实现三维知识建模、多模态图像配准为医生提供多维信息、无辐射图像追踪技术为医生减少术中射线伤害等。
在B型主动脉这个问题上,医疗影像虽然已经实现了突破,但还仍然存在着不少挑战。柴象飞提到:“可能主动脉全国的发病也就是10万人,当我们再往A型、B型主动脉瘤细分时,每一个单病种只有几万例的发病人群,所以我们根本没有办法获得几十、上百万例的数据。我们通常只能在几百或者几千个数据集中进行计算,在这过程中如何应对小数据进行人工智能计算,是医学影像目前最需要去提升的能力。”
从医疗行业来看,这个行业的特殊性决定了很多新技术、新东西是不能去“试错”的,因为这很容易就牵扯到生命。同时,尤其是在医学影像这个细分领域里,极具学科交叉能力的创业者会具有比较大的竞争力。创业者不仅需要医学临床的知识、电子计算机知识、数据处理知识、而且需要了解市场、销售、管理的“门道”。
也正如柴象飞今天在最后指出的,在医疗影像行业,交叉型人才还非常欠缺,这是制约其快速发展的瓶颈之一。“无论产品的开拓、科研的开拓还是商业化的开拓,其实多方的协作,尤其是跨学科人才的培养是至关重要的。在这过程中,无论是商业、技术,还是医学知识,三者缺一不可。”他说。

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