翼展科技CTO边海锋:AI只是工具,须综合考虑做诊断

摘要:“医学影像+AI”领域存在哪些机遇与挑战?如何发现市场痛点并有效解决?


题图:翼展科技CTO 边海锋

“既然爱了就不后悔,再多的苦我也愿意背”——用一首老歌的经典歌词,形容边海锋对影像行业的执着再恰切不过。今年6月底,身为翼展科技CTO的边海锋,在由北极光创投举办的“E-Health发展与投资机会”大会上,阐述平台企业如何看AI技术在澳门网赌投注平台中落地时透露,“我2002年涉足影像行业,坚持至今”。16年扎根影像行业,他对医疗+人工智能(AI)积累了深刻感悟。

边海锋总结了现今火爆的“医学影像+AI”在实际落地方面,尚存在几大难点:高质量数据难以获取;跨学科复合型人才稀缺;机器学习需结合实际医疗场景进行持续优化;产品不能接受假阴性,只能接受适当假阳性;单一影像分析,并不能支持临床科室的最终诊断;CFDA/FDA对产品上市前后的严格监控;产品上市后,医院付费能力和付费意愿有难度。

尽管开辟道路初期困难重重,但方向正确,剩下的只需要持之以恒去奋力完成。边海锋详述“医学影像+AI”领域存在的机遇与挑战,对如何发现市场痛点并有效解决有独到见解。

1、存在巨大市场痛点,医疗AI前景广阔

先了解一些来自埃森哲(Accenture,全球最大的管理咨询、信息技术和业务流程外包的跨国公司)和世界卫生组织(World Health Organization,简称WHO)的数据,关于老龄化、慢性病这些问题,在全世界范围呈现出越来越严重的趋势。再过10、20年,患者和医护人员人数的缺口也会越来越大。从另个角度看,数据存储和算法成本却会越来越低。经过20多年医疗信息化发展,医疗数据存储积累丰富,这令大家都看到了新机会。

报告显示,到2026年,AI将为美国医疗节省150亿美金成本。我相信,随着中国老龄化、经济发展以及人们对健康的重视等变化,AI对中国的影响也会很大。回到影像这个话题来看,Global Market insight报告显示,AI在医学中的第一大应用在制药行业,第二大是在医学影像。2024年,也即6年后,将创造25亿美金市场。可见,AI在医学方面的雷声确实非常大,这背后的逻辑是什么?

我们看一下真正的医疗影像数据,关于这个数据,我试图找到它的来源,没有找到。不过所有媒体报道都引用过这些数据——两个数字:一个是30%,一个是4.1%。意思是,随着人们收入的增加和健康关注,会增加30%的影像检查,另外,放射医生的增长数是4.1%。另外一方面,从单项检查所产生的影像数目来看,几百张甚至是几千张图像的检查不断递增,医生的工作量无疑增加了更多。从这个趋势看,现在放射科医生能保持现有的诊断质量已经是一个很大的挑战。所以,这将成为非常大的行业痛点。

再讲一下医联体,医联体是医改当中新的事物,希望小病不出乡,大病不出县。但是,如何确保小病不出乡、大病不出县是很大的命题,这在影像领域是容易实现的,影像医生远程就可以根据基层医院提供的病患影像进行诊断,并判断病患是否需要转诊,在提高诊断质量和效率方面,人工智能可发挥很大作用。

我还想强调的是,关于今年6月19日出台的政策,不知道大家有没有关注。在第三方医学影像服务市场中,2016年底,中国政府就开始对第三方影像的牌照放开。但大家知道,中国的政策当中,刚开始放开和实施的东西,要看有没有用,接着才会把核心资产投入其中,在中国医疗的核心资产还是公立医院。

6月19日出台的政策把公立医院放出来了,明确了对于第三方医疗机构的进一步认可,包括检验、病理、影像、消毒等,这些明文规定可以跟公立医院合作。另外,还有对于第三方医疗机构的放开,对于审批程序,进一步简化审批过程。站在第三方影像的服务角度来看,放射工作对于医生而言非常重要,在现有的工作岗位,如何多点执业,以前的多点执业注册比较复杂,现在都进一步的简化了。这些都说明,国家在向整个社会和市场表明,愿意开放,愿意同社会资本一起来推进第三方医疗服务市场在这个事情上。

2、人工智能对医疗只是工具 ,不能当产品

讲到现在,雷声进一步加大,是不是雨点会变小?我们看看这个行业里对于FDA(Food and Drug Administration,美国食品药品监督管理局)的情况。从FDA角度来讲,它还是遵循着CAD(Computer Aided Design,计算机辅助设计)计算机辅助的思路,主要分两块:一是检测,二是诊断。

诊断方面,FDA不仅在AI的浪潮当中先行一步,其实在大数据的时代,FDA早已经做了很多不同的事情。新一届的FDA推崇数据创新,所以它在大数据和AI方面做了很多的工作,其中一个是“数字健康创新计划”。

大家可以在网站上看到,以前我们在产品完成之后,才能够去FDA注册,现在不一样,只要符合规定,就可以申请提前做申请,FDA会审核你公司的质量体系,看你的质量体系是不是符合FDA的要求,看你的流程是不是符合质量规范,看你的产品风险在哪里,产品一旦完成,就可以拿到FDA认证。大家可以看到FDA今年关于影像AI产品的审批,包括VIZ.AI、IDX-DR、Imagen OsteoDetect ,都是检测异常,属辅助诊断,不属于代替人做诊断。个人认为,FDA在审批关于AI产品可以做诊断方面是相当谨慎的。

大家可以看到FDA今年关于影像AI产品的审批,包括VIZ.AI、IDX-DR、Imagen OsteoDetect,都是检测异常,辅助诊断,不属于代替人做诊断。

目前,中国还没有一家企业产品获得CFDA(China Food and Drug Administration,国家食品药品监督管理局)的审批上市资格。大家可以看到,我们新版的《医疗机械分类目录》今年8月1号正式开始实施,也就是说,到现在为止,我们还在遵循着旧版本的《医疗机械分类目录》,旧版没有包含人工智能辅助手段的产品目录。CFDA审批的过程从申报、建库、专家标记、标准、测试检验,再提交到CFDA。从我的经验来讲,CFDA会看FDA怎么走才会决定如何往前走。

我个人认为,我们不能把AI当产品来用,应该作为工具来用,要在你的应用场景当中,不断迭代、优化你的产品。其次,产品不能接受假阴性,如果这个人真的有病,你不能把它判断为没病,但是,可以适当地说是假阳性,这是医疗行业里非常重要的一个特点。

这是否意味着,落地就没有希望了呢?我们还是有不同的观点。在影像当中,有单一影像就可以做量化的诊断报告。还有另外一些在往底层走、基层走,可以进行病的异常筛查,切记异常筛查和诊断是两个概念。

我们跟清华大学合作过一个产品,关注颈动脉粥样硬化斑块的诊断,大家都知道,脑中风是一个非常严肃的话题,中国有1300万脑中风的病人,每年新增200万,死亡的有170万左右,无论是致残还是致死率都在中国排第一,国家建议40岁以上的人每年都要做一次筛查。过去十几年,我们一直在做研究,如何能做到早筛查、早防治?现在的金标准是用MR进行颈动脉筛查,这个产品能够根据单一影像就出量化报告,从而判断斑块是否易损,量化数据包括两方面,一方面是对于颈动脉的管壁结构,另外一方面就是对于颈动脉管壁上斑块的成分。

以前的痛点在哪里?以前写报告要做大量的交互工作,把管壁结构边界、斑块组织边界确定,出一个报告所花时间恨不得要一个小时以上,借助人工智能后,目前可以在5分钟左右,做完出一个量化的报告。

还有另外一个产品,它是对于冠心病量化的报告,从本质上同颈部动脉报告是一样的,也是对于斑块和血管管壁分析,这也是定量、定性的分析,可以快速得出来结果。

还有一份市场上很常见的肺结节的筛查报告,它根据指南出了一个量化的分析报告,基本上可以做到勾出结节在哪里、多大、结节是哪种类型,属于实性结节还是部分实性结节。同时你可以看到容积倍增时间,也就是可以结合上一次的检查结节来看疾病发展史。看结节这个案例,同刚才两个报告完全不一样,刚才的报告是对于脑中风和冠心病出诊断的报告,这个只是结节筛查报告,相当于我给你数据,不下结论,具体是什么诊断结论还需要结合临床。

常见疾病的异常筛查,产品能够在图像上标注说明有异常,但是不告诉具体是什么病导致的异常,也就是只告知异常,但是不下诊断结论。这中产品在什么样的场景下可以很好的应用,我认为是在筛查和体检。

这是我们跟PETUUM【注,一家位于美国匹兹堡(Pittsburgh)的人工智能创业公司】合作的产品,这已经是再往前走一步了,深度学习除了在图像识别方面有优势,其优势还体现在NLP(自然语言处理)。根据图像和对应的报告做训练,在输入一个图像后,可以自动生成报告,这个产品在体现可以用,在一般的放射科也可以用,如果这个产品做的更好的话,可以在更多场景下用。

3、搭建第三方影像中心连锁 ,打造人工智能开放平台

翼展科技是2009年成立的公司,到现在已有9年历史。第三方影像服务在美国主要做两块业务,第一是远程诊断,第二是第三方影像中心,翼展这两块业务都做,同时大力发展依托于远程诊断平台的人工智能开发平台。

翼展的远程诊断 “宁夏模式”指的是,以宁夏第一人民医院为中心,覆盖周围的医院,同时做了很好的分级转诊。这个模式利用翼展的云影像平台和医生集团,把宁夏周边上百家的医院接起来,既能够做到把设备利用起来,同时能够做到分级诊疗,当医生来不及处理的时候,翼展的医生集团可以介入到这里面去做。2006年对中国来讲,第三方影像牌照放开是一个新事物,到目前为止,翼展科技拿到了18个牌照。

可以想象一下,翼展是一个第三方影像中心的连锁机构,除了能够做常规的影像检查、影像报告之外,我们还跟人工智能进行落地结合。大家知道在中国没有放射门诊的概念,在美国有放射门诊的。那么,在中国我们怎么做放射门诊?

就是我刚才说的,单一影像量化可以出诊断报告的病种,我们都希望在我们的影像中心,用放射门诊来诊断,当你发现某一种病,能够借助工具的力量、人工智能的手段,到翼展第三方影像中心就可以把这个诊断做完,没必要去大医院了。其次,我们要做的事情是筛查工作,病患来到这里,可以检查出是否出现异常,如果正常就没有什么事,如果有异常,我们可以把病患转诊到上级医院做进一步诊断和治疗。

我再次强调一下,对于人工智能在医学影像中的应用,我们不要把它仅仅当作产品,要把它当成一个工具,产品在影像中心和医疗机构落地,要根据实际情况进行调整,进行迭代和优化,同时可以和运营、质量、风险管理等结合起来综合考虑。比如,推出人工智能产品以后,你可能会节省运营成本,但是相应的风险是否会增加,这需要综合考虑。所以,我一直在不同的场合讲,关于人工智能,我们应该强调它的工具属性,它是整个公司或者说机构在运营当中的一个很重要的手段,需要和其它要素结合在一起考虑。

来源 / 品途创投

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