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乳腺癌AI輔助診斷產(chǎn)品上線,德尚韻興如何以超聲AI破局輔助診斷賽道?

乳腺癌已成為嚴(yán)重威脅我國(guó)女性健康的惡性腫瘤之一,2018年3月23日,國(guó)家癌癥中心發(fā)布了中國(guó)女性乳腺癌的最新數(shù)據(jù),估計(jì)了2014年中國(guó)女性乳腺癌的發(fā)病與死亡情況(由于收集和統(tǒng)計(jì)工作的存在,一般數(shù)據(jù)會(huì)滯后3年),2014年全國(guó)女性乳腺癌新發(fā)病例約27.89萬(wàn)例,占女性惡性腫瘤發(fā)病16.51%,位居女性惡性腫瘤發(fā)病第1位。

早診早治,是乳腺癌治療的關(guān)鍵。當(dāng)下中國(guó)女性早期乳腺癌中I期檢出率僅有20%至25%,患者5年生存率只有80%左右。而若在乳腺癌早期階段發(fā)現(xiàn)并及早接受規(guī)范化治療,患者的5年無(wú)病生存率可達(dá)95%,II期患者5年存活率可達(dá)到80%以上。

面對(duì)巨大的篩查需求,醫(yī)生稀缺與人工閱片的誤診、漏診成為亟需解決的痛點(diǎn)。當(dāng)前,人工智能成為直面醫(yī)生效率問(wèn)題的技術(shù)手段。

近期,在2018未來(lái)醫(yī)療100強(qiáng)論壇上,德尚韻興發(fā)布了乳腺癌人工智能輔助診斷產(chǎn)品。這是其繼三維可視化精準(zhǔn)術(shù)前規(guī)劃、術(shù)中導(dǎo)航、術(shù)后評(píng)估、超聲甲狀腺結(jié)節(jié)智能輔助診斷系統(tǒng)后的又一醫(yī)學(xué)輔助診斷產(chǎn)品。

 乳腺癌高發(fā),篩查成痛點(diǎn)

面對(duì)高發(fā)的病癥,乳腺癌篩查常用到的無(wú)創(chuàng)性的輔助檢查手段有鉬靶、超聲和磁共振(MRI)。

在三種檢查手段的對(duì)比中,鉬靶檢查價(jià)格低廉,主要利用X線攝片,無(wú)論是國(guó)內(nèi)還是國(guó)外,鉬靶都成為女性乳腺癌篩查的主要手段,這種方式對(duì)發(fā)現(xiàn)微小鈣化最具有優(yōu)勢(shì),進(jìn)而能夠發(fā)現(xiàn)無(wú)癥狀或觸摸不到的腫瘤,診斷效率甚至高于磁共振。

而超聲的優(yōu)勢(shì)在于乳腺超聲沒有放射性,可以根據(jù)需要反復(fù)檢查;且超聲能清楚分辨層次,鑒別囊性(囊性結(jié)節(jié)內(nèi)部為液體)與實(shí)性腫塊的準(zhǔn)確率可達(dá)100%,能大致判斷腫瘤的良惡性;超聲可引導(dǎo)穿刺活檢并且了解腋窩和鎖骨上的淋巴結(jié)有沒有轉(zhuǎn)移;且檢查方便,價(jià)格低廉,對(duì)致密型乳腺和乳腺增生診斷有優(yōu)勢(shì)。

另一種無(wú)創(chuàng)性檢查手段是磁共振,這類檢查的特點(diǎn)是敏感性較高,無(wú)射線危害,但是價(jià)格昂貴,因此不能作為普查篩查的手段,一般作為鉬靶與彩超后無(wú)法確認(rèn)病情的患者做進(jìn)一步診斷的手段。

 中國(guó)現(xiàn)在每年通過(guò)各類手段篩查乳腺癌的人群遍及30-60歲的女性人群,與歐美女性更多偏向脂肪型乳腺不同,中國(guó)女性的乳房超過(guò)50%是致密型,脂肪較少,需要醫(yī)生在閱片的過(guò)程中仔細(xì)尋找隱藏在致密的影像中的微小腫塊、鈣化點(diǎn)、或者結(jié)構(gòu)扭曲,通常需要耗費(fèi)較長(zhǎng)時(shí)間。

國(guó)內(nèi)醫(yī)生與歐美醫(yī)生相比,閱片的任務(wù)繁重許多。德尚韻興乳腺產(chǎn)品負(fù)責(zé)人張娟是資深醫(yī)學(xué)影像專家,從事影像診斷工作三十余年,她告訴記者,歐美的醫(yī)生一天閱片的數(shù)量可能在20-30個(gè)患者左右,而國(guó)內(nèi)的醫(yī)生一天至少需要看50名患者的片子,從早到晚一直寫報(bào)告,會(huì)出現(xiàn)疲倦的狀態(tài)。

而面對(duì)巨大的需求,專業(yè)從事乳腺診斷工作的醫(yī)生非常缺乏,且培養(yǎng)周期太長(zhǎng),這成為擺在影像科面前的一道難題,從醫(yī)學(xué)教育到醫(yī)院規(guī)培的階段,培養(yǎng)一名資深乳腺癌診斷專家,至少需要5-10年的時(shí)間。 

面臨乳腺癌高發(fā)的現(xiàn)狀,發(fā)現(xiàn)越早,治療效果越好,將醫(yī)生從繁重的閱片任務(wù)中解放出來(lái),減少誤診漏診,人工智能是最合適的輔助手段。

人工智能輔助診斷乳腺癌,診斷水平達(dá)主任級(jí)

德尚韻興醫(yī)療科技成立于2013年,以超聲人工智能為特色,將AI技術(shù)用于腫瘤介入手術(shù)的術(shù)前規(guī)劃,術(shù)中導(dǎo)航和術(shù)后評(píng)估。公司研發(fā)團(tuán)隊(duì)以專家學(xué)者為核心,形成了一支以年輕博士為主導(dǎo)的研發(fā)團(tuán)隊(duì),曾在美國(guó)哈佛大學(xué)、紐約大學(xué)柯朗數(shù)學(xué)研究所、德國(guó)愛因斯坦研究所等多個(gè)國(guó)際著名學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)做學(xué)術(shù)研究,在國(guó)際權(quán)威雜志上發(fā)表過(guò)近兩百篇學(xué)術(shù)論文。

德尚韻興董事長(zhǎng)兼總經(jīng)理胡海蓉表示:“我們不只是研發(fā)醫(yī)學(xué)影像的人工智能輔助診斷系統(tǒng),而是結(jié)合輔助診斷,最終用于治療,打造的是AI精準(zhǔn)診療平臺(tái)!

在本次發(fā)布的人工智能乳腺輔助診斷產(chǎn)品中,德尚韻興從超聲和X射線的手段切入,輔助以人工智能技術(shù),整個(gè)研發(fā)過(guò)程經(jīng)過(guò)了海量級(jí)數(shù)據(jù)的清洗和整理,由資深乳腺專家嚴(yán)格依照國(guó)際ACR標(biāo)準(zhǔn)親自對(duì)乳腺圖像特征進(jìn)行標(biāo)注提取、反復(fù)確認(rèn),以確保高準(zhǔn)確率。

在產(chǎn)品功能上,德尚韻興按照國(guó)家乳腺癌指南對(duì)病變進(jìn)行定性定量分析、按照ACR標(biāo)準(zhǔn)對(duì)病變進(jìn)行BI-RADS分類。同時(shí),這款產(chǎn)品將根據(jù)中國(guó)國(guó)情,設(shè)計(jì)適合三甲醫(yī)院和廣大基層醫(yī)院的不同版本,希望能減輕大醫(yī)院醫(yī)療壓力,并能對(duì)廣大基層醫(yī)院進(jìn)行輔助培訓(xùn),真正助力分級(jí)診療。

在某些特定的任務(wù)上,如計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)應(yīng)用的人臉識(shí)別等圖像領(lǐng)域,計(jì)算機(jī)已經(jīng)超過(guò)人眼,人工智能的本質(zhì)在于數(shù)據(jù)量多了之后,處理的速度變快,處理的成本變低,這樣的工程性進(jìn)步,導(dǎo)致應(yīng)用上出現(xiàn)了拐點(diǎn)。在醫(yī)療領(lǐng)域,基于大數(shù)據(jù)和人工智能的影像輔助診斷技術(shù)已經(jīng)成為研究熱點(diǎn),醫(yī)院與醫(yī)生也正在擁抱人工智能,將繁重而簡(jiǎn)單的初級(jí)工作交給人工智能完成。

在超聲AI的應(yīng)用方面,2018年8月,上海瑞金醫(yī)院發(fā)起并召集了中國(guó)400多家醫(yī)院,近1000名超聲醫(yī)生成立了“中國(guó)甲狀腺與乳腺超聲人工智能聯(lián)盟”,建立覆蓋全國(guó)多級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的甲狀腺與乳腺超聲數(shù)據(jù)庫(kù),超聲AI的應(yīng)用為精準(zhǔn)診治提供有效的幫助。與扎堆放射科AI產(chǎn)品的賽道不同,超聲AI行業(yè)目前還未飽和,占領(lǐng)這一賽道的企業(yè)并不算多,因此,這片領(lǐng)域也面臨著巨大的機(jī)遇。

產(chǎn)品擁有數(shù)據(jù)、算法優(yōu)勢(shì),且設(shè)計(jì)滿足分級(jí)診療需求

超聲因價(jià)格便宜、無(wú)輻射、在基層醫(yī)院廣泛配置,但是超聲醫(yī)生奇缺。與CT、核磁、X光等影像的采集與閱片的流程分開不同,超聲檢測(cè)的難點(diǎn)在于圖像采集與閱片需要同時(shí)完成。

此外,相較于磁共振、CT和心電圖等檢查結(jié)果,超聲影像大多是依靠醫(yī)生采集的不同切面的動(dòng)態(tài)圖像進(jìn)行診斷的,對(duì)超聲醫(yī)生個(gè)人的操作技術(shù)水平要求比較高,醫(yī)生的掃描手法不同、病人存在個(gè)體化差異、醫(yī)生的觀察者差異等因素的影響,極易造成誤診或漏診。

德尚韻興研發(fā)乳腺癌人工智能輔助診斷產(chǎn)品,旨在解決分級(jí)診療、減輕醫(yī)生的工作痛點(diǎn)。

雖然目前超聲AI的發(fā)展還存在一定的難題,比如缺少大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練等。但各大公司對(duì)于超聲AI的熱情不減,除騰訊外,三星、西門子、邁瑞等大公司在超聲AI領(lǐng)域也有所布局。此外,推想科技、依圖醫(yī)療等創(chuàng)業(yè)公司也有超聲AI的相關(guān)產(chǎn)品。

胡海蓉認(rèn)為,德尚韻興的人工智能輔助診斷產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì)來(lái)源于兩個(gè)方面,一個(gè)是數(shù)據(jù),一個(gè)是算法。

數(shù)據(jù)方面,用于訓(xùn)練的樣本達(dá)數(shù)萬(wàn)例,從數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量來(lái)說(shuō),德尚韻興與多家醫(yī)院合作,并由擁有30余年工作經(jīng)驗(yàn)的乳腺專家親自標(biāo)注,她強(qiáng)調(diào):“由專家標(biāo)注的數(shù)據(jù),對(duì)于找到病灶的準(zhǔn)確率,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于一般的醫(yī)生做的數(shù)據(jù)標(biāo)注!

目前,該乳腺癌人工智能診斷產(chǎn)品識(shí)別腫塊的準(zhǔn)確率達(dá)89%,鈣化識(shí)別度達(dá)90%以上,隨著算法的不斷優(yōu)化,準(zhǔn)確率還在不斷提高。當(dāng)產(chǎn)品用于臨床之時(shí),診斷水平可達(dá)到主任級(jí)別的專家水平。

在算法方面,據(jù)介紹,德尚韻興的算法團(tuán)隊(duì)是應(yīng)用數(shù)學(xué)背景,因此,他們自主研發(fā)了深度學(xué)習(xí)框架,并將之命名為L(zhǎng)ight3,意思是輕量靈活的意思,針對(duì)不同的病種,可以根據(jù)需要任意地調(diào)整框架,調(diào)整參數(shù),提高模型的準(zhǔn)確性。而開源的深度學(xué)習(xí)框架不能任意的修改,因此準(zhǔn)確率提高水平有限。胡海蓉表示:“我們自己做過(guò)對(duì)比,在超聲甲狀腺項(xiàng)目上,Light3的準(zhǔn)確率比開源的高30~40%左右。”

在產(chǎn)品設(shè)計(jì)方面,根據(jù)分級(jí)診療的需求,針對(duì)三甲醫(yī)院和基層醫(yī)院,德尚韻興做出了不同的產(chǎn)品設(shè)計(jì),對(duì)于三甲醫(yī)院的科研需求,產(chǎn)品功能較為完善;對(duì)于基層醫(yī)院基本的診療需求,系統(tǒng)會(huì)采取一定的“瘦身”方法,去除冗余的功能,提供給基層醫(yī)院。

此外,產(chǎn)品針對(duì)不同層次的醫(yī)院,可以對(duì)年輕的醫(yī)生進(jìn)行培訓(xùn)。因?yàn)檎麄(gè)隊(duì)伍缺乏,不可能讓這些醫(yī)生回到學(xué)校進(jìn)行專業(yè)的培訓(xùn),所以利用人工智能輔助診斷同樣也是一個(gè)有效的培訓(xùn)手段。

處在一個(gè)并不算擁擠的賽道,德尚韻興的超聲AI產(chǎn)品正在摸索屬于自己的商業(yè)模式。對(duì)于大多數(shù)AI企業(yè)來(lái)說(shuō),能否通過(guò)相關(guān)資質(zhì)的認(rèn)證是擺在他們面前的一道“檻”。

德尚韻興營(yíng)銷總經(jīng)理嚴(yán)耶恩表示,目前市場(chǎng)上的醫(yī)療AI產(chǎn)品更多是集中在放射這條賽道,而在超聲的賽道上德尚韻興的AI產(chǎn)品具備全方面的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。由于法規(guī)的限制,目前整個(gè)AI行業(yè)還沒有很成熟的商業(yè)模式,這一限制其實(shí)也提高了醫(yī)療人工智能產(chǎn)品的準(zhǔn)入門檻。

他強(qiáng)調(diào):“德尚韻興會(huì)在市場(chǎng)做更多的投入,包括尋找上下游的合作伙伴。不僅是三甲醫(yī)院,也包括基層醫(yī)院等在產(chǎn)品線上比較有經(jīng)驗(yàn)的,能夠幫助數(shù)據(jù)研發(fā)、產(chǎn)品推廣的醫(yī)院。目前投入的重點(diǎn)還是在提高產(chǎn)品質(zhì)量和準(zhǔn)確率上,等到門檻一旦放開,我們可以憑借自己的優(yōu)勢(shì)在整個(gè)銷售市場(chǎng)上,走出一條差異化的道路!

目前,德尚韻興已經(jīng)分別在A輪與B輪融資中引進(jìn)產(chǎn)業(yè)資本和佳股份以及復(fù)星醫(yī)藥和華蓋資本的基金。據(jù)胡海蓉表示,德尚韻興正在引進(jìn)下一輪的資金與資源的合作,希望與在產(chǎn)業(yè)內(nèi)有較豐富醫(yī)療資源的資本與合作伙伴攜手,將人工智能產(chǎn)品真正落地到臨床診斷和治療中。

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