GE Healthcare于近日宣布，美國FDA已經(jīng)批準了其510（k）重癥監(jiān)護套件Critical Care Suite Optima XR240amx，這是業(yè)界首個嵌入人工智能算法的移動X光影像系統(tǒng)。

該設備的人工智能算法由GE與加州大學舊金山分校（UCSF）合作，利用GE Healthcare的愛迪生平臺推出。GE Heathcare于去年11月向FDA提交了這一產(chǎn)品的申請。

如今的放射科醫(yī)生面臨巨大的壓力，需要閱讀越來越多的影像，并提供快速、準確的診斷。然而，在X光檢查中，有60％的病例影像被標注為STAT（急診檢測）發(fā)送。放射科醫(yī)生如何才能判斷真正緊急的影像，如果不立即閱讀是否會對患者帶來危險？這對于美國冗長的放射科診療流程來說，是一個頭痛的難題。

根據(jù)一篇發(fā)表在《Current Problems in Diagnostic Radiology》名為《減少STAT便攜式胸部X光片周轉(zhuǎn)時間：一項試點研究》的論文中的研究，在放射科醫(yī)師的診斷過程中，即使標注“STAT（急診檢測）”的X光影像，也需要等待平均長達8小時。

而GE推出的Optima XR240amx設備是一款可移動的智能X光設備，主要在ICU中使用。Critical Care Suite的加入旨在快速識別并幫助醫(yī)生確定氣胸等關鍵疾病的優(yōu)先級，有助于縮短放射科醫(yī)師的檢查時間。

ICU中的快速智能影像檢測

當患者在ICU中，通過GE Critical Care Suite的移動設備進行X光掃描時，AI系統(tǒng)會通過同時自動分析圖像。如果懷疑有氣胸，則會通過圖片存檔和PACS系統(tǒng)，將警報連同原始胸部X光片直接發(fā)送給放射科醫(yī)師進行檢查。放射科醫(yī)師在收到的通知上，了解哪些影像是需要優(yōu)先處理的。

AI算法還可以同時分析和標記協(xié)議和視野錯誤，以及自動旋轉(zhuǎn)設備上的影像，使得通過移動X光設備獲取的影像標準化，節(jié)省醫(yī)師時間。

根據(jù)GE Healthcare的官方數(shù)據(jù)，Critical Care Suite對大型氣胸的靈敏度是96％，檢測4種小氣胸中的三種，靈敏度為75％。

此外，在移動設備上嵌入人工智能算法可為放射科醫(yī)師和技術人員提供多種好處。GE Healthcare的算法是一種快速可靠的方法，可確保在圖像采集的幾秒鐘內(nèi)生成AI結(jié)果，而無需網(wǎng)絡來生成。然后，在設備發(fā)送原始診斷圖像的同時，會將這些AI的判斷結(jié)果發(fā)送給放射科醫(yī)師，確保沒有額外的處理延遲。

此外，在設備上還會自動運行影像質(zhì)量檢查，將質(zhì)量檢查集成到了技術人員的標準工作流程中，并使技術人員在患者床邊的操作變得規(guī)范，保證影像在發(fā)送到PACS之前的質(zhì)量。

在獲取原始影像之后，系統(tǒng)會自動進行協(xié)議檢查、質(zhì)量檢查和智能判斷，并對疑似影像進行標注，發(fā)送警報。

“目前，62％的影像被標記為＇STAT＇或緊急閱讀，但它們并非都是關鍵的。這影響到了真正需要緊急處理的患者，可能會帶來嚴重的后果�！盙E Healthcare X光公司總裁兼首席執(zhí)行官Jie Xue補充道：“重癥監(jiān)護套件Critical Care Suite不僅標志著懷疑氣胸的圖像具有令人印象深刻的準確性，并且使放射科醫(yī)師能夠立即對這些病例進行優(yōu)先排序，但它也使AI易于接近。我們的嵌入式AI算法為醫(yī)院提供了嘗試人工智能的機會，無需投資額外的IT基礎設施，安全評估或網(wǎng)絡安全預防措施，就可以將圖像異地傳輸?shù)骄W(wǎng)站�！�

Critical Care Suite和AI算法是使用GE Healthcare的Edison平臺開發(fā)的，該平臺有助于快速，安全地部署AI算法。

Edison是通用電氣醫(yī)療集團的智能平臺，旨在幫助醫(yī)療工作者提高效率，改善患者治療效果并提供患者護理的機會。Edison應用程序可以被嵌入到現(xiàn)有的工作流程中，可以集成和吸收不同來源的數(shù)據(jù)，并應用分析或高級算法來生成臨床、運營和財務洞察。Edison平臺既可以直接安裝到智能設備上，也可以通過云、Edison HealthLink等在線方式連接。

每位患者的在診療過程中都會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，Edison平臺利用機器學習、深度學習和人工智能將這些大量的信息轉(zhuǎn)化為可直接認知的觀點。這些觀點可幫助醫(yī)護人員提高工作效率，確定工作流程的優(yōu)先級，減少重復工作并提供最個性化的患者護理。

在2018年底的北美放射學年會上，GE Healthcare發(fā)布了一系列基于Edison平臺的全新醫(yī)療應用產(chǎn)品和智能型醫(yī)療設備。GE Healthcare已經(jīng)基于Edison平臺為全球的200多個醫(yī)療影像類應用提供了輔助支持。

GE Healthcare和加州大學、圣盧克大學的合作結(jié)晶

這次氣胸AI診斷產(chǎn)品的獲批可以稱得上是GE Healthcare與UCSF合作的里程碑。2016年底，GE（當時GE Healthcare還未獨立）與加州大學舊金山分校（UCSF）達成了一項合作，共同創(chuàng)建一個深度學習算法文庫，用于改善未來GE公司的成像設備和云平臺使用者的診斷流程。

GE的直接合作者是UCSF下屬的數(shù)字健康創(chuàng)新中心。當時UCSF的Michael Blum博士就表示，這項合作的關鍵點在于把深度學習算法進一步整合用于臨床數(shù)據(jù)和圖像處理分析，幫助臨床醫(yī)生在最短的時間內(nèi)了解患者的準確信息。而且在當時的新聞中，GE的研究人員用來介紹AI技術所舉的例子，正是氣胸癥狀。

加州大學舊金山分校外科學副教授Rachael Callcut博士，是加州大學舊金山分校衛(wèi)生部外科醫(yī)生和數(shù)字衛(wèi)生創(chuàng)新中心數(shù)據(jù)科學主任，和GE合作開發(fā)了Critical Care Suite�！爱斉臄z患者X光時，處理和閱讀影像所耗費的時間會影響最后的結(jié)果。AI為我們提供了加速診斷和改變患者護理方式的機會，最終可以挽救生命并改善預后。”Rachael Callcut博士說。

在GE Healthcare的新聞稿中，除了UCSF之外，還提到了幾個合作機構(gòu)，分別是圣盧克大學、亨伯里弗醫(yī)院和來自印度的Mahajan Imaging。

圣盧克大學（St． Luke＇s University）等待這個結(jié)果公布已經(jīng)很久了。在三個月前的一次采訪中他們提到，在過去的一年里，圣盧克大學健康網(wǎng)絡（St． Luke＇s University Health Network，SLUHN）放射科醫(yī)生Karl Yaeger博士及其同事與GE Healthcare的一個國際研究團隊合作，開發(fā)了業(yè)界首個采用嵌入式AI算法的X光系統(tǒng)。這項技術旨在提醒臨床團隊氣胸指征。

在開發(fā)這項人工智能產(chǎn)品時，Yaeger博士和他在SLUHN的團隊審閱了數(shù)百張各種尺寸和不同嚴重程度的氣胸的X光片。然后使用深度學習軟件算法處理這些影像以確定其準確性。

“這一人工智能產(chǎn)品的目的是提高診斷過程中這些潛在致死指征的檢出率和準確率，讓患者可以及早治療，”Yaeger博士說�！斑@項研究最終要關注改善患者護理和挽救生命�！�

文 ｜ 劉宗宇 郝翰

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