人工智能在成像領(lǐng)域的前景必須為終端用戶帶來時(shí)間節(jié)省、資源優(yōu)化、精度增益和感知增益（接近精準(zhǔn)健康方法）。前兩個(gè)是指生產(chǎn)力方面，而后兩個(gè)是指質(zhì)量方面。人工智能在成像領(lǐng)域的腳步不會(huì)停留在這里——它已經(jīng)幫助重建新型行業(yè)。下一個(gè)前沿領(lǐng)域?qū)⑹歉纳苹颊叩纳畈椭派淇漆t(yī)生以更有效的方式實(shí)現(xiàn)他們的行業(yè)價(jià)值——從圖像分析、工作流程應(yīng)用，到后來的智能醫(yī)學(xué)成像機(jī)。

全球最權(quán)威的放射學(xué)會(huì)議——北美放射學(xué)會(huì)（RSNA）年會(huì)于 11 月 25 日至 11 月 30 日舉行。作為每年醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的盛會(huì)之一，本次 RSNA 集中了全球最領(lǐng)先的醫(yī)療機(jī)構(gòu)及先進(jìn)技術(shù)，也代表著這一領(lǐng)域未來的發(fā)展方向。

隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在診斷成像領(lǐng)域不斷取得重大突破，人工智能也成為本次 RSNA 關(guān)鍵詞之一。據(jù)統(tǒng)計(jì)，去年的 RSNA 有 49 家參展商是機(jī)器學(xué)習(xí)公司，其中 22 家是首次參展。今年數(shù)字增加了一倍多，達(dá)到 104 個(gè)，其中 25 家首次參展。從展位到會(huì)議，再到大廳周圍的一對(duì)一對(duì)話，幾乎每家公司都樂于談?wù)撍麄冊(cè)谠擃I(lǐng)域的進(jìn)步將如何幫助放射科醫(yī)生和患者。

雖然許多技術(shù)仍處于開發(fā)或?qū)徟A段，我們確實(shí)也看到了不少開箱即用的工具，這項(xiàng)技術(shù)也正在放射科醫(yī)生工作方式和流程發(fā)生新的變化，拒絕與之合作的放射科醫(yī)生將會(huì)被淘汰。

AI 被用于最重要的臨床步驟——成像分析

近日，市場(chǎng)調(diào)查機(jī)構(gòu) Frost＆Sullivan 指出，在 114 家活躍于醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域的 AI 創(chuàng)業(yè)公司中，絕大多數(shù)都是針對(duì)醫(yī)學(xué)成像的圖像分析。識(shí)別和分析圖像中的特定特征是放射科醫(yī)師工作的關(guān)鍵，由于他們的研究結(jié)果皆基于此分析，因此它構(gòu)成了成像工作流程中最重要的臨床步驟。在整個(gè)醫(yī)療健康領(lǐng)域，初創(chuàng)公司魚龍混雜，但主要還是集中在醫(yī)療成像 AI 領(lǐng)域的圖像分析。其中，計(jì)算機(jī)斷層掃描和核磁共振成像領(lǐng)域的應(yīng)用最為人關(guān)注。

比如在核磁共振成像領(lǐng)域，三星利用人工智能技術(shù)，開發(fā)了一種可以顯示膝蓋軟骨厚度等信息的新軟件，為膝蓋關(guān)節(jié)炎患者提供患處圖像。不過，展示的是產(chǎn)品原型，據(jù)報(bào)道該軟件也不會(huì)出售。

另外，數(shù)字 X 射線，乳房 X 線照相術(shù)（包括 3D 斷層合成），眼底成像（眼睛），超聲圖和心電圖等領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用也頗受關(guān)注。盡管目前大多數(shù)成像設(shè)備供應(yīng)商尚未涉及這一領(lǐng)域，但西門公司醫(yī)療部今年在 RSNA 上首次推出了 AI-Rad Companion Chest CT，這項(xiàng)技術(shù)利用了共計(jì) 3.25 億的帶標(biāo)注圖像，用于訓(xùn)練 AI 算法。該智能軟件助手可以獲取 CT 圖像并顯示胸廓結(jié)構(gòu)，標(biāo)記其中潛在的異常情況，最后將測(cè)量結(jié)果包括對(duì)心臟、主動(dòng)脈、肺和冠狀動(dòng)脈的診斷一同放入報(bào)告中。

通用電氣醫(yī)療集團(tuán)推出了 Edison 平臺(tái)，該平臺(tái)匯集了現(xiàn)有合作伙伴的所有 AI 算法。三星也展示了自己在這些領(lǐng)域的進(jìn)展。比如，基于 AI 技術(shù)的超聲系統(tǒng) S-Detect，軟件通過超聲圖像進(jìn)行乳腺病變分析，進(jìn)而監(jiān)控女性健康。據(jù)介紹，該技術(shù)可以使任職經(jīng)驗(yàn)達(dá) 4 年或更短時(shí)間的臨床醫(yī)生的診斷精準(zhǔn)度從 0.83 提升到 0.87。目前，該軟件已應(yīng)用于三星專有的放射學(xué)超聲系統(tǒng)。再比如，三星基于數(shù)字 x 線攝影的 AI 軟件 SimGrid，可清晰地顯示出胸部 X 光片中被骨遮擋的肺組織。

在應(yīng)用廣度方面，與會(huì)人士表示相比去年 RSNA，今年 AI 成像技術(shù)在應(yīng)用上明顯更加全面，不只局限于肺結(jié)節(jié)檢測(cè)，在心腦類疾病檢測(cè)中也大放異彩。

AI 被用于認(rèn)知性工作流程，提升處理速度

RSNA 各論壇的許多放射科醫(yī)師都表達(dá)了對(duì)擺脫簡(jiǎn)單病例、在復(fù)雜病例上花費(fèi)更多時(shí)間的興趣。除了圖像分析，成像工作流程中還有其他幾個(gè)步驟也可以利用 AI，比如從定序到報(bào)告（reporting），都可以開發(fā)相應(yīng)的 AI 解決方案。事實(shí)上，大多數(shù)創(chuàng)新也都與簡(jiǎn)化工作流程相關(guān)，比如提升簡(jiǎn)單任務(wù)自動(dòng)化，加快處理速度。

比如，用于分類、工作列表分配和工作流程編排的 AI 應(yīng)用程序。Aidoc（以色列）、Zebra Medical Vision（以色列）、vRad 和 GE Healthcare 等公司展示了這些方面的最新進(jìn)展。Aidoc 將專有的 AI 用于每年透過電腦斷層掃描生成的數(shù)百萬張圖像，可以在人類放射科醫(yī)生審視結(jié)果之前，抓出重要問題，投放到屏幕上顯示警報(bào)。目前，Aidoc 已經(jīng)經(jīng)過美國(guó)和歐洲的批準(zhǔn)，可用于評(píng)估腦出血和脊柱骨折的掃描結(jié)構(gòu)。

另一個(gè)較為先進(jìn)的領(lǐng)域是決策支持，用于決定臨床治療的下一步驟，代表性的例子包括 GEhealthcare 的 Imaging Related Clinical Context、Philips 的 IntelliSpace Oncology 和 Nuance 的 PowerScribe 360 Clinical Guidance。

比如，Nuance PowerScribe One 能將醫(yī)生聽寫即時(shí)轉(zhuǎn)換為相關(guān)、有條理的結(jié)果，不僅僅是醫(yī)生說的話，更包含了患者臨床狀況信息。也就是說，它不僅僅是一個(gè)支持語音的文本報(bào)告創(chuàng)建工具，它也正在成為一個(gè)集成平臺(tái)，使放射科醫(yī)生能夠更快速輕松地獲取、共享和處理患者的重要信息。而 GE IntelliSpace Oncology（癌癥）云計(jì)算精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)平臺(tái)能為醫(yī)生提供臨床決策支持。

在無法深入了解所有其他步驟細(xì)節(jié)的情況下，有兩個(gè)工作流程——定序（ordering）和流程調(diào)度（scheduling) 仍然可以從 AI 技術(shù)中受益。為醫(yī)生提供決策支持的公司最適合在定序階段充分這類解決方案，而調(diào)度解決方案可通過改善流程調(diào)度（比如取消）來優(yōu)化利用率。人工智能在這一領(lǐng)域有極大的發(fā)展空間，能夠確保工作流程更加高效，并以前所未有的方式輔助放射科醫(yī)師工作。

成像設(shè)備的更加智能化

設(shè)備制造商為使成像設(shè)備更加智能化，正準(zhǔn)備將 AI 引入掃描儀或周邊設(shè)備。

例如，佳能首次推出高級(jí)智能 Clear-IQ 引擎（AICE）圖像重建解決方案，該方案使用人工智能從低輻射劑量、低質(zhì)量圖像中獲取高質(zhì)量圖像。西門子醫(yī)療公司已經(jīng)擁有 FAST 3D 相機(jī)，可以有助于患者的病灶成像，無需更高的劑量，提高圖像質(zhì)量，防止重復(fù)掃描。

除了這些案例外，還有其他領(lǐng)域。比如，設(shè)備具備「自我意識(shí)」，讓設(shè)備進(jìn)行「自我診斷」其組件是否良好。這些功能可能是 AI 與成像設(shè)備發(fā)展的未來，它們讓機(jī)器實(shí)現(xiàn)真正的智能化。

打造商業(yè)案例

技術(shù)進(jìn)步固然可貴，但只有被市場(chǎng)理解和接受才能真正改變我們的生活。放射工作流程中的工作人員——技術(shù)人員、放射科醫(yī)師、管理人員、醫(yī)院管理人員甚至病人——都有不同的需求，這些都可由 AI 解決。

例如，時(shí)間密集型任務(wù)的自動(dòng)化可以幫助提高生產(chǎn)力，AI 支持的圖像分析可以幫助提高準(zhǔn)確性，患者護(hù)理流程的可預(yù)測(cè)性和個(gè)性化可以幫助改善結(jié)果等。

商業(yè)規(guī)模的開發(fā)，驗(yàn)證和部署這些解決方案都需要從生態(tài)角度出發(fā)，因?yàn)閹讉€(gè)合作關(guān)系與協(xié)議會(huì)讓這些工作變成一個(gè)復(fù)雜的生態(tài)問題。目前，最接近終端用戶的商業(yè)案例包括，從提供醫(yī)院在一個(gè)平臺(tái)上訪問多個(gè)供應(yīng)商 AI 解決方案的在線市場(chǎng)的開發(fā)，到設(shè)備制造商將解決方案與供應(yīng)商的解決方案集成。

不過，在「后臺(tái)」也有一些其他進(jìn)展。例如與云計(jì)算方法供應(yīng)商合作的技術(shù)巨頭，為設(shè)備制造商提供提高計(jì)算能力的解決方案的計(jì)算硬件制造商，繼續(xù)構(gòu)建新的 AI 算法并推出初創(chuàng)公司的學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)。

最終，AI 應(yīng)改善病患護(hù)理

AI 不應(yīng)僅僅是幫助放射科醫(yī)生管理病例或更快地進(jìn)行診斷，最終應(yīng)該改善患者護(hù)理。這是本次會(huì)議和其他會(huì)議上放射科醫(yī)生的共識(shí)。

比如，有專家指出能否有一個(gè)以患者為中心的應(yīng)用程序。它是一個(gè)從語音到文本的軟件，可以自動(dòng)將復(fù)雜的醫(yī)學(xué)術(shù)語翻譯成患者可讀的報(bào)告。雖然其他專家表示，這種類型的技術(shù)開發(fā)起來非常困難（如果不是不可能的話），但它表明放射科醫(yī)師和供應(yīng)商都對(duì)患者問題也感興趣。

農(nóng)村地區(qū)和發(fā)展中國(guó)家的專家對(duì)人工智能的影響前景也特別感興趣。人們的共識(shí)似乎是設(shè)備，特別是價(jià)格較低的系統(tǒng)，能比合格的醫(yī)護(hù)人員更快地普及開來。

AI 與放射科醫(yī)生：協(xié)助與增強(qiáng)，但不予合作的會(huì)被淘汰

現(xiàn)在人工智能成像的理念基本塵埃落定——這個(gè)理念曾風(fēng)靡整個(gè)行業(yè)。放射科醫(yī)生提出的問題已經(jīng)從「它會(huì)取代我嗎？」變成「它能幫助我嗎？」——確實(shí)如此。

在展會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，參展商很快指出，任何目前可用的人工智能技術(shù)，以及任何近期的技術(shù)，都不是要取代放射科醫(yī)師，而是要提高放射科醫(yī)師的能力。

到目前為止，沒有任何東西可以繞過放射科醫(yī)生的眼睛。相反，展會(huì)上展出的大部分產(chǎn)品 ：從 GE Edison 到三星、再到 Fujifilm 的 REiLI，提供了深入學(xué)習(xí)以幫助分類案例。通過這些程序，計(jì)算機(jī)可以檢測(cè)到任何異常，然后告知放射科醫(yī)師。

即使程序可以發(fā)展到計(jì)算機(jī)可以完全繞過人眼，專家說，它仍然可能不會(huì)影響該領(lǐng)域。心臟病學(xué)就是一個(gè)例子，雖然心電圖可以被計(jì)算機(jī)讀取，但是，責(zé)任問題導(dǎo)致心臟病學(xué)家在閱讀和解釋它們方面仍然發(fā)揮著重要作用。其他專家也回應(yīng)了同樣的擔(dān)憂，他們問道：「哪家公司將成為第一個(gè)承擔(dān)房間內(nèi)無放射科醫(yī)生風(fēng)險(xiǎn)的公司？」

幾乎每個(gè)專家都同意，放射科醫(yī)師至少需要在設(shè)計(jì)和確認(rèn)（confirm）任何人工智能方面發(fā)揮作用。

總之，關(guān)于 AI 技術(shù)的投資形勢(shì)好——Frost & Sullivan 估計(jì)，到目前為止，全球已經(jīng)為這項(xiàng)技術(shù)的開發(fā)投資了 37 億美元（截至 2018 年 9 月啟動(dòng)資金為 19 億美元），而且未來會(huì)有更多的 AI 初創(chuàng)企業(yè)獲得融資。

然而，人工智能在成像領(lǐng)域的前景必須為終端用戶帶來時(shí)間節(jié)省、資源優(yōu)化、精度增益和感知增益（接近精準(zhǔn)健康方法）。前兩個(gè)是指生產(chǎn)力方面，而后兩個(gè)是指質(zhì)量方面。最初承諾的資源節(jié)約體現(xiàn)在生產(chǎn)力方面，而質(zhì)量上的節(jié)約可能需要很長(zhǎng)時(shí)間才能實(shí)現(xiàn)，這也歸因于缺乏適當(dāng)?shù)亩攘繕?biāo)準(zhǔn)來衡量結(jié)果和由此產(chǎn)生的質(zhì)量節(jié)省，從生產(chǎn)力的角度來看，這更易度量。

人工智能在成像領(lǐng)域的腳步不會(huì)停留在這里——它已經(jīng)幫助重建新型行業(yè)。下一個(gè)前沿領(lǐng)域?qū)⑹歉纳苹颊叩纳畈椭派淇漆t(yī)生以更有效的方式實(shí)現(xiàn)他們的行業(yè)價(jià)值——從圖像分析、工作流程應(yīng)用，到后來的智能醫(yī)學(xué)成像機(jī)。