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AI 醫(yī)生正式上崗了?AI 醫(yī)療結(jié)合迎爆發(fā)點(diǎn)!

人工智能 深度學(xué)習(xí)
這些年,人工智能應(yīng)用于醫(yī)學(xué)界是非常熱的話題。在醫(yī)學(xué)三大雜志——新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志、柳葉刀、JAMA上,AI與醫(yī)療相結(jié)合的論文,占比越來越高。

 這些年,人工智能應(yīng)用于醫(yī)學(xué)界是非常熱的話題。在醫(yī)學(xué)三大雜志——新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志、柳葉刀、JAMA上,AI與醫(yī)療相結(jié)合的論文,占比越來越高。其中最明顯的趨勢(shì)是將醫(yī)生從繁重的診斷工作中釋放出來,去實(shí)施價(jià)值更高的醫(yī)療過程,從而解決醫(yī)生資源不足的問題,而AI在醫(yī)療界的應(yīng)用,可以大幅降低醫(yī)生的工作量,從目前醫(yī)療產(chǎn)業(yè)界的情況來看,AI輔助醫(yī)療吸引了大多數(shù)目光,而這其中進(jìn)展最快的領(lǐng)域或許當(dāng)屬醫(yī)療圖像的識(shí)別和應(yīng)用,其在人工關(guān)節(jié)置換的術(shù)前定位和測(cè)量,已經(jīng)有了重大的突破

關(guān)節(jié)置換-20億的市場(chǎng)

現(xiàn)代意義上的人工髖關(guān)節(jié)出現(xiàn)于上世紀(jì)50年代,因?yàn)槭中g(shù)愈后良好,逐漸為當(dāng)前髖部各種終末病變的首選手術(shù)治療方法,因而被稱為20世紀(jì)最成功的手術(shù)發(fā)明。

據(jù)統(tǒng)計(jì),到2018年,單是北京人工關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)換手術(shù)已經(jīng)破萬例,全國(guó)總量已達(dá)40萬例,其中近60%為人工髖關(guān)節(jié)置換。而且,隨著規(guī)范化手術(shù)技術(shù)的推廣與普及、患者對(duì)手術(shù)接受度的提高以及醫(yī)療保障制度的完善,髖關(guān)節(jié)置換的手術(shù)量仍將以較快的速度不斷增長(zhǎng)。這已經(jīng)成為了非常巨大的社會(huì)和現(xiàn)實(shí)需求。單個(gè)人工髖關(guān)節(jié)置換手術(shù)至少需要10萬元,那么在即使僅僅考慮國(guó)內(nèi),這也是將近20億元、每年都在高速增長(zhǎng)的新興醫(yī)療市場(chǎng)。

2018年北京關(guān)節(jié)置換手術(shù)增長(zhǎng)趨勢(shì)

可能讀者對(duì)這個(gè)市場(chǎng)規(guī)模不太有概念,我舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子,目前國(guó)內(nèi)EDA市場(chǎng)的規(guī)模也就連是幾十億的量級(jí),因此20億高速增長(zhǎng)的規(guī)模,已經(jīng)有足夠的吸引力,而相應(yīng)領(lǐng)域醫(yī)療器械和手術(shù)行業(yè)的大幅度發(fā)展,也使相關(guān)的研究問題也逐漸受到重視,如果可以通過自動(dòng)化手段提升手術(shù)效率,那么帶來的商業(yè)價(jià)值和市場(chǎng)潛力都極為巨大。

髖關(guān)節(jié)是人體軀干和雙下肢連接的樞紐,身體的重量都通過雙側(cè)髖關(guān)節(jié)向下傳導(dǎo),也是現(xiàn)代人群最容易病變的部位之一。而髖關(guān)節(jié)被破壞,會(huì)嚴(yán)重影響日常生活和工作,經(jīng)保守治療不可能好轉(zhuǎn)的病人都可以考慮髖關(guān)節(jié)置換手術(shù)。而手術(shù)中最關(guān)鍵的地方在于術(shù)前定位。

AI自動(dòng)術(shù)前測(cè)量

雖然目前的人工全髖關(guān)節(jié)置換術(shù)流程已經(jīng)非常成熟,但是依然很依賴經(jīng)驗(yàn)。大多數(shù)高年級(jí)醫(yī)師可以憑借積累多年的經(jīng)驗(yàn)快速,但是對(duì)于年輕醫(yī)生來說,如果手術(shù)中人工假體的植入位置出現(xiàn)錯(cuò)誤,將會(huì)嚴(yán)重影響患者的康復(fù)和長(zhǎng)期療效,嚴(yán)重的可能會(huì)引起大規(guī)模并發(fā)癥,比如會(huì)出現(xiàn)下肢不等長(zhǎng)、脫位、骨折、神經(jīng)損傷、甚至假體松動(dòng)。

而術(shù)前測(cè)量又直接決定了手術(shù)位置在哪兒,這是一項(xiàng)非常精密且耗時(shí)的工作,比如如何確定植入假體的大小、型號(hào),甚至前傾、外展角度、截骨高度、短縮多少如何恢復(fù)等等,上述任何一項(xiàng)都有可能會(huì)直接影響手術(shù)成敗。也都會(huì)對(duì)病人的康復(fù)產(chǎn)生巨大挑戰(zhàn)。

比如如果手術(shù)前和手術(shù)中假體測(cè)量出現(xiàn)誤差,患者可能會(huì)出現(xiàn)術(shù)后雙下肢不等長(zhǎng),會(huì)直接嚴(yán)重影響到患者下腰痛、甚至影響到站立、上廁所等日常生活。在相關(guān)研究中心對(duì)1171例人工全髖關(guān)節(jié)置換術(shù)進(jìn)行的術(shù)后患者進(jìn)行跟蹤調(diào)查后發(fā)現(xiàn),測(cè)量結(jié)果長(zhǎng)度差小于1cm的患者中,大多數(shù)行走無跛行,而在長(zhǎng)度差大于2cm的患者中,會(huì)有1/4的患者出現(xiàn)跛行。在曾經(jīng)的實(shí)驗(yàn)中,145例患者術(shù)后發(fā)生雙下肢不等長(zhǎng)的有17例,這對(duì)于患者來說,會(huì)極大的影響其生活體驗(yàn)。

那么有沒有可能通過某些自動(dòng)化方法或者軟件來完成準(zhǔn)確而且標(biāo)準(zhǔn)的髖關(guān)節(jié)置換規(guī)劃?答案是可行的。2018年左右,來自約翰霍普金斯大學(xué)的學(xué)者曾經(jīng)提出通過兩階段卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(CNN)來檢測(cè)X射線成像圖譜的手術(shù)測(cè)量標(biāo)志點(diǎn),并且能夠從任意角度來完成成像檢測(cè)。同時(shí),也有有其他的一些研究試圖引入人體解刨學(xué)特點(diǎn),通過找到原本手術(shù)測(cè)量標(biāo)志點(diǎn)之間的關(guān)系自動(dòng)標(biāo)注。但是在實(shí)踐環(huán)節(jié)中,這些方法的準(zhǔn)確率相較傳統(tǒng)方案,并沒有提升太多。

 

 

不過這個(gè)準(zhǔn)確率的問題在MICCAI會(huì)議上,被達(dá)摩院的AI團(tuán)隊(duì)提出的方案所大幅度推進(jìn)。

達(dá)摩院團(tuán)隊(duì)認(rèn)為,醫(yī)療圖像里不僅僅可以檢測(cè)標(biāo)志點(diǎn),而且能同時(shí)自動(dòng)學(xué)習(xí)這些手術(shù)測(cè)量標(biāo)志點(diǎn)之間的關(guān)系,比如可以通過添加一個(gè)標(biāo)志點(diǎn)的空間關(guān)系損失函數(shù),來獲得更加精確且高效的手術(shù)測(cè)量標(biāo)志點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果。這種思想也就是把傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別為兩個(gè)支路:一個(gè)標(biāo)志點(diǎn)預(yù)測(cè)分支,另一個(gè)邊緣預(yù)測(cè)分支。在這種思想下,圖像會(huì)先通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理,再分別輸入兩個(gè)分支做不同目的的推理。其中標(biāo)簽預(yù)測(cè)分支將會(huì)把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理過后的高維特征轉(zhuǎn)換為熱點(diǎn)圖,而邊緣預(yù)測(cè)分支將會(huì)把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理過的邊緣高維特征降維,此后向量化的標(biāo)記將會(huì)提取更好的特征,這樣可以通過一個(gè)專門針對(duì)標(biāo)識(shí)空間位置建立的損失函數(shù)來提高邊緣標(biāo)簽預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。

 

 

從最終結(jié)果來看,新加入的邊緣預(yù)測(cè)分支表現(xiàn)良好,最終結(jié)果相比其他算法也具有大幅的提升。

 

 

毫無疑問,在目前的技術(shù)條件下,AI輔助的術(shù)前測(cè)量已經(jīng)比較成熟,也實(shí)際上具備很高的商用價(jià)值,或許這也意味著AI在醫(yī)療領(lǐng)域的有一重要落地應(yīng)用正在嶄露頭角。

醫(yī)療AI的未來

隨著近幾年人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,AI在醫(yī)療領(lǐng)域的眾多場(chǎng)景都有所發(fā)展。特別是在疫情期間,眾多醫(yī)療AI企業(yè)在臨床輔助診斷、科研、藥物研發(fā)以及公共衛(wèi)生體系搭建方面發(fā)揮了重要作用。

比如在2020年初的疫情發(fā)生初期,針對(duì)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)人員嚴(yán)重缺乏的問題,達(dá)摩院研發(fā)出的AI可以在20秒之內(nèi)完成原本需要15-20分鐘的CT影像判斷,分析準(zhǔn)確率可以達(dá)到96%。從疫情初期的短短兩個(gè)月里,新冠肺炎的診療方案更新了七版,而達(dá)摩院AI團(tuán)隊(duì)則通過自身快速的醫(yī)療產(chǎn)業(yè)化,快速把算法脫離實(shí)驗(yàn)室,同時(shí)不斷適應(yīng)新冠肺炎的診療方案,在眾多醫(yī)院展開了規(guī)模試點(diǎn),大幅度提升了醫(yī)院處理速度和水平。

如果我們冷靜下來回頭看到話,對(duì)醫(yī)療行業(yè)來說,AI起的作用更像是一種規(guī)模化的基礎(chǔ)公共衛(wèi)生體系。它有能力拉高“醫(yī)生”的平均經(jīng)驗(yàn)水平,讓“醫(yī)”變成“智醫(yī)”。這樣在一些醫(yī)療設(shè)施缺乏的地區(qū),更能夠給當(dāng)?shù)厝巳簬磔^高的醫(yī)療體驗(yàn)提升。

“天將降大任于斯人也,必先苦其心志勞其筋骨”。我們也可以預(yù)見到,從今年開始,伴隨著原來越多的醫(yī)療AI產(chǎn)業(yè)落地和“疫情”效應(yīng)的推動(dòng),都在讓醫(yī)療AI行業(yè)的發(fā)展不斷加速、不斷走上正軌,相信隨著數(shù)字時(shí)代的到來,醫(yī)療AI可以和更多數(shù)字新基建深度合作,降低大多數(shù)人的看病門檻。未來總有一天,AI醫(yī)療可以“讓天下沒有難看的病”,我們也期待著在家就能享受豐富醫(yī)療資源的未來。

 

責(zé)任編輯:華軒 來源: AI科技大本營(yíng)
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