人工智能技术在医学影像领域的应用

八年过去了，虽然科幻理想还没有照进现实的手术室，但人工智能已经深入介入了生命健康管理的各个阶段，在辅助诊断、介入治疗、术后康复和健康监测等方面不断地提高医疗准确性。在今年世界互联网大会人工智能分论坛上，安德医智中国区CEO李晶珏表示，数据共享是当前人工智能辅助诊断技术发展的最大痛点。

在美国科幻大片《普罗米修斯》中，那个男主角在太空舱里让机器人帮他做剖腹手术，情节令人印象深刻。八年过去了，虽然科幻理想还没有照进现实的手术室，但人工智能已经深入介入了生命健康管理的各个阶段，在辅助诊断、介入治疗、术后康复和健康监测等方面不断地提高医疗准确性。

刚结束的“互联网之光”展览会，BQ24103ARHLR百度眼底筛选一体机前一直排着长队。利用所拍摄的2D眼底图像输入眼底图像，映射到真实3维眼底形态，通过深度学习精确度算法，提取眼底四大生理结构，评估眼底疾病的危险性。据介绍，整个检查过程只需1-2分钟，系统10秒钟就可以输出筛查报告，涉及到病灶的部位、级别。

我们希望借此提升眼科医师的工作效率，为他们减负，百度共公共事务部经理石航介绍，该产品可以扩大眼底检查的广度，在更基层、更偏远、更难接触到眼科医师的地方帮助病人。

实际上，以辅助诊断、影像学诊断为代表的“前期治疗”，聚集了一大批人工智能企业。从2014年起，AI技术的发展逐渐进入了垂直细分领域，由于其相对较高的标准化程度，医疗影像被认为是最早能够实现AI落地的场景之一。有一段时间，数十家初创企业涌入影像AI赛道，其中不乏获得C轮融资的独角兽企业。六月份，国家药品监督管理局发布了安德医智旗下颅内肿瘤MR影像辅助诊断软件的国内第一个三级医疗器械注册申请，这被认为是AI在医疗影像领域的重大突破。

据记者了解，这三类医疗器械分别是“植入人体用于支撑、维持生命，对人体具有潜在危险，对其安全性、有效性必须严格控制的医疗器械”，如植入式心脏起搏器、体外震波碎石机、有创内镜、超声手术刀等。医疗AI软件“三类证”花落谁家，申请门槛高，申请难度大，显示AI技术在临床应用的安全性和有效性上有官方认可。

根据媒体报道，2020年下半年，AI医疗三大类证书将进入“井喷”式的集中过审阶段，国家药监局已经对8家公司的AI医疗设备进行了审核，共9种产品。现已通过评审的产品，涉及心血管、神经科、内分泌、骨科、胸科等多个学科。在所有的研究中，以心源性疾病最多，有4种，占44.4%，其次是内分泌疾病，占22.2%。

科技与政策的加持，使医疗诊断领域的人工智能迎来了春天，但发展的瓶颈依然存在。在今年世界互联网大会人工智能分论坛上，安德医智中国区CEO李晶珏表示，数据共享是当前人工智能辅助诊断技术发展的最大痛点。

「数码医生的老师是大数据，它需要有一个很重要的要点，就是要学习，学习大数据，了解大数据。如今，医学人工智能发展的最大痛点是数据，首先是数据来源的合法合规性，因为医学数据在个人隐私、伦理、数据安全、遵守法规等方面都涉及更严格的要求。

李晶珏表示，医疗数据十分复杂，“一个病人的数据不仅仅是一次检查，可能还有整个周期的多模式数据”，此外，不同医院的诊疗水平、医生之间的差异也很大。对AI医疗企业来说，获取高质量、全周期、高安全性的合规海量数据是其关键环节。

而AI技术在诊室、手术室等具体医疗场景中的落地，也依赖于硬件的支持。软硬件的对接成为制约AI医学诊断技术商业化的另一个难题。

深圳帧观德芯科技有限公司是一家X射线成像领域的尖端科技企业，在世界互联网大会上，该公司创始人曹培炎以乳癌筛查为例，强调了硬科技创新+AI对医疗行业的赋能效应。曹培炎表示，国内乳腺癌筛查推不起来有两个原因，一是数字化乳腺检查设备不能满足要求，二是阅片难，所以，通过底层硬科技创新和AI诊断云平台的结合，可以提供一揽子解决方案，“在医学影像领域，人工智能只有依靠硬件和数据入口才有意义和价值，否则单纯依靠人工智能，很难实现商业化。”

到2020年，疾病爆发笼罩下的生命健康受到前所未有的关注，人工智能技术在医学影像领域的应用，无疑给人们带来了更高的早期诊断率，进而提高治愈率甚至改善生活质量的无限想象空间。但是对赛道上的企业来说，狂欢后还需要冷静思考：如何打破数据共享壁垒，如何与上下游企业保持紧密联系，如何立足于临床需求来磨砺产品，最关键的是如何提高产品的诊断准确率。