近日，匯醫(yī)慧影聯(lián)合北京301醫(yī)院血管外科發(fā)布了主動脈人工智能研究云平臺AORTIST2.0（主動脈支架個體化置入人工智能研究云平臺）。

針對這一平臺的設(shè)計初衷、合作內(nèi)容以及價值實現(xiàn)等幾個問題，雷鋒網(wǎng)與301醫(yī)院郭偉教授以及匯醫(yī)慧影CEO柴象飛進行了一次深入對話。

AORTIST2.0如何助力主動脈疾病診治？

牽頭此次合作的301醫(yī)院血管外科全軍血管外科中心主任郭偉向雷鋒網(wǎng)介紹到，云平臺AORTIST2.0擁有全球范圍內(nèi)首次開發(fā)出的B型主動脈夾層人工智能自動分割方法。于匯醫(yī)慧影而言，云平臺的發(fā)布也是一次突破：AI應(yīng)用首次“走出了”影像科，開始在臨床科室應(yīng)用，同時也將AI的應(yīng)用環(huán)節(jié)從診斷延伸到了臨床治療輔助決策。

2017年，郭偉主任與匯醫(yī)慧影創(chuàng)始人柴象飛在血管創(chuàng)新論壇上碰面。

兩人一見如故，促膝長談后，郭偉主任提出了一個想法：AI技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域這么火，那么能否嘗試在主動脈擴張性疾病中得到應(yīng)用？

柴象飛思考許久后，給出了肯定的答復(fù)，于是雙方一拍即合，項目就此展開。

郭主任回憶到，當(dāng)時選擇和匯醫(yī)慧影建立合作非常重要的一點，就是看到了柴象飛團隊優(yōu)秀的學(xué)術(shù)背景。

“象飛是美國斯坦福大學(xué)的博士后，在醫(yī)學(xué)影像人工智能、圖像處理以及數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域擁有超過10年的跨學(xué)科的科研和工程經(jīng)驗，與此同時，匯醫(yī)慧影的研究團隊也多來自世界頂級高校。在人工智能的這個大環(huán)境下，深厚的研究背景，是醫(yī)工交叉融合的基礎(chǔ)。”

而具體的項目合作是如何開始并展開的？

郭偉主任談到：301醫(yī)院和匯醫(yī)慧影共同設(shè)計課題，醫(yī)院方提供影像數(shù)據(jù)、患者臨床數(shù)據(jù)等。匯醫(yī)慧影提供的技術(shù)包含了主動脈及其分支自動分割算法、主動脈中心線自動提取算法、破口自動識別算法、手術(shù)方案專家系統(tǒng)以及影像組學(xué)分析模塊。影像組學(xué)分析模塊里包含了基于自動分割的影像特征提取功能和預(yù)后預(yù)測模型。

雙方此次研究的對象是主動脈擴張性疾病，主要包括主動脈瘤和主動脈夾層。主動脈夾層是主動脈疾病中最為兇險、復(fù)雜的疾病。根據(jù)病變部位，主動脈夾層又可以分為A型和B型，B型主動脈夾層的住院期間死亡率達到10%，5年內(nèi)死亡率高達20%-40%，約62%的患者術(shù)后發(fā)生胸主動脈或腹主動脈擴張。

醫(yī)療設(shè)備和手術(shù)器械的革新，讓B型主動脈夾層從傳統(tǒng)開刀手術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)榍粌?nèi)修復(fù)術(shù)，將手術(shù)期死亡率從30%降至10%以內(nèi)。在技術(shù)進步的背景下，對主動脈疾病的治療，醫(yī)生的關(guān)注點也從手術(shù)安全轉(zhuǎn)變?yōu)閭€性化精準治療，降低病發(fā)癥風(fēng)險、改善遠期預(yù)后結(jié)果。

因此，如何對解剖參數(shù)進行精準測量，以降低手術(shù)并發(fā)癥發(fā)生率，如何實現(xiàn)患者預(yù)后預(yù)測，以制定個性化治療方案，是血管科醫(yī)生面臨的新課題。

郭偉主任指出，B型主動脈夾層手術(shù)規(guī)劃需要對近遠端錨定區(qū)的直徑、破口位置和一些重要的距離信息進行精準的測量。傳統(tǒng)的基于CTA軸位的手動測量會存在誤差，尤其是主動脈弓部直徑測量誤差非常大；除此以外，手動測量方式難以獲取長度信息。在這種情況下，血管外科醫(yī)生通常需要委托專業(yè)人員使用商業(yè)軟件才能獲得精確的解剖參數(shù)。

AORTIST要解決的就是B型主動脈夾層手術(shù)中的精準測量、預(yù)后預(yù)測和遠程隨訪三大核心問題，可以對B型主動脈夾層的破口識別直徑和長度測量。不同的影像組學(xué)的目標是不一樣的，比如說肺結(jié)節(jié)篩查的目標是鑒別良惡性。而血管類疾病本身是良性病，醫(yī)生不需要進行篩查，所以醫(yī)生要做的就是指導(dǎo)治療和術(shù)后評估。所以云平臺在設(shè)計之初，就沒有涉及到篩查預(yù)防的環(huán)節(jié)。除此以外，平臺里置入了治愈后預(yù)測分析模塊，醫(yī)生能根據(jù)模塊中的預(yù)測結(jié)果為患者制定個性化的隨訪方案。

自動測量和手工測量的區(qū)別是什么？

郭偉主任表示，自動測量的好處，首先是提高效率、完整呈現(xiàn)影像中的信息；其次是提高測量準確性，在AORTIST云平臺的輔助下，動脈直徑測量交并比達到98%，動脈直徑誤差縮小到1.5mm以內(nèi)，較常規(guī)手動測量精準度提高到50%以上，在10分鐘內(nèi)可以完成對患者錨定區(qū)直徑、長度、分支動脈間距離的精確測量。

隨后，柴象飛也談到：由于前期手術(shù)不完善，一部分患者很可能需要重新入院治療。很多頂級醫(yī)院進行的一些手術(shù)都是修復(fù)性手術(shù)，一定程度上消耗了醫(yī)生資源。所以，除了提高醫(yī)生的手術(shù)精度之外，AORTIST系統(tǒng)中還整合了匯醫(yī)慧影開發(fā)的影像組學(xué)云平臺，其中嵌入影像組學(xué)的預(yù)測模型，在超過10年的跟蹤數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上對B型夾層患者術(shù)后是否會發(fā)生不良事件進行預(yù)測。

目前，這個預(yù)測范圍包括了TEVAR術(shù)后6個月、12個月和24個月胸主動脈擴張發(fā)生概率、腹主動脈擴張發(fā)生概率和一些其他的復(fù)合重點事件。

為什么要設(shè)計主動脈AI云平臺？

郭偉主任認為，醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)里面很重要的一部分是影像學(xué)數(shù)據(jù)，從疾病本身來看，主動脈疾病的影像數(shù)據(jù)量巨大，非常契合進行人工智能和影像組學(xué)方面的研究。之所以從B型主動脈夾層入手，是因為其形態(tài)比主動脈瘤復(fù)雜，所以在技術(shù)實現(xiàn)上的難度更高。如果在這一病種上實現(xiàn)突破，再拓展到其他病種時將容易很多。

此外，將云平臺引入血管學(xué)科對于學(xué)科本身而言也要重要的意義。

第一，學(xué)科的寬度問題。郭主任表示，寬度問題就是普及問題，普及問題就是培訓(xùn)問題。郭主任在血管科的學(xué)術(shù)發(fā)展上具有很長遠的目光，從20年前開始，301醫(yī)院的血管科團隊就開始為下級醫(yī)院進行小范圍的學(xué)科培訓(xùn)，但是效果并不理想。因為醫(yī)生個體認知水平參差不齊，所以想把底層醫(yī)生的技術(shù)提高到專業(yè)水平是一件很困難的事情。培養(yǎng)一名血管科醫(yī)生的時間成本很大。在郭主任看來，大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的不斷完善，通過云平臺的輔助可以讓初級醫(yī)生的臨床診療水平達到頂尖醫(yī)生的水平。

第二，學(xué)科的深度問題。郭主任認為，在國家經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的背景下，學(xué)科也迫切需要進行創(chuàng)新。就血管學(xué)科而言，創(chuàng)新主要需要著眼于在兩個方面：器材的原創(chuàng)性和研究證據(jù)的創(chuàng)新。醫(yī)學(xué)器材包括植入到體內(nèi)的器材和其他輔助性的器材，需要通過各項目的臨床研究來證實其有效性和安全性?！霸破脚_可以歸為輔助性器材，是提高醫(yī)生臨床治療水平的一個重要工具。”

如果將視野提高一個層面來看，醫(yī)院和各科室之間還存在疾病管理的問題。

過去病人和醫(yī)生、醫(yī)生和醫(yī)院、醫(yī)院和醫(yī)院、醫(yī)院和國家之間都是一個個的信息孤島。從這個角度來說，現(xiàn)階段的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)并不屬于大數(shù)據(jù)。

因此，不管是企業(yè)或者是醫(yī)院開發(fā)出的醫(yī)療云，其核心在于建設(shè)一個覆蓋范圍廣大的醫(yī)療信息平臺，實現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)的互通互聯(lián)，進而對醫(yī)療資源進行再分享。過去醫(yī)生與患者之間缺乏聯(lián)系的紐帶，隨訪就是連接醫(yī)生和患者的重要手段。然而隨訪過程的工作量又非常大，醫(yī)生和患者都需要花費大量的時間和精力，在醫(yī)院來回奔波對于偏遠地區(qū)的患者更是不現(xiàn)實。

因此，除了實現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通之外，云平臺的另一個重大意義在于為醫(yī)生和病人建立了穩(wěn)定的線上關(guān)系。通過對醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫里的數(shù)據(jù)進行動態(tài)分析，可以讓醫(yī)生更方便地掌握患者的病情，為醫(yī)患雙方減小負擔(dān)。數(shù)據(jù)分析這件事很適合機器來做，人工未必能勝任。

郭主任表示，隨著后期AORTIST云平臺應(yīng)用的不斷深入，對醫(yī)生來講，云平臺里所有就診的個體患者信息就是一個個的小數(shù)據(jù)庫。如果全國的醫(yī)院都能夠上云的話，云平臺就可以變成真正意義上的大數(shù)據(jù)平臺。

實現(xiàn)技術(shù)突破的三大能力

醫(yī)療決策是一個復(fù)雜的過程，柴象飛認為，我們熟悉的影像學(xué)只是其中一個參考依據(jù)。醫(yī)生還需要將臨床數(shù)據(jù)、檢驗數(shù)據(jù)以及病史數(shù)據(jù)甚至是基因數(shù)據(jù)進行整體的融合建模。

郭主任向雷鋒網(wǎng)介紹，這次發(fā)布的AORTIST2.0版中采用的是多中心的245例病人的CT影像數(shù)據(jù)和其他多維數(shù)據(jù)。平臺模型訓(xùn)練出來之后，雙方先在小范圍內(nèi)進行驗證，并調(diào)試準確度，最后再進行大范圍的推廣應(yīng)用。

在B型主動脈這個問題上，醫(yī)療影像雖然已經(jīng)實現(xiàn)了突破，但還仍然存在著不少挑戰(zhàn)。工業(yè)界常用的深度學(xué)習(xí)方法存在不足，需要依靠大量數(shù)據(jù)來“喂養(yǎng)”。但是一些罕見的病種無法達到上百萬例的數(shù)據(jù)量。為此，郭主任也表達了類似的觀點：如何利用小數(shù)據(jù)集群進行人工智能計算，反而是工業(yè)界在日常研究中需要注意的方面。

“主動脈性疾病從全國范圍來看也就是10萬人的量，如果再細分A型、B型主動脈瘤，每一個單病種只有幾萬例的樣本量?！贬槍@個現(xiàn)實的問題，柴象飛向我們提到了匯醫(yī)慧影團隊應(yīng)用的三大工具：

第一個是遷移學(xué)習(xí)。利用上億級的通用數(shù)據(jù)、通用圖像庫，將能力特征遷移到相對小的數(shù)據(jù)集上。

第二個是影像結(jié)合臨床數(shù)據(jù)的整體關(guān)聯(lián)能力。

第三個是強化學(xué)習(xí)。要實現(xiàn)院內(nèi)系統(tǒng)完全的聯(lián)網(wǎng)化很難，但數(shù)據(jù)是一個動態(tài)積累的過程。為了在院內(nèi)、院外系統(tǒng)中實現(xiàn)自我學(xué)習(xí)、自我提升，強化學(xué)習(xí)是一個很好的工具。

“我們甚至建了隨訪系統(tǒng)，包括醫(yī)院CRT表單和患者的隨訪系統(tǒng)。只有這樣才能持續(xù)跟蹤患者的數(shù)據(jù)，通過這些數(shù)據(jù)的持續(xù)反饋形成閉環(huán)，以此來提升系統(tǒng)的精準性?！?/p>

除了幫助醫(yī)生在日常工作進行精準治療之外，柴象飛還看到了醫(yī)生的科研需求，所以匯醫(yī)慧影把很多組學(xué)的算法以及人工智能的算法，包括常用的運算模型，包括U-Net模型都開放在平臺上面。醫(yī)生只需要錄入數(shù)據(jù)進行標注，當(dāng)平臺可以進行算法優(yōu)化時，就可以進行模型的構(gòu)建。

深刻理解醫(yī)學(xué)本質(zhì)

醫(yī)療行業(yè)不同于安防等其他的AI應(yīng)用場景，其行業(yè)的特殊性決定了很多新技術(shù)、新東西是不能去“試錯”的。同時，尤其是在醫(yī)學(xué)影像這個細分領(lǐng)域里，極具學(xué)科交叉能力的創(chuàng)業(yè)者會具有比較大的競爭力。

柴象飛近幾年深入到臨床科室，他認為，無論是產(chǎn)品、科研還是商業(yè)化的開拓，需要多方的協(xié)作，尤其是跨學(xué)科人才的培養(yǎng)。如果想真正開發(fā)出以人工智能創(chuàng)新為驅(qū)動的產(chǎn)品，需要工業(yè)界深刻理解醫(yī)學(xué)本質(zhì)甚至還要具備商業(yè)化的思維。

柴象飛向雷鋒網(wǎng)表示，與頂級醫(yī)院牽手是醫(yī)療創(chuàng)業(yè)公司的必經(jīng)之路。不同于傳統(tǒng)的藥物研發(fā)、設(shè)備研發(fā)行業(yè)，創(chuàng)業(yè)者在人工智能這條路上沒有太多的經(jīng)驗可以借鑒。其他領(lǐng)域也許會有一些比較成熟的模式，創(chuàng)業(yè)者摸索著往前走。但是在人工智能領(lǐng)域有很多問題是我們從來沒有遇到的。我們的目標就是協(xié)同多方力量，讓醫(yī)療AI實現(xiàn)重大突破。

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