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近日，作為醫(yī)療器械三巨頭之一，GE醫(yī)療舉行了一場特殊的線上發(fā)布會，正式推出針對新冠肺炎的CT影像智能分析平臺技術——“智贏新冠LK 2.0”。
智贏新冠LK 2.0平臺是一個以呼吸系統(tǒng)疾病為中心，基于影像基因組學原理，結合AI技術和圖像處理、圖像識別方法，提供新冠肺炎CT影像智能化分析的軟件平臺。值得一提的是，該平臺主要用于科研目的，不能用于臨床診斷。
會后，多位醫(yī)生及GE醫(yī)療的高管接受了雷鋒網在內的采訪，詳解了LK2.0平臺的初衷與未來前景。
影像科成為這次戰(zhàn)“疫”前線的重要力量。
不管是新冠肺炎還是其他類型的肺部疾病，在影像科的工作流程中，醫(yī)生首先要做的就是對病灶進行定位。吉林大學白求恩第一醫(yī)院放射線科主任張惠茅表示，“看過大量片子之后，醫(yī)生都很疲憊。很多醫(yī)生都要在半夜值班，如果AI可以找出病變部位，告訴我們是否有病變，這是一個很有吸引力的功能點?！?/p>
其次，找出病灶后，需要把病灶勾勒出來，便于對病灶特征進行分析。然后，相比于腫瘤，新型冠狀病毒肺炎的邊界并不明確。
此前，在接受雷鋒網采訪時，依圖醫(yī)療的副總裁石磊表示，“人眼難以精確分析CT圖像2000個單位下的灰階變化，對視覺不明顯的病變，AI可以提供幫助，這方面AI要優(yōu)于人類，但是否被醫(yī)生采納，還取決于醫(yī)生對AI提供信息的判斷和AI提供信息的維度?！?/p>
張惠茅主任對LK2.0平臺印象最深的點是“組學特征的可視化展現”：“除了新冠肺炎，患者并不是不存在其他病變，例如甲流、乙流、常規(guī)的早期肺癌。我們都需要結合臨床數據作出診斷。如果AI可以幫助我們從更高維度分析所有的數據，會有很好的使用場景?！?/p>
所以，根據這些需求，GE醫(yī)療在LK2.0重點做了幾件事情：
對于早期無癥狀病患和不易發(fā)現的新冠病灶，GE醫(yī)療將AI分析范圍拓展到了氣管、支氣管部分，幫助肺部無明顯形態(tài)學改變的病例，進行早期病灶識別。GE醫(yī)療中國精準醫(yī)學院副院長趙周社解釋說，就目前的指南而言，對氣管和支氣管的變化分析比較少，所以LK2.0平臺專門針對這兩者進行定量的分析。
對于新冠中后期復雜病變，平臺對肺葉進行快速智能化分割、精準定位病灶和定量評分；結合AI深度學習建模，進一步評估疾病進展、反映病變體積與分布，分析彌漫性病變，預測病情走勢。同時，將分隔出來的特征進行影像組學的分析，從而提高檢出的準確性。
對于激增的新冠病患數據，平臺可對不同型號的CT進行數據規(guī)范化處理，統(tǒng)一把數據處理成1毫米的層厚，同時進行批量快速讀片處理。
GE醫(yī)療中國首席市場營銷官閻華說到，GE醫(yī)療的數字化布局，主要是從疾病出發(fā)，利用先進的數字化以及AI技術為臨床提供服務，能夠有效的迅速應對像疫情這樣的突發(fā)情況。
據雷鋒網了解，LK2.0的前身1.0版本，主要是針對肺結節(jié)、肺部炎癥和肺功能損傷的定量分析。
GE醫(yī)療中國診斷藥物業(yè)務總經理戴紅東向雷鋒網表示，此次發(fā)布的智贏新冠LK 2.0平臺，是由20多位來自海內外的博士，涉及化學、影像學、臨床、數學等多學科，還有將近10位人工智能科學家、工程師經過一個月的時間，與十幾家醫(yī)院合作，專門針對新冠病毒在肺部影像方面的特異性和特殊性而開發(fā)。
在戴紅東看來，LK2.0解決方案的推出，也是GE醫(yī)療在中國精準醫(yī)學、數字化戰(zhàn)略的一個縮影?！熬珳梳t(yī)學的概念提出后，很多年沒有得到實質性的進展。但是人工智能技術的出現，為精準醫(yī)學帶來了更大的發(fā)展空間?！?/p>
據雷鋒網了解，GE醫(yī)療在內部設立了一個精準醫(yī)學院，主要分為三個中心：生物醫(yī)學研究中心、人工智能研究中心和精準定量醫(yī)學影像研究中心。
該院副院長趙周社表示，“我們不但要重視腫瘤、神經、心血管類疾病，我們更要重視傳染性疾病，發(fā)揮人工智能技術來在精準醫(yī)學中的作用。”
為什么會設立這三個部門，趙周社解釋了其中的邏輯——如果疾病在形態(tài)學上沒有明顯變化，我們能否通過DNA、蛋白質水平的變化，來推測出疾病的類型。
趙周社的觀點很明確：研究AI技術，如果沒有“精準定量”作為基礎，一切AI都沒有辦法獲得結果。所以，精準醫(yī)學院要做的第一件事情就是，進行精準定量，有了精準定量作為基礎，GE醫(yī)療做的第二件事情才是AI。
“研究院就是要用轉化醫(yī)學的理念，定量和分子醫(yī)學以及分子影像僅僅是一個工具。AI技術也只是幫助我們建立一個模型，模型對不對，我們需要生物醫(yī)學分析來驗證它。三個中心就是互相協(xié)作，來實現精準醫(yī)學的目標?！?/p>
在雷鋒網的采訪中，趙周社也透露，基于1.0平臺，GE醫(yī)療已經發(fā)表了一些肺損傷的文章。今年，GE醫(yī)療將會在2.0平臺的基礎上和15家醫(yī)療單位合作，預計到3月底，還會有15篇SCI和國際期刊論文發(fā)表。
新冠肺炎疫情對人們的生活造成巨大沖擊，但是從另一個角度來看，也啟發(fā)了更多豐富的研究思路。
作為上海長征醫(yī)院影像醫(yī)學與核醫(yī)學科主任、中國醫(yī)學影像AI產學研用創(chuàng)新聯(lián)盟理事長，劉士遠教授對新冠肺炎AI產品十分關注，而他也看好這方面的研究：“一方面是因為新冠肺炎本身的醫(yī)學挑戰(zhàn)，另一方面，這些醫(yī)療產品會有很好的延展性，新冠肺炎之后的大量肺部炎癥和腫瘤的鑒別都有很強的需求。”
劉士遠教授的觀點得到了印證。3月5日，為應對新型冠狀病毒肺炎疫情，按照科學審評的原則和確保產品安全、有效、質量可控的要求，NMPA器審中心制定了《肺炎CT影像輔助分診與評估軟件審評要點（試行）》的通告。
劉教授表示，“醫(yī)療AI的歸口管理單位在積極進行新冠肺炎AI產品的質量標準制定、臨床評價制定。影像科的醫(yī)生也非常接受。因此，新冠肺炎的AI產品是有政府的支持、有醫(yī)生的接受、有公司積極參與，相信會有很好的前景?！?/p>
當然，基于CT影像的肺部AI產品從幾年前就開始研發(fā)，但是至今還沒有一款產品獲批，本身有其產品端的“難關”。因此，可以理解為其“子系統(tǒng)”的新冠肺炎AI產品也面臨著很大的挑戰(zhàn)。
首先，關于新冠肺炎的診斷標準還沒有完全明確，基于CT影像的標注標準都是各家公司“各自為政”。
其次，單純的深度學習遠遠解決不了肺炎AI產品研發(fā)的整體問題。劉士遠教授表示，“肺炎比肺結節(jié)更加復雜，它的維度更多，需要考慮的因素也更多。例如，圖像分割就非常困難，由此帶來的算法挑戰(zhàn)也會很大。”
最后，是產品迭代能力。前段時間，由于臨床病例管理的限制，以及一線醫(yī)生的參與度不夠，新冠肺炎AI產品的迭代能力還不強?！拔矣X得AI產品尤其是新冠肺炎的產品，距離真正用于臨床還有比較長的路要走，要大家一起做更多的努力?！?/p>
武漢大學中南醫(yī)院影像科主任徐海波教授也談到了新冠肺炎AI產品面臨的一些問題。“我們現在合作研發(fā)的參照這些重癥這些標準，很多參數還沒有完全匹配，今后我們很有可能跟GE醫(yī)療公司基于LK2.0再次合作，科學上是無止境的?！?/strong>
當然，徐海波教授看好LK2.0平臺的前景?！拔磥聿粌H是LK2.0，很多AI軟件的探索之路都還很長。畢竟，我們對新冠肺炎的了解太少。SARS已經過了17年，我們都還沒有完全了解清楚。”
劉士遠教授也對新冠肺炎AI產品的未來表示樂觀。
“現階段來看，疫情進入比較良好的控制形勢下，希望未來在這些科研平臺的基礎上，為更多肺部疾病的診斷、鑒別、量化、分級，療效評價，或者出院標準判斷，提供更多維度的信息，更好地為所有的患者服務?！?/p>
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