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呂晨翀:超聲AI產品為何少見?

lhl545545 ? 來源:雷鋒網 ? 作者:雷鋒網 ? 2020-08-20 14:48 ? 次閱讀
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超聲AI產品為何少見?近日,醫療AI公司醫準智能發布乳腺超聲智能檢測系統。

該系統在不改變現有超聲設備和醫院工作流程的基礎上,利用神經網絡架構搜索方法(NAS)對超聲信號進行實時智能分析,可以實現實時病灶檢出,對病灶進行自動分割及良惡性分析。

超聲是基層最常用的一種檢查設備。相較于CT、X射線等檢測方法,超聲診斷具有實時掃查、無創、無輻射,價格較低等特點,并且可移動,掃查方式靈活。

2016年5月,衛計委印發《縣醫院醫療服務能力基本標準和推薦標準》,其中包括要求縣級醫院配置超聲影像設備,基層醫院的超聲應用場景進一步拓寬。

盡管超聲市場前景被看好,但是超聲AI市場并沒有迎來大爆發。目前,在國內做AI+超聲的團隊并不多,比較有代表性的是浙江大學的孔德興教授團隊。

超聲AI產品為何少見?

醫準智能首席AI官王子騰表示,乳腺超聲AI產品主要有幾大難點。

首先,超聲的數據收集與標注困難。一次超聲掃描需要十分鐘以上,每秒約有30幀圖像。因此,一次掃描就會產生2萬幀圖像,而訓練一個精度較高的神經網絡需要大量標注好的數據,“數據”就成為一大難關。

其次,不同于CT或者核磁,在超聲的診斷過程中,醫生需要AI實時給出結果,來幫助自己寫報告,這就對產品的“魯棒性”提出巨大挑戰。

最后,與放射科不同的是,超聲科最大的難點不在讀片子,而是如何操作B超設備,拿到醫生自己想要看到的圖像。

醫準智能CEO呂晨翀也補充到,目前市面上流行的算法模型,是基于二維的靜態圖像的AI檢測技術。但是,對于三維實時動態視頻的檢測現在公開算法基本沒有。

除此之外,因為超聲的噪聲大、對比度差,同時視頻的幀數很多,因此就需要工程人員在設計算法時,考慮到信息提取的準確性,同時要保證模型不過于龐大,盡可能地保證產品在實際部署時的實用性。

作為應用于臨床的系統,醫準智能的乳腺超聲智能檢測系統有幾個特點:

低延時。系統采用神經網絡架構搜索方法(NAS),使用RTX2080Ti。達到每秒處理速度超過50幀,且檢測結果延遲小于0.09秒。

智能分割自動測量。可以對包含病灶所有信息的整段視頻進行分析,利用病灶的各個截面信息,對病灶整體進行更加充分的屬性分析,同時給出病灶最大截面以及長短徑、面積等定量信息。

除此之外,也可以生成結構化的報告。

了解到,今年3月,醫準智能完成近億元人民幣B輪融資,融資的目的是擴大公司現有 AI 產品線,實現 AI 檢測系統從單器官到單部位病種的覆蓋。具體而言,醫準智能將基于 CT、MR、乳腺鉬靶機、普通 X 光機、超聲等多種影像設備,打造特定病種的人工智能產品。

在創辦醫準智能之前,呂晨翀曾在GE工作10多年,擔任很長時間的銷售角色,而銷售的正是超聲產品。他表示,自己前前后后賣出過600多臺超聲,對超聲產品的痛點和市場有比較深刻的認知。因此,在渠道關系層面,醫準智能擁有較好的優勢。

但是他也表示,像超聲AI這樣的產品不能單純地依靠軟件來解決,而是要實現軟硬件的結合。“我們現在探討的一個方案是,在探頭上添加AI投影儀,去學習高水平醫生的探頭軌跡,做一個智能化的探頭,對低年資醫生進行路徑的指導。”

據呂晨翀透露,未來五年,醫準智能需要做幾件事情。

首先,是對影像設備進行智能化的升級改造。其次,突破科室的限制,從影像科走到臨床科室。

呂晨翀說到,從去年開始,頭部的一些公司已經開始商業化,但是今年由于疫情,這條路并不順暢,原本醫院用于購買設備的資金,需要用在防疫上。“現在各大醫院的精力都投入在防疫上,預算審批也存在困難,這對于醫療AI公司的商業化來說,存在一定的挑戰。”
責任編輯:pj

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