AI筛查、核酸检测齐上阵,面对层层关卡,病毒已无所遁形。
在《新冠肺炎影像学专家共识(第一版)》发布后,粟海在2019年推出的CT肺AI定量分析系统的基础上,针对新冠肺炎影像学特征进行了算法的调整,快速推出了整合其他呼吸基础性疾病的新冠肺炎CT-AI定量分析辅助筛查和鉴别诊断系统,并在山东、浙江的定点医院对实际病例进行验证,取得了显性的临床效果。
新冠肺炎CT-AI定量分析辅助筛查和鉴别诊断系统(图片来自企业)
“面对严格的封锁,我们无法去疫情重灾区现场帮助医院开展工作,为此,我们在院内版的基础上进行了云端部署,将影像数据传输存储和AI计算等转移至云端。”
粟海技术专家王平坦言:“云”是一款风险与收益并存的模式,在加快部署和应用的同时,医院会因为上云带来数据和隐私泄露的潜在危险。“这一问题也是粟海最新研发的‘分布式影像AI技术架构’着重关注的问题。现在,采用粟海“分布式系统”的医院无须将原始DICOM文件输出到医院可控边界外,就可以实现影像共享、业务协同!”
粟海是一家专注在垂直细分专病医疗大数据和人工智能领域的年轻企业,团队来自浙江大学和知名HIT厂商,一支由临床、医工、大数据与AI的交叉复合型人才组成的系统开发团队,分布在苏杭两地。
在王平看来,医疗影像AI算法并不复杂,难点在于疾病的多样性、临床的专业性和数据的稀缺,技术上就是“小样本大任务”如何高效、敏捷、连续地,从临床问题的提出、研究设计、专业数据治理到临床验证等一系列医生与工程师的交叉复合(Hybrid)事务处理。粟海的优势就是20年长期专注、医工结合的团队和经验。
为此,粟海专注呼吸、口腔和肝肾三个垂直细分领域重大疾病AI辅助临床决策支持技术研究和相应的“筛诊治管”系统的研发,首先重视与临床的研究合作和研究支持,体现专注事业的前瞻性和连续性。与国内外多所院校、企业的领域顶尖临床和研究人员组成合作团队,以“长期专注”为其建立了一道坚实的壁垒。
聚焦疫情的预后和科研
成立两年来,粟海一直专注于呼吸、口腔、肝肾移植领域智能化系统的研发。自2019年,和上海长征医院、华东医院、四川大学华西口腔医院、天津市第一中心医院、温州医科大学附属一院、河南省人民医院以及浙大的附属医院开展研究、验证的合作。
虽然成立不久,但却屡获殊荣。
2019年4月,“智能呼吸专病一体化数字诊疗系统”入选中国(杭州)人工智能小镇2019年第一批资助项目;“PACS大脑---智能影像和结构化报告与数据系统”获2019年中国医疗器械创新创业大赛(软件与人工智能组)总决赛第六名。此外,粟海还参与了多个知名院校、医院、央企申报的国家、省市有关医疗健康领域的科研项目,建设了数字孪生肺、主动健康等多中心临床科研和应用平台。
中华医学会第26次全国放射学学术大会(CCR2019) 粟海科技展台(图片来自企业)
王平说到,要在短期内研发诊断新冠肺炎符合循证医学要求的AI产品基本是不可能的,但可以有帮助医生提高效率、减少差错和展开研究的智能化系统。所以粟海聚焦于向医生提供详尽、定量、客观的自动化分析数据,并努力提高数据的准确性。“至于这个系统对疾病诊断准确率有多高这个问题,在得出严谨的随机临床对照试验数据前,我们无法说出具体数值,这既不符合医学的严谨性,也会产生误导。”
此次疫情中,粟海研发的CT-AI定量分析系统是基于长期在openEHR医疗大数据技术框架和胸部影像AI定量分析的核心技术和工作基础,具有清晰的功能界定以及与其他产品的对比优势。
王平举例,常见的新冠肺炎CT-AI解决方案是对肺及肺叶容积、不同HU值肺密度区域进行提取和定量,即对具有新冠肺炎特征的多发、片状磨玻璃影、实变影进行分割、提取和测量。
粟海在此基础上,对其他肺基础性疾病特征,如肺气肿、蜂窝结构、网状结构等进行分割、提取和定量,并对疾病表型在每个肺叶进行定量。“精确地讲,还需要对呼吸道、肺血管进行提取和定量,计算其在每个肺叶的占位容积,才能做到更为精确。另外,小气道、肺血管定量统计学分析,特别是有研究发表的生物标记物定量分析是十分有助于疾病鉴别诊断的,也是目前呼吸、重症、胸部影像专家十分关注的研究热点,以及我们与顶尖临床团队合作的内容。”王平介绍。
值得一提的是,粟海的CT-AI定量分析系统可以对小气道、肺血管进行自动的定量分析,帮助开展肺疾病表型和肺外疾病诊断技术研究和辅诊。是目前国内少数具有此种技术的产品。
对小气道、肺血管进行自动的定量分析(图片来自企业)
中国放射医生快速、共同的努力,2019-nCoV的影像学筛查诊断已不再是难题,疫情的预后以及公卫、临床的科研需求将随着疫情逐渐好转而越发重要。而这恰是粟海所关注,并已经开始着手的部分。
粟海将以下三个方面纳入了关注的重点:
一是新冠肺炎DR、CT的影像AI辅助筛查;
二是CT基于AI定量分析的整合基础性疾病的新冠肺炎鉴别诊断、分期、进展、转归、出院依据的辅助;
三是对新冠肺炎等呼吸重大疾病的呼吸重疾临床医学研究的支持,包括多中心研究。
四大模块组成智能影像和数据系统
“敬畏医学、尊重医生,让对医疗安全、质量和循证的坚守,让时间对专注的坚守来代替短平快。”王平谈到,对于专病领域医疗影像AI而言,依靠开放或低维数据进行深度学习获取某某疾病诊断准确率多少的方式绝无可能用于复杂的临床过程,需要建立一个科学的AI生态联盟,以专病领域临床专家牵头,医工团队为桥梁,数据科学家为辅,让医疗AI融入临床过程,真正帮助到临床才能产生商业价值。
粟海目前拥有的智能影像和数据系统包括了四个模块:分布式影像共享协同、胸部专病影像AI定量分析、影像结构化报告、影像大数据及科研。
据介绍,分布式影像系统基于“数据不动算法动”的概念,结合P2P网络和边缘计算的技术,实现了医院数据不需要输出到可控边界外,即可实现共享、协同的功能,对于目前云胶片、区域共享协同、远程医疗、多中心临床研究等有重要的意义。在粟海的产品规划中,分布式系统将是提供专病AiaaS和多中心临床研究的载体。
在四个模块中,专病影像AI定量分析和结构化报告是粟海投入研发力量较多的两个方向。
结构化报告由粟海与浙大的合作团队一起研发,遵循了RSNA、DICOM、ACR RADS等标准、指南和规范,基于openEHR医疗大数据技术框架和自然语言处理技术,实现标准、智能、敏捷的影像专病结构化报告。
为中国人“主动健康”提供大数据和AI解决方案是粟海的愿景,王平说到,粟海更希望与同道合作,开展对健康影响较大如胸部重疾(冠脉、慢阻肺、肺癌)的“AiaaS”辅助筛查、随访,以及基于定量化的PHR(个人健康档案)的慢病连续服务。
王平还提到,粟海正在与合作医院一起研发牙健康AI辅助筛查技术,以及肝肾超声移植AI辅诊技术,研究结果预计在明后年发布。
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