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德尚韵兴乳腺癌AI辅助诊断产品上线

时间:2018-12-28 17:20 来源:未知 浏览次数:
核心提示:乳腺癌已成为严重威胁我国女性健康的恶性肿瘤之一, 2018年3月23日,国家癌症中心发布了中国女性乳腺癌的最新数据,估计了2014年中国女性乳腺癌的发病与死亡情况(由于收集和统计工作的存在,一般数据会滞后3年),2014年全国女性乳腺癌新发病例约27.89万例
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乳腺癌已成为严重威胁我国女性健康的恶性肿瘤之一,2018年3月23日,国家癌症中心发布了中国女性乳腺癌的最新数据,估计了2014年中国女性乳腺癌的发病与死亡情况(由于收集和统计工作的存在,一般数据会滞后3年),2014年全国女性乳腺癌新发病例约27.89万例,占女性恶性肿瘤发病16.51%,位居女性恶性肿瘤发病第1位。

 早诊早治,是乳腺癌治疗的关键。当下中国女性早期乳腺癌中I期检出率仅有20%至25%,患者5年生存率只有80%左右。而若在乳腺癌早期阶段发现并及早接受规范化治疗,患者的5年无病生存率可达95%,II期患者5年存活率可达到80%以上。

 面对巨大的筛查需求,医生稀缺与人工阅片的误诊、漏诊成为亟需解决的痛点。当前,人工智能成为直面医生效率问题的技术手段。

近期,在2018未来医疗100强论坛上,德尚韵兴发布了乳腺癌人工智能辅助诊断产品。这是其继三维可视化精准术前规划、术中导航、术后评估、超声甲状腺结节智能辅助诊断系统后的又一医学辅助诊断产品。

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乳腺癌高发,筛查成痛点

面对高发的病症,乳腺癌筛查常用到的无创性的辅助检查手段有钼靶、超声和磁共振(MRI)。

在三种检查手段的对比中,钼靶检查价格低廉,主要利用X线摄片,无论是国内还是国外,钼靶都成为女性乳腺癌筛查的主要手段,这种方式对发现微小钙化最具有优势,进而能够发现无症状或触摸不到的肿瘤,诊断效率甚至高于磁共振。

 而超声的优势在于乳腺超声没有放射性,可以根据需要反复检查;且超声能清楚分辨层次,鉴别囊性(囊性结节内部为液体)与实性肿块的准确率可达100%,能大致判断肿瘤的良恶性;超声可引导穿刺活检并且了解腋窝和锁骨上的淋巴结有没有转移;且检查方便,价格低廉,对致密型乳腺和乳腺增生诊断有优势。

 另一种无创性检查手段是磁共振,这类检查的特点是敏感性较高,无射线危害,但是价格昂贵,因此不能作为普查筛查的手段,一般作为钼靶与彩超后无法确认病情的患者做进一步诊断的手段。

  中国现在每年通过各类手段筛查乳腺癌的人群遍及30-60岁的女性人群,与欧美女性更多偏向脂肪型乳腺不同,中国女性的乳房超过50%是致密型,脂肪较少,需要医生在阅片的过程中仔细寻找隐藏在致密的影像中的微小肿块、钙化点、或者结构扭曲,通常需要耗费较长时间。

 国内医生与欧美医生相比,阅片的任务繁重许多。德尚韵兴乳腺产品负责人张娟是资深医学影像专家,从事影像诊断工作三十余年,她告诉记者,欧美的医生一天阅片的数量可能在20-30个患者左右,而国内的医生一天至少需要看50名患者的片子,从早到晚一直写报告,会出现疲倦的状态。

 而面对巨大的需求,专业从事乳腺诊断工作的医生非常缺乏,且培养周期太长,这成为摆在影像科面前的一道难题,从医学教育到医院规培的阶段,培养一名资深乳腺癌诊断专家,至少需要5-10年的时间。

 面临乳腺癌高发的现状,发现越早,治疗效果越好,将医生从繁重的阅片任务中解放出来,减少误诊漏诊,人工智能是最合适的辅助手段。

 

人工智能辅助诊断乳腺癌,诊断水平达主任级

德尚韵兴医疗科技成立于2013年,以超声人工智能为特色,将AI技术用于肿瘤介入手术的术前规划,术中导航和术后评估。公司研发团队以专家学者为核心,形成了一支以年轻博士为主导的研发团队,曾在美国哈佛大学、纽约大学柯朗数学研究所、德国爱因斯坦研究所等多个国际著名学术机构做学术研究,在国际权威杂志上发表过近两百篇学术论文。

 德尚韵兴董事长兼总经理胡海蓉表示:“我们不只是研发医学影像的人工智能辅助诊断系统,而是结合辅助诊断,最终用于治疗,打造的是AI精准诊疗平台。”

 在本次发布的人工智能乳腺辅助诊断产品中,德尚韵兴从超声和X射线的手段切入,辅助以人工智能技术,整个研发过程经过了海量级数据的清洗和整理,由资深乳腺专家严格依照国际ACR标准亲自对乳腺图像特征进行标注提取、反复确认,以确保高准确率。

在产品功能上,德尚韵兴按照国家乳腺癌指南对病变进行定性定量分析、按照ACR标准对病变进行BI-RADS分类。同时,这款产品将根据中国国情,设计适合三甲医院和广大基层医院的不同版本,希望能减轻大医院医疗压力,并能对广大基层医院进行辅助培训,真正助力分级诊疗。

 在某些特定的任务上,如计算机视觉技术应用的人脸识别等图像领域,计算机已经超过人眼,人工智能的本质在于数据量多了之后,处理的速度变快,处理的成本变低,这样的工程性进步,导致应用上出现了拐点。在医疗领域,基于大数据和人工智能的影像辅助诊断技术已经成为研究热点,医院与医生也正在拥抱人工智能,将繁重而简单的初级工作交给人工智能完成。

 在超声AI的应用方面,2018年8月,上海瑞金医院发起并召集了中国400多家医院,近1000名超声医生成立了“中国甲状腺与乳腺超声人工智能联盟”,建立覆盖全国多级医疗机构的甲状腺与乳腺超声数据库,超声AI的应用为精准诊治提供有效的帮助。与扎堆放射科AI产品的赛道不同,超声AI行业目前还未饱和,占领这一赛道的企业并不算多,因此,这片领域也面临着巨大的机遇。

 

产品拥有数据、算法优势,且设计满足分级诊疗需求

超声因价格便宜、无辐射、在基层医院广泛配置,但是超声医生奇缺。与CT、核磁、X光等影像的采集与阅片的流程分开不同,超声检测的难点在于图像采集与阅片需要同时完成。

此外,相较于磁共振、CT和心电图等检查结果,超声影像大多是依靠医生采集的不同切面的动态图像进行诊断的,对超声医生个人的操作技术水平要求比较高,医生的扫描手法不同、病人存在个体化差异、医生的观察者差异等因素的影响,极易造成误诊或漏诊。

德尚韵兴研发乳腺癌人工智能辅助诊断产品,旨在解决分级诊疗、减轻医生的工作痛点。

 虽然目前超声AI的发展还存在一定的难题,比如缺少大量的数据训练等。但各大公司对于超声AI的热情不减,除腾讯外,三星、西门子、迈瑞等大公司在超声AI领域也有所布局。此外,推想科技、依图医疗等创业公司也有超声AI的相关产品。

 胡海蓉认为,德尚韵兴的人工智能辅助诊断产品的优势来源于两个方面,一个是数据,一个是算法。

 数据方面,用于训练的样本达数万例,从数据标注的质量来说,德尚韵兴与多家医院合作,并由拥有30余年工作经验的乳腺专家亲自标注,她强调:“由专家标注的数据,对于找到病灶的准确率,远远高于一般的医生做的数据标注。”

 目前,该乳腺癌人工智能诊断产品识别肿块的准确率达89%,钙化识别度达90%以上,随着算法的不断优化,准确率还在不断提高。当产品用于临床之时,诊断水平可达到主任级别的专家水平。

 在算法方面,据介绍,德尚韵兴的算法团队是应用数学背景,因此,他们自主研发了深度学习框架,并将之命名为Light3,意思是轻量灵活的意思,针对不同的病种,可以根据需要任意地调整框架,调整参数,提高模型的准确性。而开源的深度学习框架不能任意的修改,因此准确率提高水平有限。胡海蓉表示:“我们自己做过对比,在超声甲状腺项目上,Light3的准确率比开源的高30~40%左右。”

 在产品设计方面,根据分级诊疗的需求,针对三甲医院和基层医院,德尚韵兴做出了不同的产品设计,对于三甲医院的科研需求,产品功能较为完善;对于基层医院基本的诊疗需求,系统会采取一定的“瘦身”方法,去除冗余的功能,提供给基层医院。

 此外,产品针对不同层次的医院,可以对年轻的医生进行培训。因为整个队伍缺乏,不可能让这些医生回到学校进行专业的培训,所以利用人工智能辅助诊断同样也是一个有效的培训手段。

 处在一个并不算拥挤的赛道,德尚韵兴的超声AI产品正在摸索属于自己的商业模式。对于大多数AI企业来说,能否通过相关资质的认证是摆在他们面前的一道“槛”。

德尚韵兴营销总经理严耶恩表示,目前市场上的医疗AI产品更多是集中在放射这条赛道,而在超声的赛道上德尚韵兴的AI产品具备全方面的领先优势。由于法规的限制,目前整个AI行业还没有很成熟的商业模式,这一限制其实也提高了医疗人工智能产品的准入门槛。

 他强调:“德尚韵兴会在市场做更多的投入,包括寻找上下游的合作伙伴。不仅是三甲医院,也包括基层医院等在产品线上比较有经验的,能够帮助数据研发、产品推广的医院。目前投入的重点还是在提高产品质量和准确率上,等到门槛一旦放开,我们可以凭借自己的优势在整个销售市场上,走出一条差异化的道路。”

 目前,德尚韵兴已经分别在A轮与B轮融资中引进产业资本和佳股份以及复星医药和华盖资本的基金。据胡海蓉表示,德尚韵兴正在引进下一轮的资金与资源的合作,希望与在产业内有较丰富医疗资源的资本与合作伙伴携手,将人工智能产品真正落地到临床诊断和治疗中。


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