一直以來(lái)，騰訊覓影作為騰訊醫療人工智能的“代表作”頻頻出現在人們面前。實(shí)際上，騰訊覓影背后是幾支不同的技術(shù)支持團隊。優(yōu)圖實(shí)驗室就是騰訊覓影背后的技術(shù)支持團隊之一。

　　作為騰訊旗下專(zhuān)注計算機視覺(jué)的 AI 實(shí)驗室，騰訊優(yōu)圖實(shí)驗室成立于 2012 年，專(zhuān)注于圖像處理、模式識別、深度學(xué)習，在人臉識別、圖像識別、醫療 AI、OCR 等領(lǐng)域均所有應用。

　　今年 1 月，醫療人工智能科學(xué)家鄭冶楓博士加入優(yōu)圖實(shí)驗室。此前鄭冶楓在西門(mén)子美國研究院從事智能醫學(xué)影像分析，專(zhuān)心于深度學(xué)習在醫學(xué)影像上的應用研究。近日，鄭冶楓在接受健康點(diǎn)專(zhuān)訪(fǎng)的過(guò)程中提到，從視覺(jué)識別與圖像處理技術(shù)出發(fā)，優(yōu)圖實(shí)驗室已經(jīng)研發(fā)了肺癌早篩、乳腺癌早篩、糖網(wǎng)病變早篩、宮頸癌篩查等產(chǎn)品。

　　“相比于藥企、醫療機構、保險公司等，騰訊在醫療方面并不突出，但是在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面卻更有優(yōu)勢。”鄭冶楓告訴健康點(diǎn)，比如，騰訊作為“醫學(xué)影像國家新一代人工智能開(kāi)放創(chuàng )新平臺”的承建者，其背后擁有優(yōu)圖實(shí)驗室、騰訊醫療 AI 實(shí)驗室、AI Lab 等多個(gè)團隊的技術(shù)積累。近兩年來(lái)，騰訊共發(fā)表了 180 余篇與計算機視覺(jué)、人工智能相關(guān)的文章。

　　基于這種技術(shù)上的優(yōu)勢，騰訊希望能夠與一些醫療相關(guān)企業(yè)合作，從而在為其賦能的同時(shí)，與醫院產(chǎn)生更強的聯(lián)系。“軟件與硬件結合的成果就是更加智能的硬件。”據鄭冶楓介紹，目前優(yōu)圖實(shí)驗室也在和醫療器械廠(chǎng)商的合作上展開(kāi)了探索。以乳腺癌的篩查為例，優(yōu)圖實(shí)驗室將人工智能算法集成到深圳華聲醫療技術(shù)股份有限公司生產(chǎn)的超聲設備中，幫助醫生提高乳腺癌篩查的準確率。

　　實(shí)際上，無(wú)論是器械廠(chǎng)商還是醫療機構，他們都有很多可以合作的醫療人工智能企業(yè)。健康點(diǎn)統計發(fā)現，目前中國已經(jīng)有近百家涉足醫療人工智能的企業(yè)。在眾多的產(chǎn)品中，騰訊又該如何脫穎而出?鄭冶楓的答案是：選擇需求最迫切的病種，做讓醫生用著(zhù)最“舒服”的人工智能。

　　選最迫切需要 AI 的病種

　　當眾多企業(yè)將發(fā)展重點(diǎn)放在肺癌篩查產(chǎn)品的時(shí)候，也有小部分企業(yè)在試圖開(kāi)發(fā)一些覆蓋其他病種的產(chǎn)品。騰訊也是如此，比如優(yōu)圖實(shí)驗室將超聲 AI 研究首先應用到乳腺腫瘤篩查上。為何選擇這些病種?鄭冶楓告訴健康點(diǎn)，對于優(yōu)圖實(shí)驗室來(lái)說(shuō)，首先這個(gè)病種要是可以基于影像進(jìn)行診斷的。“優(yōu)圖實(shí)驗室擅長(cháng)的是計算機視覺(jué)，所以我們比較注重的就是影像，各種不同類(lèi)型的醫學(xué)影像，包括心電圖這種圖像類(lèi)型的在內。”其次，這個(gè)病種對于人工智能的需求要是比較迫切的，比如發(fā)病率極高、需要提高篩查效率等。

　　以乳腺癌為例，目前，優(yōu)圖實(shí)驗室正在聯(lián)合北京大學(xué)深圳醫院、清華大學(xué)深圳研究生院、深圳華聲醫療技術(shù)股份有限公司開(kāi)發(fā)一款乳腺癌超聲 AI 篩查產(chǎn)品。北京大學(xué)深圳醫院超聲影像科主任孫德勝告訴健康點(diǎn)，乳腺癌已經(jīng)成為中國女性發(fā)病率第一高的疾病。根據 2018 年中國癌癥統計報告顯示，2014 年中國女性乳腺癌年新發(fā)病例約 27.89 萬(wàn)例，占女性全部惡性腫瘤發(fā)病的 16.51%。

　　定期做乳腺檢查，是預防乳腺癌最有效的方式，乳腺癌發(fā)現越早，治療效果越好。實(shí)際上，當下中國女性早期乳腺癌中I期檢出率僅有 20% 至 25%，患者 5 年生存率只有 80% 左右。而若在乳腺癌早期階段發(fā)現并及早接受規范化治療，患者的 5 年無(wú)病生存率可達 95%，II 期患者 5 年存活率也能達到 80% 以上。

　　據孫德勝介紹，目前乳腺癌篩查最簡(jiǎn)單的方法是手檢，更準確的方式就是通過(guò)醫學(xué)影像進(jìn)行診斷。常見(jiàn)的兩種影像檢查方式一是鉬靶X光，另一種就是超聲。由于歐美女性脂肪較多，更適用于鉬靶檢查，可以清晰地發(fā)現脂肪中的腫瘤。但是中國女性的乳腺大多屬于纖維型，脂肪不多，因此鉬靶不容易發(fā)現腫瘤。相反，這種情況就更適用于超聲檢查。

　　“正因如此，超聲已經(jīng)成為現在中國比較推薦的篩查手段，而我們也選擇將人工智能技術(shù)運用到超聲檢測當中。”鄭冶楓也提到，再加上超聲與鉬靶相比沒(méi)有放射性，對身體損害比較小，價(jià)格也比較便宜。

　　提到當下最常見(jiàn)的肺癌篩查產(chǎn)品，鄭冶楓提高，“肺癌篩查的門(mén)檻較低，這主要是因為這方面的公開(kāi)數據集較多。相比之下，其他疾病的公開(kāi)數據就很少，在一定程度上增加了開(kāi)發(fā)人工智能產(chǎn)品的難度。”

　　要給醫生最舒適的使用場(chǎng)景

　　“好的 AI，準確率高是必要條件。另一個(gè)必須要做到的就是給醫生一個(gè)不改變他們操作習慣的、最舒適的使用場(chǎng)景。”鄭冶楓告訴健康點(diǎn)，一些 AI 產(chǎn)品在使用的過(guò)程中需要醫生手動(dòng)留存一些圖像，并且還有調整好角度之類(lèi)的，這其中細小的動(dòng)作雖然不是給醫生增加很多負擔，但是依舊改變了醫生的使用場(chǎng)景。“這樣很有可能會(huì )降低醫生采用這個(gè)產(chǎn)品的概率，因為他們不習慣。”

　　以超聲檢查為例。常規的超聲檢查操作是醫生手持探頭，在患者體表進(jìn)行不同角度的是掃描，與此同時(shí)，超聲掃描形成的影像會(huì )實(shí)時(shí)出現在專(zhuān)用的顯示屏上，醫生需要即刻通判斷哪些影像上可能存在病變，并手動(dòng)截圖留存，以便后續做出診斷。

　　“我們主要想解決兩個(gè)問(wèn)題：一是通過(guò) AI 提高年輕醫生的技術(shù)水平。二是通過(guò) AI 提高醫生的工作效率。”孫德勝告訴健康點(diǎn)，“實(shí)時(shí)識別病變”是目前醫生對乳腺癌 AI 篩查產(chǎn)品最大的要求。

　　這主要是因為 CT，核磁、X光等影像的采集是由技師完成，而閱片由放射科醫生完成，因此不需要實(shí)時(shí)同步影像，但超聲檢測的難點(diǎn)在于圖像采集與閱片需要同時(shí)完成。此外，相較于磁共振、CT 和心電圖等檢查結果，超聲影像大多是依靠醫生采集的不同切面的動(dòng)態(tài)圖像進(jìn)行診斷的，對超聲醫生個(gè)人的操作技術(shù)水平要求比較高。

　　鄭冶楓介紹，優(yōu)圖實(shí)驗室研發(fā)的產(chǎn)品是將 AI 技術(shù)集成到超聲設備上，在設備端的顯示屏上 AI 就可以實(shí)時(shí)標出可能存在病變的位置，并提醒醫生這個(gè)部位可能是惡性腫瘤的概率。與此同時(shí)，被標記過(guò)的影像會(huì )自動(dòng)截圖保存到云端，醫生可以隨時(shí)將圖片再次打開(kāi)，進(jìn)行更詳細的解讀和判斷。

　　與傳統的超聲檢測操作相比，加載了 AI 技術(shù)的產(chǎn)品也可讓醫生省去手動(dòng)截圖的過(guò)程，可以檢出醫生可能忽略的病變，也可以提醒病變是惡性腫瘤的幾率。值得注意的是，以往的 AI 乳腺癌篩查產(chǎn)品一般是將影像傳輸到云端進(jìn)行操作，并不是通過(guò)將 AI 技術(shù)集成在硬件設備上以實(shí)時(shí)進(jìn)行圖像分析。鄭冶楓提到，“超聲檢查產(chǎn)生的影像數據量很大，將它傳到云端再進(jìn)行分析、將分析結果傳回醫生的電腦上，這個(gè)過(guò)程都需要一定的時(shí)間，太慢了。”

　　“以前大家集中探索通過(guò) CT 來(lái)做醫學(xué)影像 AI，但現在越來(lái)越多的人開(kāi)始把超聲與 AI 結合到一起。”鄭冶楓說(shuō)道，雖然目前超聲 AI 的發(fā)展還存在一定的難題，比如缺少大量的數據訓練等，但是目前超聲 AI 已經(jīng)被產(chǎn)業(yè)重視起來(lái)，除了騰訊外，三星、西門(mén)子、邁瑞等大公司也有所布局。在創(chuàng )業(yè)公司方面，健康點(diǎn)了解到，今年 6 月浙江德尚韻興圖像科技有限公司獲得B輪融資，它被人熟知的產(chǎn)品是超聲甲狀腺結節智能輔助診斷系統。此外，推想科技、依圖醫療等也有所布局。

　　除了 AI 技術(shù)的發(fā)展外，目前中國的超聲市場(chǎng)整體規模也正在快速成長(cháng)，這也將帶動(dòng) AI 應用在超聲領(lǐng)域的增長(cháng)速度。根據 IHS 統計數據顯示，2014 年，全球醫用超聲診斷設備市場(chǎng)規模已達 62 億美元左右，預計 2019 年，規模將達 74 億美元，年均復合增長(cháng)率為 3.6%。2014 年，中國超聲診斷設備市場(chǎng)已達 69 億元。預計 2019 年，中國醫用超聲診斷設備市場(chǎng)規模將達 91 億元，年均復合增長(cháng)率 5.7%。

　　在大三甲訓練，到基層實(shí)踐

　　“AI 腫瘤篩查產(chǎn)品最適用的場(chǎng)景一定在基層，但是前期的產(chǎn)品研發(fā)和訓練一定是在三甲醫院完成的。這樣才能保證產(chǎn)品的準確性、敏感度等。”在鄭冶楓看來(lái)，AI 腫瘤篩查產(chǎn)品是根本使命就是輔助基層醫生提高診斷準確率。如果 AI 能夠在基層大范圍推廣，也可以在一定程度上吸引患者到基層就診，從而減緩大醫院的壓力。

　　就優(yōu)圖實(shí)驗室的乳腺癌 AI 篩查項目而言，目前產(chǎn)品已經(jīng)準備進(jìn)行多中心測試。也就是說(shuō)，該產(chǎn)品在北大深圳醫院進(jìn)行訓練后，投到一些二級或基層醫療機構中使用，測試在不同類(lèi)型醫療機構中的準確性差異。

　　“北大深圳醫院即將在援疆項目中使用這個(gè)產(chǎn)品。”據孫德勝介紹，在新疆地區的鄉鎮衛生所，醫生可能只會(huì )操作超聲，但是閱片的能力相對較差。這款產(chǎn)品將嘗試把超聲圖像實(shí)時(shí)傳輸到北大深圳醫院，由醫院的醫生做出診斷結果，再發(fā)回新疆的鄉鎮衛生所。孫德勝強調，“未來(lái)，超聲 AI 將是發(fā)展分級診療、緩解醫療資源不均、輔助基層醫生診斷的有效方式。”

　　提到產(chǎn)品未來(lái)在基層的推廣，鄭冶楓表示，基層醫院的購買(mǎi)力是推廣 AI 產(chǎn)品的一個(gè)限制因素，但是相比一些大型設備，超聲儀器的價(jià)格更低。除了一些高端設備，超聲領(lǐng)域也有一些手持的小型設備，甚至最小的超聲設備只需要一個(gè)探頭，連接在手機上就能用。因此，超聲 AI 相比依托于 CT 等大型設備的 AI 可能更適合推廣。

　　值得注意的是，在布局B端產(chǎn)品的同時(shí)，目前優(yōu)圖實(shí)驗室還在嘗試開(kāi)發(fā)一款基于手機 APP 和微信小程序的C端產(chǎn)品。用戶(hù)可以自行上傳超聲影像，并通過(guò) AI 進(jìn)行數據分析。鄭冶楓提到，如果 AI 判斷的結果與醫生判斷的結果不同，用戶(hù)可以選擇找第三方醫生進(jìn)行再次診斷，從而進(jìn)一步提高診斷的準確率。
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