作為近年來(lái)放射學(xué)領(lǐng)域最為矚目的技術(shù)，醫(yī)療AI正在放射領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用并改變放射學(xué)的進(jìn)步歷程。政策端，2017年國(guó)務(wù)院出臺(tái)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》對(duì)整個(gè)大健康產(chǎn)業(yè)釋放出重大利好信號(hào)，醫(yī)療AI逐漸成為了炙手可熱的風(fēng)口。

隨之而來(lái)的是，有越來(lái)越多的醫(yī)療AI產(chǎn)品落地臨床，進(jìn)入早篩、診斷、隨訪、科研等各個(gè)領(lǐng)域，成為臨床醫(yī)師的好幫手與“第二大腦”。依圖醫(yī)療即是在該領(lǐng)域有深入探索的一家企業(yè)，昨日它正式發(fā)布了多組學(xué)智能科研平臺(tái)并匯報(bào)了重要商業(yè)化項(xiàng)目“AI防癌地圖”的周年成果。

中：中華醫(yī)學(xué)會(huì)放射學(xué)分會(huì)主任委員、北京協(xié)和醫(yī)院放射科主任金征宇教授；右二：中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院腫瘤醫(yī)院副院長(zhǎng)周純武教授；左一：廣州醫(yī)科大學(xué)附屬第二醫(yī)院放射科副主任兼番禺院區(qū)微創(chuàng)介入科主任張振峰教授；左二：依圖醫(yī)療副總裁方驄博士；右一：依圖醫(yī)療副總裁石磊

“AI防癌地圖”走基層

關(guān)于依圖醫(yī)療，36氪曾對(duì)其有過(guò)詳細(xì)報(bào)道，它背靠視覺(jué)識(shí)別的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，擅長(zhǎng)醫(yī)學(xué)影像分析，能夠用AI讀取醫(yī)學(xué)影像報(bào)告，智能甄別診斷影像情況，并給出相應(yīng)的治療意見(jiàn)。目前，其AI醫(yī)療影像系統(tǒng)已經(jīng)應(yīng)用于全國(guó)300余家醫(yī)院，覆蓋肺癌、乳腺癌、宮頸癌、胃腸疾病等眾多病種。其中，胸部CT智能4D影像系統(tǒng)care.ai®已實(shí)現(xiàn)了從病灶檢出到管理的全流程智能化。

在這些技術(shù)應(yīng)用探索的基礎(chǔ)之上，依圖醫(yī)療在去年11月正式啟動(dòng)了“AI防癌地圖”項(xiàng)目，計(jì)劃在未來(lái)5年內(nèi)投入1億元項(xiàng)目資金，聯(lián)合數(shù)百家醫(yī)療機(jī)構(gòu)，覆蓋19個(gè)省市自治區(qū)，為基層民眾開(kāi)展癌癥早篩。經(jīng)過(guò)1年的推廣執(zhí)行，“AI防癌地圖”已覆蓋廣東、福建、河南、浙江、重慶、湖北、遼寧等多個(gè)省市，累計(jì)服務(wù)數(shù)十萬(wàn)人次，實(shí)施肺癌智能早篩5000余次，篩出疑似高危患者50余人。

依圖醫(yī)療副總裁方驄博士告訴36氪，在基層的推廣并沒(méi)有想象中容易。“最初根本就沒(méi)人來(lái)查，人們的觀念普遍跟不上，后來(lái)和醫(yī)院聯(lián)合開(kāi)展早篩宣教工作，這一情況才慢慢改善；也采取了一種‘本地化’的運(yùn)營(yíng)手段，譬如在不同地方醫(yī)院我們都會(huì)發(fā)動(dòng)當(dāng)?shù)貑T工去親身講解，傳達(dá)給親朋好友?！?

舉例來(lái)說(shuō)，在廣東番禺，依圖醫(yī)療曾在2018年為1323例高危人群進(jìn)行了智能早篩，2019年，又有1271名高?；颊呓邮芰酥悄芊伟┰绾Y，其中有177名在2018年篩出的高危人群主動(dòng)接受隨訪。

方驄坦言，受觀念和宣教限制，現(xiàn)如今“AI防癌地圖”所覆蓋的區(qū)域整體還是偏發(fā)達(dá)地區(qū)，包括中東部、沿海、沿江等；接下來(lái)，依圖醫(yī)療會(huì)重點(diǎn)向西北或一帶一路地區(qū)滲透，并將癌癥從肺癌擴(kuò)展至乳腺癌。

此外，“AI防癌地圖”的目標(biāo)也在縱向逐步細(xì)化，包括為基層民眾開(kāi)展長(zhǎng)期的隨訪追蹤（繼續(xù)二期、三期、四期篩查）；優(yōu)化結(jié)節(jié)管理模式，為肺癌高維人群建立健康檔案，構(gòu)建區(qū)域樣本中心；與CTC、ctDNA等最新的早篩技術(shù)結(jié)合，建立綜合性的早期肺癌篩查體系等。

據(jù)方驄透露，目前，一方面公司已在積極和政府及醫(yī)療機(jī)構(gòu)接洽，希望能互相聯(lián)動(dòng)去做一些他們已經(jīng)開(kāi)展的篩查，由依圖醫(yī)療提供AI助力；另一方面，也已和一些企業(yè)達(dá)成戰(zhàn)略合作，譬如利用ctDNA做早期癌癥篩查的，依圖希望通過(guò)液體活檢配合影像篩查，基于多臨床證據(jù)去支持判斷是否是患癌和良惡性，甚至將怎么治納入進(jìn)來(lái)，形成篩、診、治、隨訪的完整鏈路，目前也已經(jīng)開(kāi)始布局了。

在商業(yè)化的道路上，拋開(kāi)未獲取三類證不談，依圖醫(yī)療也總結(jié)了些許經(jīng)驗(yàn)。方驄表示，主要在于三個(gè)層面，包括技術(shù)、產(chǎn)品以及市場(chǎng)策略。她表示，背靠依圖科技，依圖醫(yī)療有強(qiáng)大的AI基因，也獲得了300余家三甲醫(yī)院的認(rèn)可，產(chǎn)品力過(guò)關(guān)；在市場(chǎng)推廣層面，依圖醫(yī)療打造了一系列的產(chǎn)品解決方案。

依圖醫(yī)療的“骨齡智能一站式解決方案”

“以骨齡篩查產(chǎn)品為例，既和愛(ài)康這樣的體檢機(jī)構(gòu)合作，進(jìn)行SaaS化的部署，服務(wù)發(fā)達(dá)地區(qū)的孩子；也可以搭載到我的骨齡智能一站式解決方案（如上圖）上，走到農(nóng)村去，覆蓋那些SaaS服務(wù)不到的城市，讓目標(biāo)客戶能夠以最低的成本用起來(lái)?！?

臨床和科研兩手抓

而幫助基層開(kāi)展肺癌早篩的同時(shí)，依圖醫(yī)療也在科研領(lǐng)域上持續(xù)探索，并順勢(shì)推出了多組學(xué)智能科研平臺(tái)care.ai。

事實(shí)上，“科研平臺(tái)”并不是一個(gè)新概念，在臨床應(yīng)用商業(yè)化受阻的當(dāng)下，科研平臺(tái)幾乎成為每家醫(yī)療AI企業(yè)的標(biāo)配，包括影像組學(xué)科研平臺(tái)和醫(yī)療大數(shù)據(jù)科研平臺(tái)——即基于電子病歷去提取文本信息（類似于篩選器），它們通過(guò)文本數(shù)據(jù)或影像數(shù)據(jù)的標(biāo)注和流程化訓(xùn)練方面取得了一定的科研成果。

不過(guò)，依圖醫(yī)療副總裁石磊表示，“它們只是參與了數(shù)據(jù)的治理過(guò)程，且這兩個(gè)維度其實(shí)在今天對(duì)于醫(yī)學(xué)科研而言都不太夠，圖像雖然重要，但僅僅基于圖像而不關(guān)聯(lián)臨床信息，圖像代表了什么不清楚，它的意義也會(huì)大打折扣”，跨學(xué)科、多模態(tài)數(shù)據(jù)的整合才是“AI-based”的科研趨勢(shì)。

依圖醫(yī)療副總裁石磊發(fā)布多組學(xué)智能科研平臺(tái)

那依圖醫(yī)療的科研平臺(tái)有何特殊之處呢？

據(jù)石磊介紹，市面上大部分單純基于醫(yī)學(xué)影像既有低維特征提取、綜合、分析的科研平臺(tái)，相較之下，care.ai引入了“多組學(xué)”概念，即將深度學(xué)習(xí)技術(shù)前置于高維信息提取過(guò)程，協(xié)助醫(yī)學(xué)專家探索更高維的醫(yī)學(xué)信息世界，最終實(shí)現(xiàn)“小樣本亦大數(shù)據(jù)”；另外，還將影像、文本、基因、病理等多模態(tài)信息引入科研流程，為科學(xué)研究提供更全面的AI輔助，開(kāi)展更豐富的臨床研究。

他解釋到，現(xiàn)實(shí)情況下，醫(yī)生做科研獲取到的都是小樣本，無(wú)法實(shí)現(xiàn)“大數(shù)據(jù)”；現(xiàn)如今，醫(yī)療數(shù)據(jù)的信息密度越來(lái)越高，衡量醫(yī)療數(shù)據(jù)價(jià)值的維度早已不能局限于樣本量，單位樣本的數(shù)據(jù)信息密度已成為臨床研究新的價(jià)值維度。而AI技術(shù)能深度提純和解析數(shù)據(jù)價(jià)值的能力，可充分挖掘有限數(shù)據(jù)中包含的海量信息，讓曾經(jīng)的“小樣本”數(shù)據(jù)成為“大數(shù)據(jù)”?！?

“信息提純和解析貫穿每項(xiàng)科學(xué)研究的始終，醫(yī)學(xué)研究往往需要整合多維度數(shù)據(jù)才能有所突破，對(duì)于多維數(shù)據(jù)的整合能力、高維信息的提取能力和數(shù)據(jù)分析的智能化水平直接決定了科研效率與成果水平?！?

不過(guò)，多組學(xué)智能科研平臺(tái)的建設(shè)挑戰(zhàn)極大，對(duì)于建設(shè)者的醫(yī)學(xué)問(wèn)題理解、AI綜合能力、合作伙伴等都提出了極為嚴(yán)苛的要求。對(duì)此，石磊表示，“依圖醫(yī)療在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然文本處理、知識(shí)圖譜技術(shù)等多領(lǐng)域的深厚積淀是重要的技術(shù)支撐?！?

具體來(lái)說(shuō)，針對(duì)解決臨床信息和影像信息關(guān)聯(lián)的難點(diǎn)，依圖醫(yī)療納入了包括了圖像處理、自然語(yǔ)言以及醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜等多項(xiàng)技術(shù)：在此技術(shù)架構(gòu)上，把影像圖像、臨床的文本數(shù)據(jù)乃至病理、基因這些多模態(tài)的數(shù)據(jù)最終整合，作為一個(gè)在科研平臺(tái)當(dāng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行整體輸入；處理方式上，不僅僅用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)、影像組學(xué)的方式，還包括了深度學(xué)習(xí)的方式，即提取醫(yī)生關(guān)注的問(wèn)題點(diǎn)，把它們作為科研當(dāng)中重要的輸入；另外，設(shè)計(jì)一套算法適用于醫(yī)學(xué)小樣本，包括讓算法去設(shè)計(jì)算法、優(yōu)化訓(xùn)練以及提取特征和定義特征。

石磊透露，現(xiàn)如今，基于該平臺(tái)已有不少科研項(xiàng)目陸續(xù)展開(kāi)，包括華西醫(yī)院、浙江省肺癌診治醫(yī)學(xué)中心都有一些小的前期成果出來(lái)。