為何此款醫(yī)療AI應(yīng)用能夠沖出重圍，獨(dú)占C位？

　　4月26日，國家衛(wèi)健委發(fā)布了《關(guān)于進(jìn)一步加強(qiáng)腦卒中診療管理相關(guān)工作的通知》(以下簡(jiǎn)稱《通知》)。《通知》明確，完善全國腦卒中診療服務(wù)體系。要大力推進(jìn)急診急救體系建設(shè)，強(qiáng)化腦卒中診療相關(guān)院前急救設(shè)備設(shè)施配備，完善技術(shù)規(guī)范和操作流程。鼓勵(lì)開展“卒中急救地圖”建設(shè)，打造“區(qū)域黃金時(shí)間救治圈”。

　　政策的推動(dòng)標(biāo)志著國家對(duì)于腦卒中預(yù)防的重視程度不斷增強(qiáng)，腦卒中由于高發(fā)病率、高死亡率和高致殘率的特點(diǎn)，已成為我國第一位死亡原因，不穩(wěn)定的頸內(nèi)動(dòng)脈易損斑塊是造成卒中的極高危因素，故確定斑塊是否受損是阻止腦卒中發(fā)生的重要條件。

　　翼展醫(yī)療集團(tuán)聯(lián)合清華大學(xué)生物醫(yī)學(xué)影像研究中心的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化平臺(tái)、北京清影華康科技有限公司共同推動(dòng)的磁共振斑塊影像人工智能解決方案，正是借助人工智能技術(shù)來解決動(dòng)脈粥樣硬化斑塊的醫(yī)學(xué)影像識(shí)別問題。

　　磁共振斑塊影像人工智能解決方案核心技術(shù)優(yōu)勢(shì)

　　磁共振斑塊影像人工智能解決方案是以清華大學(xué)深厚的工科背景為依托，基于數(shù)萬份專家標(biāo)注的標(biāo)準(zhǔn)病例研發(fā)生成。模型可從斑塊形態(tài)、成分特征方面進(jìn)行準(zhǔn)確全面的判讀分析，血管壁分割準(zhǔn)確率達(dá)97.2%，為醫(yī)生快速定位病灶以及了解病變區(qū)域的情況提供幫助，減輕醫(yī)生的工作壓力，提高診斷的效率和診斷的準(zhǔn)確度。

　　機(jī)器首先對(duì)圖像質(zhì)量進(jìn)行分析，判斷圖像是否可以使用，對(duì)不能使用的圖像反饋給醫(yī)生重新掃描，提高分析的準(zhǔn)確率。

　　評(píng)估結(jié)果對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)集的敏感性和特異性(來自清華大學(xué)團(tuán)隊(duì))

　　其次，自動(dòng)獲取多個(gè)MR圖像序列并對(duì)圖像質(zhì)量評(píng)估，剔除不合格圖像的同時(shí)進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，生成多對(duì)比度的血管重建圖像，對(duì)斑塊的結(jié)構(gòu)及成分進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，幾分鐘內(nèi)即可完成精確分割頸動(dòng)脈、勾勒斑塊輪廓、分析斑塊成分、檢測(cè)其三維立體分布狀態(tài)。

　　診斷結(jié)果采取國際公認(rèn)的AHA美國心臟學(xué)會(huì)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行病情評(píng)估及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，有利于血管外科醫(yī)生、神經(jīng)科醫(yī)生、介入治療醫(yī)生以及心腦血管醫(yī)生對(duì)患者的干預(yù)防治與臨床決策。

　　在對(duì)比實(shí)驗(yàn)針對(duì)非常見樣本的處理中，放射科醫(yī)生手動(dòng)勾勒的輪廓顯示為錯(cuò)誤;而模型能夠正確對(duì)頸動(dòng)脈壁進(jìn)行劃分，充分證明了模型的魯棒性。

　　下圖左側(cè)為人工標(biāo)注，右側(cè)圖像為機(jī)器標(biāo)注。可以明顯看出機(jī)器標(biāo)注出了豁口，有豁口意味著斑塊已經(jīng)破裂，在臨床上表面破裂的斑塊被稱為高危斑塊，內(nèi)容物會(huì)流出，對(duì)患者危害很大，急需診治。

　　左側(cè)為人工標(biāo)注，右側(cè)為機(jī)器標(biāo)注(來自清華大學(xué)團(tuán)隊(duì))

　　磁共振斑塊影像人工智能解決方案獨(dú)有的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)

　　磁共振斑塊成像解決方案的研發(fā)依托清華大學(xué)影像學(xué)臨床實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目——中國人動(dòng)脈粥樣硬化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估(CARE II)，該項(xiàng)目旨在利用最新磁共振影像學(xué)方法，對(duì)引發(fā)缺血性“腦卒中”的“動(dòng)脈粥樣硬化”高危斑塊進(jìn)行篩查、診斷、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和預(yù)后跟蹤，從而建立起適合中國人群的影像學(xué)診斷標(biāo)準(zhǔn)，為國人腦卒中的防控提供重要影像學(xué)依據(jù)。

　　在實(shí)驗(yàn)過程中，研發(fā)小組聯(lián)合北京醫(yī)院、北京大學(xué)第一醫(yī)院、301醫(yī)院等14家項(xiàng)目合作醫(yī)院，收集了來自全國1000多名患者的3萬余例樣本數(shù)據(jù)，并且全部經(jīng)過專家統(tǒng)一標(biāo)注，是全球最大的頸動(dòng)脈斑塊標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。數(shù)十位合作專家來自國內(nèi)頂尖的三甲醫(yī)院，且職級(jí)均在副主任醫(yī)師以上，并且在血管斑塊影像方向擁有十多年的研究經(jīng)驗(yàn)，確保診斷內(nèi)容的標(biāo)準(zhǔn)化和專業(yè)化。

　　李睿博士

　　除了擁有全球最大的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集以外，磁共振斑塊影像人工智能解決方案的技術(shù)團(tuán)隊(duì)均來自清華大學(xué)生物醫(yī)學(xué)影像研究中心，是中國最早一批研究該領(lǐng)域的開拓者，“可以說沒有這個(gè)團(tuán)隊(duì)，就沒有斑塊成像技術(shù)的產(chǎn)生”，產(chǎn)品負(fù)責(zé)人介紹說，技術(shù)團(tuán)隊(duì)的成員均畢業(yè)于國外頂尖的高校，擁有多年的理論知識(shí)和實(shí)際研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。

　　人工智能算法開發(fā)的牽頭人李睿博士是清華大學(xué)醫(yī)學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程系副研究員、生物醫(yī)學(xué)影像研究中心副主任。主要從事心血管磁共振成像方法的開發(fā)工作，尤其對(duì)顱內(nèi)外斑塊成像、血流成像有較為深入的研究。主持和參與十三五重點(diǎn)專項(xiàng)課題2項(xiàng)、國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目3項(xiàng)、北京市科技計(jì)劃項(xiàng)目1項(xiàng)、校內(nèi)交叉項(xiàng)目1項(xiàng)、橫向項(xiàng)目2項(xiàng)。

　　磁共振斑塊影像人工智能解決方案臨床應(yīng)用

　　磁共振斑塊影像人工智能解決方案可連接醫(yī)院影像歸檔系統(tǒng)，利用磁共振斑塊影像數(shù)據(jù)，通過定性測(cè)量和定量測(cè)量幫助醫(yī)師對(duì)頸部、顱內(nèi)等血管床進(jìn)行動(dòng)脈斑塊的精準(zhǔn)分析，降本增效，使醫(yī)師從繁重的重復(fù)性勞動(dòng)中解放出來，有更多時(shí)間與患者互動(dòng)，專注于更有價(jià)值的事情，并為臨床診斷、治療以及預(yù)后評(píng)估提供完美的解決方案。

　　左側(cè)頸動(dòng)脈典型圖像(來自清華大學(xué)團(tuán)隊(duì))

　　目前磁共振斑塊影像人工智能解決方案的臨床應(yīng)用主要包括三點(diǎn)，首先幫助醫(yī)生確認(rèn)斑塊的形態(tài)，判定斑塊內(nèi)成分并區(qū)分斑塊易損還是穩(wěn)定，這對(duì)于卒中的發(fā)生有重要的預(yù)測(cè)價(jià)值;其次，明確斑塊的數(shù)目、累及范圍，幫助醫(yī)生明確疾病的救治目的，以及指導(dǎo)治療和預(yù)后判斷;最后，機(jī)器代替人工書寫報(bào)告，提高診斷效率和準(zhǔn)確率，節(jié)省患者等候時(shí)間，緩解醫(yī)院的就醫(yī)壓力。

　　磁共振斑塊影像人工智能解決方案具備先進(jìn)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和巨大的應(yīng)用潛力，其賦能臨床醫(yī)院的價(jià)值是不可估量的。該產(chǎn)品滿足了醫(yī)院、醫(yī)生及廣大群眾的需求，運(yùn)用這一智能工具，為心血管疾病患者提供更好的醫(yī)療服務(wù)，提升臨床醫(yī)療水平。