数坤科技刘建医院会为怎样的影像AI产品买单丨公开课回顾

近期,雷锋网AI掘金志邀请数坤科技副总裁刘建,做客雷锋网公开课,以“医疗影像AI的应用价值探讨”为题,对影像AI的商业化背景、数坤科技的布局情况、以及行业的未来发展路径做了解析。

刘建做了7年的放射科医生、在医疗行业任职14年,对于医疗行业的技术需求具有充分的了解。他认为,医疗行业的实际用户有两类:一类是真正的用户(决策者),一类是使用上的用户。一个产品能不能有生命力, 首先要符合既能满足使用用户的需求,还要满足决策用户的要求。

第4、新冠肺炎的评估。

再最重要的就是AI诊断准确性,这是很多人要问的问题。

今天介绍的内容是医疗影像AI应用价值,副标题是影中万象,数蕴乾坤,影像学包含了整个临床医学的所有内容和学科,最终将临床内容数据化,因此在影像学内蕴藏着很多数据。

最后是针对所有医院:解决目前医生能力之上的问题。

我们做过调研,心脏的冠脉CT,他们的预约时间最长会到一个月。对于像一些头颈CTA和脑部相关的这些,最长预约到三个月时间,所以里面最突出的问题就是检查做不完。

AI技术涉及的领域非常多,包括计算机视觉、机器人、自动驾驶、自然语言处理,情感计算和语音识别。

第一、快。因为疾病传染性非常强,越快诊断越能避免病人和其他人接触。我们2~3秒就可以解决病变的检出。

其实,影像AI大部分都集中在计算机视觉,也就是现在积极推广的人脸识别技术,有些医学影像分析实际也是基于这个技术。

他们不同于专门影像科流程,胸痛中心和卒中中心有不同的工作解决流程,所以针对他们也提供了不同的方案。

满足这两点要求的解决方案就是人工智能化。“只有AI化,我们的场景才能自动化,报告才能结构化,完成标准化后,才能把人力成本大大的降低。”

这个问题之前,首先回顾一下医疗客户和普通用户的区别。to B模式和to C不太一样,有两类的客户,一类是 “决策者”,还有一类是终端使用者。

下面是我们的单个产品,首先是明星产品“冠脉CTA- CoronaryDoc”这个产品是真正深入医生场景当中,实际场景就是上面看到的扫描之后需要人工去做图像和处理,做出很多三维图像,再开始写报告,报告写完以后还要审核医生审核,中间参杂着胶片打印、报告打印环节。其实AI介入以后,我们把这所有的流程都给AI化了。

数坤新冠肺炎AI产品特点

第3、肺气肿。肺气肿可以看看肺的变化。

其次,就是辅助科研,医学影像一直是由形态学慢慢向功能学转化。这里面就决定了会有定量数据,而定量对于下一步的精准治疗非常有帮助。定量能帮助我们对肿瘤和卒中进行分期、分级,临床上都可以给出不同的治疗方案。

数坤公司2017年成立,2018年开始研发产品,选择了比较独特的冠脉CTA作为一个头牌产品,2019年我们也取得非常好的成绩,这是一个成绩表。

现在大家就诊都喜欢去三甲医院,而一级、二级医院病人就诊非常少,很多三甲医院病例是做不完的。

第二,医学影像是一个标准化的数据,它很早的在国际上用DICOM形式标准化了,这样才能保证我们在图像视觉上可以做很多的数据标注。因为只有标注标准化了,我们才能运用深度学习技术。

 我们从影像开始,逐渐过渡到临床,打造更多的数字化医生。

3、从我个人的视角看待影像AI的发展前景。

纽约州的《绿灯法》于2019年12月生效,允许州车管厅为无证移民发出驾照,但限制移民执法部门和边境安全部门取得个人敏感数据。

AI准确性到底如何,我们也做了大量的多中心研究,目前得到的结果跟三甲医院高年资医生相近。所以我们可以看到这三个加起来,AI加医生是远远优于医生的。

首先,医学影像遵循了医学的特征,它是逻辑归纳、循证应用的一门科学。

新冠肺炎这次发生的比较突然,我们也是在春节短短的20多天中,基于肺结节和肺炎原来的经验基础之上,快速迭代了这样的产品,已经安装在武汉中南医院、武汉人民医院、武汉中心医院、武汉中医院,还有雷神山医院,发挥了非常大的作用。

为什么底级医院报告大医院不认可,因为他的报告没有结构化,没有把所有真相都描述出来,可能会丢掉一些重要信息,临床上会造成漏诊,所以大医院不相信,造成要让病人必须再做一次检查。国家前几年一直在推行结果互认,实际推行起来也是有些困难。

第二个是对学科的建设,是不是能提高科研能力、学科地位,最后才是医学的诊断和辅助治疗。

我毕业于首都医科大学,师从放射界的大咖李坤成教授,做脑部这方面的神经影像,在宣武医院工作7年,然后到GE。在GE我是从应用培训开始,到教育培训管理,直至2018年加入数坤科技,主要负责市场医工结合和战略方向。临床从业7年,医疗行业工作14年,加起来21年。所以今天我分享一下在工作中的体会。

以数坤研发的——CTA- CoronaryDoc冠脉AI产品为例,从扫描后处理、病灶量化AI检测分析、到判断疾病程度输出结构化报告、甚至胶片的打印都可以实现自动化,医生仅需要负责审查纠错。

柯谟发言人表示,在州长和特朗普开会讨论“迫切需要纠正”的局势情况之后,下周将会继续跟进以寻求解决办法。

接下来看看医院里谁最能用上AI产品,这是原来亿欧智库里的一个调查。可以看到其实所有的应用都集中在两方面:一个是疾病风险管理,另一个是医学影像。

为了实现放射科的自动化,几大厂商一直在努力,但是真正要解决这个问题,还要考虑放射科的诊断以及复杂的过程。所以真正要解决问题就需要AI化,只有AI化,场景才能自动化,报告才能结构化,完成标准化后,才能把人力成本大大的降低。

我们可以看到,决策者关注的角度和使用者是不一样的。

胸部影像我们跟其他厂家的方式也不同。这里面其实叫“四合一”解决方案。

对患者来说,患者最痛苦的就是等待预约时间长,医院里预约时间最长的就是影像学检查了。首先做的时候要预约,做完后报告等待还要时间,所以基本上影像检查可能是很多医院的一个重大的瓶颈。

第二个作用和价值是对基层医院。

以下为刘建演讲全文内容,雷锋网(公众号:雷锋网)做了不改变原意的编辑

第1、最常见肺结节。找结节,是跟肿瘤相关的。

首先看肺结节,相关产品市面上有很多家,多的时候可能有上百家,因为入门门槛比较低,但是做得精做得好,也有一定难度。

在飞往华府前的记者会上,柯谟承认根本没有想过会改变总统的想法,“我对会面成功抱有很高期望吗?不。只是在辩论过后,我感觉好多了。我认为这是我的职责,我是为了代表纽约州人民。”

沃尔夫在一份声明中表示,“纽约州与联邦政府之间的关系非常重要,但由于纽约州在与国土安全部共享重要安全讯息方面的单方面行动,令彼此关系出现紧张。目前全国只有纽约州做出相关限制,但联邦当局的一切行动,只是以执法、海关、贸易和便利化旅行为目的。”

因为这个场景是符合现在场景的,我们把这个场景完全自动化了,但是每个场景医生都可以去审核或审校。因而我们才真正达到医生和AI辅助相结合的状态,而没把医生抛在之外,不是报告一下都出来,医生也不管。其实每个环节我们虽然都能自动化,但是我们都留给医生去check,去审校,去检查。

对于被指释出善意,允许向联邦官员有限度地提供州驾驶执照的个人资料记录,柯谟于13日中午举行的记者会上保证,绝不会让联邦移民官员查看申领无证客驾照的名单,“如果他们认为可以勒索纽约,让我们把无证客数据库双手奉上,那就错了。我永远不会那样做。”

另一方面,对患者来说,因为得到了一些标准化的报告,如果是复杂疾病,到上级医院再去就诊就避免了重复检查,现在基层医院设备档次已经不是问题,真正的问题在于写报告的能力提升。如果报告达不到上级医院要求,检查就要重新再做一遍。所以AI可以帮助基层医院去解决这方面的问题。

现在的产品还是挺多元化的,我们列举了有心脏影像的数字,头颈、胸部疾病、肿瘤、胸痛中心和卒中中心,提到的胸痛中心和卒中中心是比较特殊的,可以看到中国目前为了提高效率,胸痛中心和卒中中心是一些三甲医院必备的,而且是重点建设的两个中心条件之一。

疫情发生以来,大家可以看到,病人短时间、大量地涌入医院后,没有发生挤兑现象,AI在这样的情况下发挥了非常重要的作用:

第三,大家可以看到,大部分AI产品是应用在放射科,再有一部分就是眼底和病理。乳腺、核磁、前列腺以及胸部的这些应用,都是在放射科领域。为什么放射科是技术和商业落地的最好的选择之一。

通过疾病看到,将来应用场景最广泛的仪器:第一个是CT、MRI扫描脑部;第二,因为缺血性心脏病是一个大病,CT对心脏的应用也会成为重要的场景;再就是由于肺癌高发,CT和肺的结合。我觉得这三个场景可能最优先。通过上面的分析,影像 AI对我们的价值是如何呢?

经济利益最简单的是机器本身,是不是时间可以更快:扫描时间更快,检查时间更快。检查的病人越多,收益就越多。不管是从放射科带来的收益,还是让患者入院后得到的收益是双重的,所以加快检查时间是他们非常关注的。

这两类客户的需求和视角完全不同。产品实际是终端用户在用,但是决策者才是真正的用户,所以一个产品能不能有生命力, 首先要符合既能满足使用用户的需求,还要满足决策用户的要求。

这两个应用场景公司数量最多,那就代表调查中的应用公司就做得很好么?

临床利益分两块:第一个是针对病人,如果速度很快是不是病人就能较快预约,并进入下一个流程当中,

AI可以实现诊断效率的显著提升,和稳定性、一致性。这句话的理解,实际大家都有一些体会,上午精力充沛的时候,写报告效率非常高,错误率也低,过了两个小时以后,精力会快速下降,尤其到下午,错误率和漏诊率会大幅升高。但AI不会存在这个问题,稳定性一直平稳。

我们做多中心验证目的是效率有没有提升?诊断是否精准?是否有普适性?

1、从医工的视角理解影像AI价值;

医工结合对影像AI的价值

同时我们也可以自动打印胶片,把打印习惯到个性化机器当中,就会自动输出。所以我们整个的产品覆盖了疾病场景的全流程,他在这个过程中就感觉应用特别顺手。

为了响应纽约州的行动,国土安全部日前取消了5万纽约人的“全球入境”、NEXUS、SENTRI和FAST的待批申请,并表示将不处理大约15万人今年到期的续签。

我们选了全国共42家医院,分布25个省区,选取1000例有金标准的病例,就是血管造影,也做了标准化的规矩或规则,里面所有都是三甲医院的专家最后诊断为主。

如何看待这些医学影像,理念或规划是什么?

在一些大医院里,影像医生的负担非常重,不仅要处理大量的影像诊断任务,而且还要快速处理,因为我们知道病人是等不起的。

刘建认为,影像AI发展到现在只是1.0阶段,2.0时代的影像AI应该能够为临床诊断产生新的数据,这些数据可以对原来的疾病进行高于形态的判别,在风险预测、预防,乃至最后的疗效评估等环节,均可以发挥价值,对影像的帮助也应实现多任务处理,解决过去一个人只能看一类片子的问题。

首先是三甲医院主要解决人力不足的瓶颈问题。

做完这个标准以后,就得到上面的结论“AI的诊断性能和高年资医生相近”。

首先,快速检出病灶,减轻了影像科的负担,让病人快速得到确诊,进行隔离或进行下一步检测,直接减少病人跟其他人的接触时间。

不外乎这么几方面:精准诊断、疾病检出、良恶性鉴别、疗效评估等等,还有就是减负。

第2、非门控钙化积分。他可以应用于早筛,筛查有没有冠心病,不是确诊,只是筛查的手段。钙化积分越高,冠心病发生率也增高,这点在国外已经有大宗病例证实。

数字是AI的一个最大的特征,提供更多的数字化、多维的、定量的数据,不管对医生还是对病人都非常有帮助。我们的场景现在侧重于影像,慢慢向临床或向健康管理场景进发。

柯谟在会面之前已明言,真正的问题并不在于“全球入境”,整件事是一场报复。而特朗普则在会面前于社交媒体上发文施压,“柯谟必须了解国家安全问题远远超过政治,纽约必须停止所有不必要的诉讼和骚扰,并且需要洁身自爱及降低税项。”

分享的内容主要是三个方面:

什么叫AI化?就是无需人工干预,从扫描到报告,覆盖了全流程,我们称Scan to Report。我们在扫描后的处理,整个过程都不需人为干预,可以直接生成想要诊断的数据,这个过程中,可以检测到病灶,把病灶进行定量化,然后生成结构化报告。

那么使用者能关注什么呢?使用者是关注影像行业本身的应用价值。

2、数坤科技的影像AI布局,以及临床应用实例和未来进展;

我们设计产品应该从两个维度去想:

我相信随着AI报告结构化以后,大家就能做到报告标准化,因为它在结构下每个地方都有提示,都有诊断要求和标准,这样就能保证报告做到标准化。

我们的产品运用了很多AI,一共有三层AI。我们用了三个步骤AI,第一是后处理的提取,第二检测需要AI,还有判断疾病程度,也需要AI,实际上我们还可以生成这种计划报告打印胶片。

大家会问,为什么叫四合一,这不是四个单独的东西吗?实际上四合一是,一次CT扫描,就能得到四种结果,这对于病人是非常受益的,是非常好的AI手段,我们说两分钟可以做到,然后可以覆盖四大类最大疾病,这是它的特点。

最后,报告标准化,大家可能没有感觉,但是有一个概念“报告互认”,现在有一个问题是重复检查、难以互认。

我们的愿景,包括价值观,都是以患者为中心,着眼于重大疾病。中国最大的疾病其实是心脑,然后是肺,这三个是我们目前困扰中国人最大的三类疾病。

基层和三甲医院是不一样的,基层医院是解决人能力不足问题。所以AI可以帮助医生完成处理不了的病例,因为基层医院的现实情况是一些医生能力缺失,很多疾病看不全、或者不会看,所以这个层面AI能辅助医生一起做医疗决策,更可能是提升医生的诊断水平,提升医院的诊断水平,也是报告标准化了才能留住病人。

第1、是不是快?第2、你是不是准?第3、你是不是有规范的报告?是不是可以做随访和对照?这些都是肺结节的一些要求。  

第一、医生为中心设计产品。把产品运输到工作场景当中,再观察医生的工作场景使用习惯。同时观察全流程是什么样子,才能抓住医生的痛点,最终是帮助医生提高诊断效率和准确率。

第二、是以患者为中心设计产品。因为患者是我们医生的最终客户,提高患者就医体验才是产品设计的终点,如果患者没有受益,只是医生受益,产品实际上生命力也不强。

第一个是做做不完的病历,第二是诊不会诊的病例,第三个层次就是诊不能诊的病例。