临床病理水平是衡量国家医疗质量的重要标志。
——钟南山
最近很多软硬结合的智能硬件，或是正式审批获准进入临床应用，或是公司获得进一轮次融资。
从显微镜，内窥镜，磁共振成像三个方面总结一下已知信息。其中显微镜属于 软(腾讯AI Lab) + 硬(舜宇光学科技) 联合，内窥镜和MR的厂商欧谱曼迪和GE本身生产相关硬件，属于 硬+软(件升级)。
显微镜：来自腾讯AI Lab的AI化病理诊断
行业痛点
病理诊断作用关键，但相关医疗人才缺口大。病理医生学习周期长、工作风险高、劳动报酬低等因素导致人才的大量缺失。中国医师协会病理科分会会长卞修武说，目前全国有执照的病理科医生不足2万人，按照国家卫健委的配置要求计算，病理医生缺口超过9万人。
精准医疗是未来医疗发展大趋势，而智能显微镜则是其发展的一个缩影。智能显微镜的研发，将在一定程度上缓解病理诊断流程的传统问题：手工依赖性强、自动化程度低。
要理解智能显微镜在癌症筛查和病理分析过程中的价值，首先要理解病理分析过程的复杂性以及我国医疗资源方面所存在的现实问题。大致来说，癌症检诊流程主要包含以下几个步骤，其中最后一步病理诊断得到的报告将用于指导临床医生制定手术、化疗、放疗、靶向治疗或免疫治疗等治疗方案。因此，病理诊断是诊断流程中最后且最重要的环节，是疾病诊断的金标准，因此病理医生也被称为“医生的医生”。
腾讯智能显微镜希望在病理分析和诊断两个关键环节为医生提供更多帮助。从病理分析角度和层次来看，腾讯智能显微镜旨在通过提供精准定量分析提高诊断一致性，减轻医生工作负担，目前主要聚焦在免疫组织化学相关的辅助分析。
新闻详情
北京时间2020年4月9日，腾讯 AI Lab 宣布，联合舜宇光学科技、第三方医学检验机构金域医学宣布三方研发的智能显微镜已获得 NMPA 注册证，成为国内首个获准进入临床应用的智能显微镜产品。
据介绍，该智能显微镜产品研发始于 2018 年，集成了目前病理分析与诊断方面的最新技术，并针对病理医生工作流程和习惯进行多次产品迭代，现已支持乳腺癌免疫组化(IHC)Ki67(肿瘤细胞增殖指数)、ER(雌激素受体)、PR(孕激素受体)和 Her2(细胞表面生长因子 2)等常用核染色和膜染色量化分析场景的判读。
该产品在测试被证明能有效提升病理医生的工作效率、病理分析的精确度和一致性，有望缓解医院(尤其是基层医院)病理医生数量短缺且经验不足的问题，也是精准医疗从前沿研究走向落地探索的一个良好例证。
以前，病理医生要花大量的时间和脑力劳动、依靠经验在显微镜下识别和判断病变组织，并粗略估算其细胞数量，分析结果可能因医生经验不同而有所差别。现在，有了智能显微镜，如金域病理专家丁向东主任评价的那样：「医生只要用脚轻轻一踏，智能显微镜就会将分析结果和判断实时、精确地呈现在显微镜视野内，医生不需要再来回看显微镜和电脑显示屏，操作非常简单。」
智能显微镜目前使用了离线运算版本，腾讯 AI Lab 还研发了一套基于深度学习方法的升级版算法，具有更高精准度和升级潜力，期待能尽早通过认证后推向市场，辅助医生诊断。
合作细节
腾讯 AI Lab 提供 AI 算法及软件解决方案。在采集训练数据时，选择让机器使用主动学习和难例挖掘的方案，不打扰医生的工作流程，也减轻医生手动标注数据的负担；采用先进的模型设计方案，让算法模型在保证准确度的前提下能满足 300 毫秒内完成 IHC 全视野实时分析的要求；借助迁移学习并使用生成对抗网络(GAN)归一化镜下图像，使得算法能对不同医院和不同制片方式实现良好兼容，提升了算法的稳健性和通用性。
舜宇光学科技提供了定制化的硬件方案。比如，针对光学成像环境不一致情况，配备了聚光镜和光阑；针对医生使用时不断切换物镜倍率的习惯，专门开发了倍率记忆装置，能在医生选择倍镜时调整至对应亮度，并直接传送倍率信息给算法进行分析；此外还针对医生使用场景对目镜装置高度和光源设计进行了优化。
金域医学贡献了病理方面的专业知识与专家资源，确保显微镜能支持多种病症场景的判读，并辅助算法训练取得良好效果，还能使产品紧密贴合医生的工作流程与习惯。
技术细节
紧扣诊断标准(指南)，从定义出发，对任务进行拆解同时应用神经网络和传统策略算法，从而规避简易端到端的对图像进行分类或评分造成的黑盒子问题，利用细胞级和区域级数据统计来达到图像分类或评分；
结合图像级标签的弱监督学习方法，获取粗粒度的像素级标注，并对粗粒度像素级标注进行后处理和少量人工修正，迅速获取大规模有效像素级标注数据；
通过迁移学习的方式适应不同医院和不同染色类型数据，利用自步学习等策略挖掘有效难例数据，并设计多重数据筛选机制，在挖掘难例数据的同时尽可能剔除错误标注和无效数据，从而大幅提升算法稳定性和精度。
此外，同时运用 AI Lab 开发的 AutoMl 自动选择最优模型超参数，从而让模型具有更高精准度和升级潜力。
未来计划
腾讯表示，未来，腾讯 AI Lab 将联合舜宇光学科技和金域医学根据实际应用的需求迭代产品，并计划与多家机构合作，推进智能显微镜在乳腺癌、肺癌、结直肠癌、胃癌等中国高发疾病的病理学中的研究与应用，力求为医生、患者和社会创造更大的价值。
内窥镜：术中标记和荧光导航助力精准医疗
行业现状
在内窥镜诊疗领域，目前行业现状是全球市场规模稳步增长，大部分市场份额被欧美大型厂商占据；国内起步晚但增速快，部分产品开始逐渐替代进口产品。
根据FROST&SULLIVAN的预测数据，2018年至2022年，我国内窥镜市场复合增长率为9.25%，与内窥镜配套使用的内镜诊疗器械的市场增速应高于9.25%。以2018年我国内镜诊疗器械市场规模34.34亿元为基数进行测算，预计至2022年，我国消化内镜诊疗器械市场规模将会至少达到48.92亿元。
新闻详情
据悉，荧光导航内窥镜公司欧谱曼迪，宣布已于2020年初完成近亿元的C轮融资，本轮投资方包括广东国科和荷塘创新、茂榕投资和九拓投资。
产品详情
欧谱曼迪正在从事的荧光导航内窥镜，其突破点在于，通过技术增加了术中标记和荧光导航功能，可以实时跟踪淋巴系统、观察组织血流灌注和精确定位肿瘤边界，帮助临床医生更加精准地手术。该公司的主打产品已应用于全国各地大型三甲医院的肝胆外科、妇科、肠胃外科、胸科、泌尿外科等科室。
其中最新产品2100系列高清荧光导航内窥镜系统的应用场景如下：
| 胸部外科 | 肝胆外科 | 胃肠外科 | 妇科 | 泌尿外科 |
|---|---|---|---|---|
| 肺段显影肺叶切除术 | 肝段显影解剖性肝段切除术 | 胃、结直肠淋巴结示踪 | 宫颈、内膜癌的前哨淋巴结的示踪 | 肾肿瘤实体及边界的识别 |
| 食管吻合胃食管吻合口血运评估 | 肿瘤识别-精准显示肿瘤位置、边缘及微小卫星灶 | 胃肠道吻合口血流灌注评估 | 宫颈、内膜癌的淋巴结全像示踪 | 肾上腺肿瘤的识别 |
| 肺癌分期纵隔淋巴结示踪 | 胆道显影复杂胆道识别，肝切除创面的修复 | - | 外阴癌的前哨淋巴结示踪 | 前列腺、膀胱癌的淋巴结示踪 |
| - | 肝移植术移植手术后血管、胆道吻合效果的评估 | - | - | 阴茎癌前哨淋巴结示踪 |
成像原理：
- 通过局部组织或静脉注射荧光显影剂吲哚菁绿进入体内淋巴或血液循环；
吲哚菁绿在体内与血浆脂蛋白结合； - 在接受波长为805nm的近红外光照射后激发出波长为835nm的荧光；
- 荧光摄像系统实时捕捉吲哚菁绿被激发的荧光信号成像，与相同视野的白光图像同步精准叠加，达到术野荧光定位及导航的目的。
合作细节
欧谱曼迪已经与清华大学、中科院生物医学工程技术研究所、北京大学药学院、中山大学医学院等机构及全国多家重点三甲医院建立了稳定的合作关系。销售推广层面，据介绍，该公司产品已全国300余家三甲医院投入使用。
磁共振成像MRI：高质量与高壁垒的平衡
行业现状：MR功能优势大，CT持有量大
九十年代初期，中国CT影像设备一年的销售量只有两百台左右；到了今年，这个数字已经超过了四千台，这里发生了超过20倍的增长。到了2018年，每百万人口CT保有量已经达到了16.8台，虽离美国的32.2台仍有差距，但在本次疫情之中，确已满足发热门诊的需要，而AI则在其中弥补的影像科医生不足的缺陷。
相比之下，MR的保有量则略有不足，仅有的数据为2017年底统计的8289台，如此算下来，每百万人保有量仅5.9台，特别是在上海这样的一线城市，上海市区的居民曾为拍一个MR等待一个月的时间。
从影像发展的技术来说，从一百年前的二维X光，到三维的CT，再到磁共振，不同的序列，会产生不同的图像。而磁共振能够看到更多的功能信息，图像越来越多，需要人眼处理的信息量就越来越大，但人脑的处理能力是有限的。
尽管MR在功能成像上存在巨大的优势，但针对这一类影像进行人工智能研究的公司却因为数据量和复杂度的限制而寥寥无几。
行业痛点：图像伪影与扫描时间
不同于X射线与CT，MR(磁共振)能够为患者提供更为丰富的软组织相关细节。简单来说，磁共振的原理是通过计算机捕获平衡状态粒子获能后的跃迁。成像过程中，计算机必须处理不同序列下的多维数据，很多环境因素都会改变图像的质量。
临床磁共振检查中会遇到一些由于身体器官的自然蠕动或者无法抑制的动作而导致的运动伪影，如腹部扫描时的肠道蠕动，颈椎扫描时患者自然的吞咽动作等。这些成像伪影，会导致医生无法根据图像进行诊断，需要进行二次重复扫描，或者需要患者重新预约检查。临床实践数据显示，20%左右的磁共振检查会由于运动伪影问题而导致扫描失败。所以，如何去掉MRI拍摄中的伪影，让医生拿到一个真正的高质量图像，进而降低重复拍摄带来的运营成本。
其次是速度问题。CT扫描通常一分钟不到就能做完，但MR却需要耗费几十倍的时间，速度问题一直是限制其广泛应用的瓶颈之一。
新闻详情
3月28日，GE医疗中国向业界隆重发布了其最新的数字医疗创新成果——全流程人工智能磁共振技术平台“智简AI”。“智简AI”技术是GE医疗整合全球资源、历经三年研发、累计10万例原始影像图学习后的最新创新成果，突破性地在影像成像前端核心环节实现AI深度神经网络算法，从成像源头去除伪影，进行前端图像优化，提升磁共振成像效率。智简AI平台将率先在1.5T磁共振产品SIGNATM Creator(以下简称“全流程AI磁共振Creator”)上使用，也是将最新的智能磁共振影像技术应用在保有量基数更大的应用场景，让最新科技普惠用户。
近年来，人工智能(AI)技术的急速发展给医学成像领域带来深刻影响。相对CT、X线摄影系统等成像设备，由于成像原理、成像过程以及影像处理的复杂性，让AI技术在磁共振成像领域的发展和应用相对滞后。而且，以往磁共振领域在AI技术研发上聚焦在两个方面：一是磁共振流程智能化(磁共振AI 1.0时代)，比如自动识别解剖部位、自动连续扫描等；二是图像重建后处理环节的多种智能分析和辅助诊断(磁共振AI 2.0时代)，如结构与功能成像的多模态融合，可帮助提升图像处理效率，提供更详细的影像诊断信息。
但是，磁共振技术发展中面临的严峻挑战集中在成像过程：磁共振检查中70%时间被成像过程占据，同时，一半的磁共振图像会有伪影。这些问题不仅带来磁共振检查速度、流通量的弊端，成像伪影更是让图像质量和精准度难以突破，直接影响医生诊断。GE医疗在利用AI技术进行磁共振技术研发上，率先将突破点放在了成像最前端，解决伪影和成像效率问题。(数据来源：GE医疗全球磁共振研发团队)
技术细节：提升图像质量 加速成像速度
智简AI平台运用高智能的深度神经网络算法，通过对超过10万例磁共振原始图像数据的学习，可以在成像过程中对每个线圈单元采集到的原始数据进行特征提取，对噪声、伪影信息进行识别处理，第一时间将数据中的噪声等杂质剔除，获得高质量的原始图像数据。同时，图像重建优化过程中，也基于AI算法抑制图像伪影，深度提升图像信噪比，让成像速度大幅提高。
GE医疗全球磁共振研发团队大量的测试结果显示，在肩关节成像中，全流程AI磁共振Creator以同样的扫描视野和参数设定，将成像时间从3分钟左右缩短到约1.5分钟，成像速度提升一倍。在颅脑高分辨的TOF血管成像中，采用相同的扫描序列以及图像参数，传统成像扫描耗时4分50秒左右，全流程AI磁共振Creator的成像速度约2分20秒，一半的时间，获得了分辨率及信噪比更高的图像，让磁共振检查和诊断效率都大幅提升。
个人随笔
回想起马列，我们可以如下形容医疗人工智能领域：
优秀的算法是先进生产力，掌握优秀的算法可以对竞争对手进行降维打击，你处理一批medical image用24h，我用24min，这中间效率带来的成本打击是巨大的。
海量的数据是最特殊的生产资料，医疗领域的数据不同于其他领域，每一张影像每一份诊断报告都是企业的排他性数据。算法的壁垒可以通过猎头挖人来突破，是可复制的；核心数据的积累是医疗AI公司最宝贵且不可复制的积累。
Reference
- https://tech.sina.com.cn/roll/2020-04-09/doc-iircuyvh6781302.shtml
- http://www.nmpa.gov.cn/WS04/CL2042/
- http://www.sunnyoptical.com/default.html
- http://www.kingmed.com.cn/
- https://ai.tencent.com/ailab/
- http://www.optomedic.com/product/detail/1
- http://www3.gehealthcare.cn/zh-cn/about_gehc_china/gehc_china_news/2020_zhijian_ai
- https://wiki.mbalib.com/wiki/%E7%94%9F%E4%BA%A7%E5%8A%9B
P.S. 还4月7日的债。
