AI+诊断赛道拥挤,AI+治疗赛道要成为下个市场热-湖南电子工程职业技术学院
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摘要:相比靶区勾画,真正有门槛的是利用AI设计放射性治疗的方案。门槛主要有两个,一个是特定领域的稀缺人才,将AI应用到放疗治疗需要具有核物理背景的专业人才,但相关人才在中国目前极度稀缺,主要集中在国外大型放疗设备公司。
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在DeepMind CEO哈萨比斯看来,AI系统会首先在两个领域部署,一个是医疗,一个是交通,比如医学诊疗和自动驾驶。

 

人工智能正向医疗行业渗透,尤其是在医学影像诊断领域发展迅速,DeepMind进行的一些前沿研究也有了很好的进展,如识别诊断糖尿病视网膜病变,利用视网膜扫描帮助诊断视网膜退化,利用机器学习检测乳腺癌等。

 

目前AI+诊断赛道拥挤,AI+治疗赛道成为下个市场热点,但这个赛道好不好做很多人并不清楚,尤其在肿瘤治疗方面。

 

AI+肿瘤诊断可行吗?

 

随着中国人口老龄化的加速,癌症成了第一大致命杀手,癌症治疗也是医疗中最难突破的场景。

 

一项来自美国哈佛医学院的研究显示,人工智能辅助医生进行乳腺癌诊断可将误诊率从4%降低到0.5%。同时,基于卷积神经网络的深度学习系统几乎可以在很短的时间里就让人工智能达到专家医生的水平。

 

AI可以帮助医生、护士和放射科医师,减少他们的工作量。尤其是在大型医院,他们没法应付如此多的扫描需求和处理需要诊断的病变,病变的误诊和看漏时有发生。目前国内不少知名医院都已经引入了人工智能阅片系统,协助医生解决漏诊误诊的问题和提升效率。

 

癌症在早期往往很难被发现,因此肿瘤的早期筛查意义重大。但由于早期癌症病变区域小,临床诊断上传统方法难以判断良恶性,只能通过活检的方式但会给病人带来极大痛苦。利用AI筛查癌症成了大家关注的焦点。

 

2017年世界胃肠病学大会&美国胃肠病学年会将唯一的国际奖授予了一项关于AI筛查结直肠癌的临床研究,这项研究来自于一个中国团队,是AI在肿瘤筛查应用的一大突破。

 

但对目前的AI肿瘤诊断来说,直接对病灶定性判断其是良性还是恶性依旧面临众多挑战。尤其是在诊断有效性的认证上,对肿瘤领域来说,需要深入到分子层面、细胞层面才能去做判断和定性。而对于医学影像而言,目前仍是基于形态学,通过对纹理特征的识别实际不能支持对肿瘤良恶性的判断。

 

因此AI肿瘤诊断仍存在很大局限性,有效性在医学上的认证有很大难度。现在有一些团队正在进行这方面的研究。12月16日,上海交通大学与依图医疗宣布成立联合实验室。双方将在医学影像诊断、病理信息分析、分子医学等方面展开合作,重点研究人工智能在肺癌MDT(多学科综合治疗)诊断以及多种实体瘤影像识别方面的应用。

 

据相关人士透露,目前AI诊疗主要还是作为一种辅助的手段,想真正运用于临床还需要克服很多难题,有效性验证仍需要较长时间。这就意味着可以市场化的产品极少。据粗略统计,目前国内已经有70多家AI医疗公司,他们多数都在与医院合作进行回顾性研究和临床验证,长周期的大规模临床验证及有效性验证是他们很难避开的难题。

 

AI+肿瘤治疗,路在何方?

 

AI+治疗是AI应用于诊断后的下一应用阶段,但相比诊断,AI应用于治疗难度更大,场景更少,落地难度更大。

 

比如,在过去十年,放疗在美国已逐步取代手术方式成为占比最大的一种治疗方式。放疗设备的精确度也越来越高,在美国,一台设备一天可治疗20个病人。但放在北京的大医院,一天一台设备要治疗近120个病人。

 

将近6倍的治疗人数带来的是细节和质量控制的欠缺,因此治疗效果也只有美国的一半。因为治疗过程中靶区勾画和放射方案制定非常耗时,医生首先需要在100多层的图像上将病灶和治疗过程中有可能会影响到的所有正常器官和组织的位置圈画出来。目前已有部分AI公司参与其中,实现基于AI的靶区勾画。以连心医疗为例,从一开始就定位于肿瘤“AI+治疗”领域,起步较早,目前在放疗质控和靶区勾画方面已经领先。

 

相比靶区勾画,真正有门槛的是利用AI设计放射性治疗的方案。门槛主要有两个,一个是特定领域的稀缺人才,将AI应用到放疗治疗需要具有核物理背景的专业人才,但相关人才在中国目前极度稀缺,主要集中在国外大型放疗设备公司。

 




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