匯醫(yī)慧影，AI醫(yī)療診斷

賈寧

在現(xiàn)代醫(yī)療中，影像科醫(yī)生利用CT、核磁共振、X光、超聲波等各種醫(yī)學影像技術(shù)，對片子進行判讀、解釋與診斷，方便臨床醫(yī)生進行下一步的決策。

AI浪潮還未起來的時候，已經(jīng)有一些人在思考：機器可以識別人臉、貓臉甚至豬臉，那么它能否準確識別醫(yī)學影像中的病灶？能在醫(yī)學診斷決策中做到什么程度？

2015年初，柴象飛離開斯坦福大學醫(yī)學院附屬醫(yī)院，結(jié)束了長達12年的醫(yī)學影像學術(shù)生涯，創(chuàng)立匯醫(yī)慧影，想對這個問題一探究竟。

服務(wù)，醫(yī)療真正的缺口

走訪縣醫(yī)院、職工醫(yī)院等基層醫(yī)院，匯醫(yī)慧影創(chuàng)始人兼CEO柴象飛發(fā)現(xiàn)，基層醫(yī)院存在擁有設(shè)備但缺乏優(yōu)秀影像醫(yī)生的問題，誤診、漏診較多，準確率普遍在70%左右，剩余30%都是有爭議或者漏診。

他認為，圖像識別技術(shù)已經(jīng)成熟，利用AI輔助臨床診斷，改善誤診、漏診問題是可行的。

2015年6月，北京大學第三醫(yī)院做移動查房系統(tǒng)整體解決方案，匯醫(yī)慧影提供了其中影像部分的解決方案，通過影像云軟件，可進行數(shù)據(jù)調(diào)閱、分析。 隨后，又落地河南、新疆、山東等區(qū)域。

經(jīng)過3年發(fā)展，匯醫(yī)慧影現(xiàn)有的產(chǎn)品架構(gòu)是：底層提供影像云平臺、數(shù)字膠片，中間層提供臨床AI診斷云平臺和用于科研的放射組學、深度學習云平臺，上層才是AI輔助診斷、遠程會診、量化報告等服務(wù)。底層的云平臺搭載AI能力、算法能力，實時更新。

匯醫(yī)慧影聯(lián)合創(chuàng)始人兼COO郭娜介紹，2016年4月，匯醫(yī)慧影AI輔助診斷落地。

目前有700多家醫(yī)院在使用匯醫(yī)慧影的AI產(chǎn)品，其中280？300家是三甲醫(yī)院，另外有500家基層醫(yī)院，二甲醫(yī)院居多。

采用這樣一個產(chǎn)品體系，而非單一的輔助診斷產(chǎn)品模式，也是現(xiàn)實倒逼的。柴象飛向新經(jīng)濟100人提到，他最多的時間和最痛苦的事都花在思考戰(zhàn)略上，“經(jīng)常到半夜就驚醒過來”。

從長期目標來說，匯醫(yī)慧影希望通過AI來幫助醫(yī)生做影像診斷、決策。但在系統(tǒng)未完善前，匯醫(yī)慧影看到基層醫(yī)院信息化水平普遍較弱，為醫(yī)院搭建云平臺，幫助實現(xiàn)遠程診斷。

美國的醫(yī)學影像診斷依靠獨立的第三方影像中心運作已是主流。中國政策也在提倡這種做法。柴象飛希望參考美國模式，建立獨立第三方影像中心。

在一段時間實踐后，他發(fā)現(xiàn)這種重資產(chǎn)模式并不適合一家初創(chuàng)公司，其次，還有一些現(xiàn)實方面的問題，比如國家并沒有把診斷費作為單獨收費項目列出來，一次核磁共振檢查費480元，是包含了醫(yī)生的診斷費用。而在美國，靠服務(wù)收費，醫(yī)生的知識和時間最值錢，國內(nèi)看病、診斷花錢少，檢查、賣藥費用高。

“這種模式在現(xiàn)有的醫(yī)療體系里，變現(xiàn)是有難度的。因為中國醫(yī)療對人力的節(jié)約沒有那么敏感。這導致了醫(yī)院沒有太大動力購買優(yōu)質(zhì)服務(wù)。任何B2B生意，最大的邏輯就是你能不能幫他賺錢或者省錢?！辈裣箫w說。

發(fā)現(xiàn)方向不對，2016年初柴象飛開始向一二線城市大醫(yī)院推進項目：北京大學腫瘤醫(yī)院、深圳市人民醫(yī)院、浙江第一醫(yī)院、山西省第二人民醫(yī)院等。

給醫(yī)院安裝了服務(wù)系統(tǒng)，不等于醫(yī)生就有動力使用。只是簡單提升效率，價值不大。柴象飛又轉(zhuǎn)頭尋找醫(yī)生真正的問題是什么，結(jié)果發(fā)現(xiàn)： 第一，診斷能否給到臨床決策；第二，通過影像數(shù)據(jù)的挖掘能否變成研究課題，繼而應(yīng)用于臨床。

許多疾病需要影像醫(yī)生做出決策，體現(xiàn)出自身專業(yè)水平：例如要不要放支架、如果放支架有什么副作用、如果選擇保守治療，哪里可能會破裂等。

三甲醫(yī)院和基層醫(yī)院在同樣疾病上，愈后差別也很大。301醫(yī)院血管外科做主動脈夾層手術(shù)，一半是在為從其他醫(yī)院過來的患者做二次修復(fù)。

匯醫(yī)慧影將云平臺的影像診斷環(huán)節(jié)放入單病種決策流程中。例如在和301醫(yī)院血管外科主任郭偉的主動脈人工智能精準診斷和輔助決策的合作項目中，機器可自動提取血管做直徑、長度的測量，標注破口，再根據(jù)過去十幾年的幾千例數(shù)據(jù)和愈后隨訪，讓機器預(yù)測療效，對治療選擇給出更準確的判斷依據(jù)。

“中國醫(yī)療設(shè)備增長非?？欤t(yī)療服務(wù)跟不上。服務(wù)有賴于人力，而這方面人才缺口很大。無論用什么技術(shù)，AI也好，大數(shù)據(jù)也好，最終都是要變成服務(wù)，這是中國真正稀缺、真正有價值的東西。”柴象飛說。

數(shù)據(jù)，AI的戰(zhàn)爭

AI的戰(zhàn)爭，不如說是數(shù)據(jù)的戰(zhàn)爭。

柴象飛還在斯坦福時，數(shù)據(jù)非常易得—基于研究目的，內(nèi)部醫(yī)院是敞開的。當他嘗試在美國創(chuàng)業(yè)時，數(shù)據(jù)就成為壁壘，想要獲取代價非常高。

“最大的問題就是所有公司都沒有數(shù)據(jù)，沒有數(shù)據(jù)，有再多的AI專家也沒有用?！?/p>

他認為，中國醫(yī)院對新技術(shù)的開放程度超過了美國，數(shù)據(jù)體量也更大，為AI公司在醫(yī)療領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)提供了溫床。

單從醫(yī)院獲得數(shù)據(jù)還遠遠不夠?！俺掷m(xù)獲得高質(zhì)量的精標注數(shù)據(jù)，是公司在這個領(lǐng)域長期制勝的核心競爭力?！辈裣箫w說。

就像人臉識別需要大量人工標注，告訴計算機這是鼻子、那是眼睛。醫(yī)學影像也是一樣，不把病灶標出來，計算機也訓練不了。但是，人臉識別請一群普通人就能操作，醫(yī)學影像必須讓經(jīng)過專業(yè)培訓的醫(yī)生標注。

雇傭醫(yī)生有償標注，也未必準確。因為醫(yī)學影像是持續(xù)驗證的過程，兩個月后病理活檢情況、一年以后病愈情況都需要跟蹤標注，而這些數(shù)據(jù)又極度分散、私有化。

匯醫(yī)慧影首先從肺結(jié)節(jié)的影像診斷切入，市面上大多數(shù)醫(yī)療影像AI診斷都是從肺結(jié)節(jié)切入。這是因為：第一，肺癌在中國發(fā)病率、死亡率排名第一；第二，肺結(jié)節(jié)的數(shù)據(jù)比較容易通過公開網(wǎng)絡(luò)找到，例如LIDC數(shù)據(jù)庫提供胸部醫(yī)學圖像文件（如CT、X光片）和對應(yīng)的診斷結(jié)果病變標注。

經(jīng)過三年積累，除了肺結(jié)節(jié)以外，匯醫(yī)慧影在心血管、腦梗、骨折等七八個病種上提供AI輔助診斷。其數(shù)據(jù)來源主要有兩種途徑：一種是患者個體每次檢查產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。匯醫(yī)慧影與200多家醫(yī)院合作，打通數(shù)據(jù)共享，已經(jīng)超過100萬例，并且以每天幾千例數(shù)據(jù)的速度增加；另一種是精標注數(shù)據(jù)，即柴象飛所說的“核心競爭力”，約有5萬例。它主要產(chǎn)生于匯醫(yī)慧影為醫(yī)生提供的科研平臺。

這是一個影像大數(shù)據(jù)的科研平臺。平臺提供了大量工具，包括算法、計算能力以及支持團隊。醫(yī)生只要把數(shù)據(jù)傳上來，做標注，提供信息，就能協(xié)助醫(yī)生更方便地進行科研課題管理?，F(xiàn)在已經(jīng)有200家三甲醫(yī)院在使用。

這5萬例數(shù)據(jù)包括病理數(shù)據(jù)、臨床數(shù)據(jù)、影像數(shù)據(jù)、隨訪數(shù)據(jù)等全流程的數(shù)據(jù)，甚至包括基因數(shù)據(jù)、免疫組數(shù)據(jù)。醫(yī)生通過科研平臺勾畫標識，進行建模、計算。

產(chǎn)品，機器的哺喂與進化

柴象飛的博士后導師、斯坦福大學醫(yī)學物理部主任、終身教授邢磊，是匯醫(yī)慧影首席顧問科學家，通過產(chǎn)學研轉(zhuǎn)化加速團隊產(chǎn)出，他本人也成為匯醫(yī)慧影吸引人才的一塊金字招牌。

斯坦福大學放射組學在全球排名第一。放射組學采用大數(shù)據(jù)維度的分析方法和手段，融入患者的影像信息、臨床信息等，做出量化診斷。

邢磊一直希望將他實驗室的科研成果應(yīng)用于臨床，他和柴象飛對放射組學進行了產(chǎn)品定義和設(shè)計。左盼莉加入后，接手了放射組學的產(chǎn)品化落地，經(jīng)過4個多月的打磨，放射組學云平臺于2017年5月正式上線，目前已經(jīng)對接了七八百家醫(yī)院。

左盼莉所屬的團隊負責圖像處理，做圖像前處理和后處理，簡單地說，前者就是把圖像處理成機器能明白的東西，“喂”給機器學習，后者是把機器”吐”出來的東西經(jīng)過加工，讓人看得明白。

匯醫(yī)慧影的算法團隊除了圖像處理以外，還有專做深度學習、專做大數(shù)據(jù)分析的。

“肺結(jié)節(jié)病灶的形態(tài)、分類有限，但肺部疾病是復(fù)雜的。”匯醫(yī)慧影首席算法工程師顧一馳說。

算法訓練的主要難點是對肺部小結(jié)節(jié)的識別。結(jié)節(jié)大到30毫米，小到1毫米。隨著結(jié)節(jié)減小，機器識別率也隨之降低。機器對大結(jié)節(jié)的檢出率能達到90%，小結(jié)節(jié)只有80%。一般來說，醫(yī)生識別率都在90%以上。對不同大小的結(jié)節(jié)達到同樣高的檢出率，這是深度學習方法的一個難點。

算法主要基于病灶的統(tǒng)計分析，采用Unet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和條件隨機場模型，通過深度學習的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)。

例如肺結(jié)節(jié)的肺部CT數(shù)據(jù)，一個3D的數(shù)據(jù)，大小在512×512×（100？400）。對這樣一個大的數(shù)據(jù)，首要進行數(shù)據(jù)的預(yù)處理，預(yù)處理包括分辨率、圖像噪聲的歸一化以及圖像整體識別，比如識別肺部心臟氣管的位置。

之后把訓練好的AI模型，運用到預(yù)處理之后的圖像中，判別這個圖像中有沒有結(jié)節(jié)，如果有的話機器會把位置標注出來。

根據(jù)醫(yī)院提供的CT樣本數(shù)據(jù)，結(jié)節(jié)大小不同，診斷準確率略有不同，目前匯醫(yī)慧影在肺結(jié)節(jié)上的準確率最高可達到95%以上，敏感性接近95%，3mm的肺結(jié)節(jié)檢出率可達到85%。

在使用過程中，大約有50%？60%的醫(yī)生會參與修改，這又反哺機器，使其變得更“聰明”，下次輸出的結(jié)果更精準。

柴象飛稱，使用匯醫(yī)慧影的AI輔助診斷，能提升40%的閱片效率。

除了準確率以外，顧一馳還希望能夠提升輸出速度。

作為匯醫(yī)慧影重點開發(fā)的產(chǎn)品，骨折影像的檢測方法采用目標檢測，肺結(jié)節(jié)采用圖像分割。

圖像分割是像素級分割，給圖像多種定義，檢測出多種物體，每個物體都編上號，比如把結(jié)節(jié)部分編為1，把非結(jié)節(jié)部分編成0，整個CT圖像分割成0和1的圖像矩陣。

目標檢測是在立體的圖像中，選出結(jié)節(jié)所在的位置，用一個立方體的方塊來代表它，比如它的橫坐標是200？210，縱坐標是100？120，Z軸是50？60。目標檢測就是要找到這個病灶所在的立方塊，用幾個像素標識它。所以目標檢測和圖像分割相比，簡化了輸出結(jié)果，計算復(fù)雜度大大降低。

AI算法組還將整合多種醫(yī)療數(shù)據(jù)，研發(fā)肺部CT的智能輔助診斷系統(tǒng)，包括肺癌診斷、多種肺部疾病檢測，實現(xiàn)強監(jiān)督和弱監(jiān)督學習的融合，傳統(tǒng)機器學習和深度學習的融合，提高智能檢測準確率。

落地，不能靠“免費”

醫(yī)療是很多AI公司不愿意碰的領(lǐng)域，因為“太慢了”—研究慢、審批慢、臨床試驗慢、商業(yè)化落地慢，賺不了快錢，賺不了大錢。

不少互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者看待醫(yī)療，看不懂，看不透，覺得醫(yī)院刻板守舊，有一道厚厚的圍墻。反過來，醫(yī)院看互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)，也是懷疑的態(tài)度，整天AI掛嘴邊，靠譜嗎？

關(guān)鍵在于破開那堵墻。

進行陌生拜訪時，匯醫(yī)慧影聯(lián)合創(chuàng)始人兼COO郭娜只有5分鐘時間。她要在這五分鐘內(nèi)，打動院長或者影像科主任。談成了，才有了接下來的半小時、一小時，乃至以后的合作。

匯醫(yī)慧影早期項目都是郭娜和柴象飛自己去爭取的，“一家公司創(chuàng)始人、聯(lián)合創(chuàng)始人都沖上去打單子的時候，公司氛圍就是所有人以客戶為中心?！惫日f。

2016年，郭娜、柴象飛航班里程不下15萬公里，相當于繞赤道近4圈。

他們拿下的標桿客戶之一是鄭州大學第三附屬醫(yī)院。該醫(yī)院以及河南180家婦幼醫(yī)院組成的醫(yī)聯(lián)體，有兩大需求：第一，基層醫(yī)院影像需要上級醫(yī)院協(xié)助支持； 第二，宮頸癌、骨齡等檢測工作，由機器來做初審，節(jié)省大量人力。

醫(yī)院希望躋身全國婦幼第一梯隊，在積極構(gòu)建大數(shù)據(jù)和AI驅(qū)動的影像鏈條。

不下二十次的拜訪、歷時半年，匯醫(yī)慧影終于和鄭大三附院、鄭大五附院達成合作，開始運轉(zhuǎn)，現(xiàn)又開始往180家醫(yī)院鋪設(shè)系統(tǒng)。完成后，匯醫(yī)慧影平臺和醫(yī)院所有影像系統(tǒng)進行全流程對接，骨齡等檢測先由機器做自動檢測，替代醫(yī)生初審。同時，患者也可以拿到原始的數(shù)字影像和診斷結(jié)論。如果患者需要做隨訪管理，就可持續(xù)跟進。

這相當于在河南這一醫(yī)聯(lián)體里打造了一個獨立的第三方閱片平臺，基層醫(yī)院遇到疑難影像直接求助上級醫(yī)院。這也順應(yīng)了國家推行的分級診療，患者在基層醫(yī)院拍的片子，到省級醫(yī)院就診可同步調(diào)閱；在省級醫(yī)院做完診療，病歷信息也同步到基層醫(yī)院。

在此基礎(chǔ)上，匯醫(yī)慧影還做了病例的收集、整理、分析平臺，建立宮頸癌、兒童腦發(fā)育等研究課題的病例庫，持續(xù)進行智能化學習、更新模型，將系統(tǒng)化工程良性運轉(zhuǎn)起來。

這個智能系統(tǒng)，能從醫(yī)院1000張判定“正?！钡男仄铮Y出4？5張漏診的胸片。并且，在宮頸癌、小兒腦發(fā)育等領(lǐng)域提供更精準、可量化的報告。

經(jīng)過一年多摸索，匯醫(yī)慧影建立起相對標準化的銷售流程，打下700多家醫(yī)院的合作基礎(chǔ)。2017年底，GE醫(yī)療出身的高榮強開始將業(yè)務(wù)在全國鋪開。

目前，匯醫(yī)慧影以北京為核心，對高鐵五小時抵達的區(qū)域進行深耕細作，更遠的區(qū)域通過渠道分銷的模式進入，全國已經(jīng)有100多家代理商。

一些醫(yī)療AI公司采用“免費”的模式將設(shè)備送進醫(yī)院，唯一要求是兩年內(nèi)不能撤換下來。

匯醫(yī)慧影銷售總監(jiān)高榮強說：“免費就是最貴的，免費意味著可以不負責任。醫(yī)療不能像普通互聯(lián)網(wǎng)公司那樣，先免費做到壟斷，把流量做大了再剪羊毛?！?/p>

“如果免費的不能提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)，最后大家浪費了一兩年時間，沒有在AI浪潮中成為排頭兵，這對醫(yī)院來說是浪費?！?/p>

AI產(chǎn)業(yè)有著巨大的泡沫，商業(yè)化是最大的痛點。

柴象飛也提及產(chǎn)品化與商業(yè)化?！暗谝缓诵募夹g(shù)，第二產(chǎn)品化能力，第三商業(yè)化能力，這三點缺一點，你都沒有辦法生存?，F(xiàn)在，大多數(shù)人最重要的事，還是如何把技術(shù)變成產(chǎn)品，商業(yè)化還遠遠未到做的時候?！?/p>