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| 本文作者： 劉偉 | 2017-12-06 17:32 |
日前，第 103 屆北美放射年會（RSNA）在美國芝加哥順利閉幕。作為放射領域的國際盛宴，RSNA 云集了全球頂尖的科學家和醫療行業從業者。云計算、大數據、人工智能等新興技術與醫療影像的融合成了今年RSNA最大的亮點。
此外，匯醫慧影、依圖醫療、圖瑪深維、推想科技、深睿醫療等中國醫療影像 AI 公司也成為了 RSNA 的一道亮麗“風景”，為大會增添了不少看點。
為了向大家更加真實地還原和展現 RSNA 2017 的盛況，雷鋒網特地采訪了幾位親赴大會現場的醫療影像 AI 企業高層，請他們分享在大會的所見、所聞和所感。
不久前剛剛斬獲數億元 B 輪融資的匯醫慧影無疑是國內醫療 AI 領域的明星企業，備受外界矚目。本屆 RSNA ，匯醫慧影共展出了CT肺結節自動檢測、X-ray胸片自動檢測、骨折自動檢測，以及影像大數據分析平臺四款產品。
柴象飛博士（右）和復旦大學副校長、原中國放射學會前任主任委員馮曉源（左）合影
匯醫慧影創始人柴象飛向雷鋒網介紹，從本屆 RSNA 可以看出，影像 AI 化的趨勢已經非常明顯。RSNA 的主席和副主席在演講中屢次提到，AI 將重新定義醫療影像，未來影像科醫生需要 AI 的支持和輔助。他們提到的 AI 不僅包括當前十分火熱的圖像識別，也包含了影像組學等將影像信息結合臨床信息進行整體計算的方法。
柴象飛表示，美國的醫療體系以私立醫療機構和保險付費為主，對人員費用非常敏感。同時美國的閱片診斷費用非常高昂，病人做一次影像診斷可能需要花費幾百美元。所以美國醫院對于能提升效率、節約時間的 AI 輔助診斷工具十分關注。相比之下，以公立醫療為主的中國醫院則不那么關注。
盡管在需求層面，中西方存在一些差異，但二者在技術水平上并沒有本質差別。在柴象飛看來，在病種的豐富程度和某些單病種的判斷準確程度上，中國企業甚至已經超越了世界發達國家的頂尖企業和研究所。
談到對這次 RSNA 的感受時，柴象飛表示，匯醫慧影在醫療 AI 領域經歷了長時間的獨立思考和一線實操，也取得了不少成果，比如特定病種的檢測產品、影像數據的處理整合平臺，以及基于影像的臨床診斷決策系統。在 RSNA 這個大平臺上，匯醫慧影和很多國內外同行進行了比較，也收獲了很多歐美醫生的認同，這讓匯醫慧影更加堅定了未來。
他說道：“美國工業界和影像科醫生對 AI 的關注度、熱情和參與度比我想象的要高，這種認同將加速醫療 AI 走向實用和商業化。未來我們需要思考的就是，如何做好一個疾病診斷決策系統，以及改變醫院的診療流程”。
作為國內領先的人工智能醫學影像公司，推想科技除了展示已有產品，還在 RSNA 上發布了一款腦卒中智能輔助診斷產品（AI-CT Stroke）。作為推想科技人工智能腦部解決方案的首發產品，AI-CT Stroke 能夠從腦部 CT 影像中快速高效識別標注出病灶，協助影像科醫生敏銳診斷出血癥狀，從而為患者贏得腦卒中救治黃金期，降低手術風險，增加有效搶救率、全面提升腦卒中的治愈比例。
推想科技創始人陳寬介紹，這次新品發布非常成功，就連 RSNA 影像分會的主席 Dr. Siegel 也出席了發布會，并發表了演講。
推想科技創始人陳寬（中間）與 RSNA 中國專家團合影
RSNA 上人工智能的火爆程度令陳寬印象深刻。他說道：“今年不管老牌公司還是初創企業都對人工智能高度關注，這和我三年前開始創業時的景象截然不同。”
過去兩三年，在國內 AI 創業公司的共同推動下，醫療 AI 發展非常迅速。但與此同時，行業的更迭也非常快，去年參加 RSNA 的 AI 公司很多今年已經看不到了。2016 年的 RSNA 金獎獲得者芝加哥大學 Paul Chang教授在 RSNA 上也表示，他相信明年機器學習會更火，但今年參展的很多企業，明年卻不一定還在。因為只有那些在技術研發上投入大量精力，緊密結合臨床需求，憑借過硬的產品贏得醫生認同的企業才能在脫穎而出，繼續引入行業前進。
令陳寬印象深刻的還有 RSNA 上濃烈的中國元素。他表示，和往年相比，今年參展的中國企業多了很多，而且很吸引眼球。
不過陳寬也坦言，雖然 RSNA 上出現越來越多的中國元素是件好事，但國內廠商和國外巨頭在技術方面還存在一定的差距。尤其是在醫療設備、軟件等傳統技術領域，GPS 等國外大廠擁有非常深厚的積淀，國內廠商很難在短時間內彎道超車。而且和專注于前沿技術研究的國外廠商相比，國內企業更偏重商務，即把相對成熟的技術和產品賣出去，在基礎技術上的研究投入不夠。
值得慶幸的是，近兩年興起的這波 AI 浪潮讓中西方企業站在了同一起跑線上，有了一較高下的機會。陳寬認為，這場“賽跑”進行到現在，中國已經取得了一些優勢。他說道：“國內廠商的 AI 技術放在 RSNA 和全世界都是先進的，而且以目前國內 AI 企業遠超國外同行的融資額度來看，預計未來研發投入會大大超過國外。”
最近，推想科技也在積極進入北美、歐洲和日本市場，目前已經取得了階段性的成功，在東京一家享譽全球的專科醫院正式上線了。
陳寬表示，借 RSNA 這一契機推想科技加深了與國際客戶間的關聯，同時也直觀感受到了不同技術的進展，可謂獲益良多。
今年年初剛剛成立的深睿醫療也是本屆 RSNA 上“中國代表團”的重要成員。借 RSNA 這個大舞臺，深睿醫療對外發布了一款人工智能臨床科研平臺。該平臺圍繞“疾病篩查”、“基礎醫療”、“精準診療”方向，搭載了多款人工智能醫學影像輔助診斷產品，涉及胸部、神經、婦科、兒科、骨科、泌尿等多個醫學領域。
深睿醫療 CEO 喬昕向雷鋒網介紹，RSNA 主席 Richard L.Ehman 在大會開幕式上特別指出，人工智能將給醫學影像技術帶來深刻的變化，是未來醫學創新和改革的強大動力。這為本屆 RSNA 的“AI 熱”奠定了基調。
人工智能專區
本屆 RSNA 不僅首次設立了人工智能專區，還大幅增加了關于人工智能的學術報告數量。深睿醫療在會議上聯合合作醫院共發表了三篇相關學術報告，是所有參會中國企業中發表論文數量最多的公司之一。其中一篇論文顯示，深睿醫療的人工智能設備 Deep Wise Analysis 的肺結節識別能力已經超過普通醫生，尤其在小結節的識別方面優勢明顯。
喬昕表示，全球各國無論是發達國家、還是發展中國家都開始重視AI技術的開發應用。美國在人工智能的基礎研究領域一直處于領先地位，深度學習技術就主要來自于斯坦福、MIT等美國大學研究所和谷歌、IBM等大公司。深度學習的發明者Geoffrey Hinton教授等 AI 高端人才也在美國。
他說道：“美國在很多 AI 細分領域做了深入、扎實的研究工作，尤其是在基礎性研究方面比中國投入了更多的資源和精力，已經實現了系統化、系列化。本屆 RSNA 上報道的幾家美國公司已經開始了探索下一代深度學習算法，比如遷移學習等。這方面深睿醫療也在積極布局，大力投資發展影像組學、遷移算法等領先技術”。
中國作為 AI 領域的后起之秀，自2016年開始進步非常迅速，發表的 AI 論文數量（2124篇）已大幅超越美國（1116篇），成為全球第一。在人工智能的三大要素——算力、算法和大數據中，中國的數據量相對國外具有顯著優勢。同時，中國的 AI 創業公司數量也超過了美國。
不過喬昕和深睿醫療也清楚地認識到，在科研論文的質量方面，美國仍然牢牢占據著第一的位置。RSNA 上發表的論文大多來自歐美國家，他們對臨床痛點的認識非常清楚，和臨床需求的結合也很緊密。
過去，國內的醫療 AI 公司大多過于關注媒體宣傳，習慣強調參數指標，熱衷于參加大賽和獲獎；少有公司能潛心做研究，致力于基礎 AI 技術的研發和解決實際臨床問題。他們主要是在國外大公司的開發平臺上做二次臨床應用開發，對前沿技術的科研投入較少。好在這一現象已經有所扭轉，越來越多醫療 AI 企業開始將重心重新放回了技術研發和解決實際臨床問題。
喬昕表示，通過這次盛會深睿醫療更加堅信了人工智能是未來發展的大方向，而醫學影像是 AI 率先落地的領域。未來深睿醫療將緊跟世界潮流，同時扎根臨床，傾聽醫生的需求，打造更加出色的醫療 AI 產品。
不久前剛剛對外宣布完成 2 億元 B 輪融資的圖瑪深維，在 RSNA 上展示了 6 大主打產品：
1、σ-Discover-Lung 肺結節檢測系統：針對臨床輔助診斷，幫助醫生輕松檢測、分割結節并做出良惡性判斷，一鍵生成檢測報告。
2、σ-Discover-Lung-FollowUp 結節隨訪系統： 幫助醫生準確便捷地比較、跟蹤病灶進展，并及時根據計算結果調整治療方案。
3、σ-Discover-Lung-NoduleRetrieval：幫助醫生建立肺結節診斷數據庫，并可以根據結節特征在數據庫中檢索類似結節的活檢結果，從而可以更加精準地判斷結節的發展趨勢。
4、σ-Discover-DR：可以從X-Ray肺部圖片中同時區分，診斷多種肺病，大大減輕了醫生在肺病篩查上的工作量。
5、σ-Discover-Liver：首個肝癌結節檢測系統，幫助醫生輕松診斷肝癌。
6、σ-Discover-Radiomics 影像組學系統：幫助醫生輕松計算并生成影像組學報告。
圖瑪深維參展團隊與DUKE 大學教授 David S. Enterline （右四）合影
圖瑪深維市場部副總吳崗向雷鋒網介紹，人工智能、3D 打印和 AR 是今年 RSNA 的三大亮點，其中人工智能最受關注。RSNA 甚至為人工智能開辟了專門的展區，供醫療 AI 領域的專家和廠商展示自己的研究成果和產品。
提到國內外AI+影像產業的差異，圖瑪深維創始人鐘昕表示，國內廠商和歐美廠商展出的產品和方案確實存在明顯的差異。由于歐美的醫生水平差異不像中國這么不平衡，所以歐美廠商的產品側重于幫助醫生解決疑難雜癥，比如中樞神經疾病等。而以中國為代表的亞洲地區，不同區域的醫療水平差異巨大；參展企業的醫療 AI 產品更傾向于幫助醫生提高效率，緩解醫療資源分布不均的問題。
其中以肺結節自動檢出、良惡性鑒別產品最為常見。圖瑪深維的肺結節輔助診斷產品便是其中的佼佼者，良惡性鑒別的準確率達到了90%以上。
此外，中西方對醫療 AI 的接受度也有所不同。吳崗向雷鋒網介紹，美國年資較高的醫生對醫療 AI 仍持著理性觀望的態度。而在國內，人工智能已經上升為國家戰略，無論企業還是醫生都對醫療 AI 抱有很高的熱情。
他認為，RSNA 對國內的醫療 AI 企業來說是一個很好的展示和交流窗口。通過這次 RSNA，圖瑪深維不僅吸引了很多企業和專家的關注，也和國內外的同行進行了深入交流。
“雖然在國內大家都是競爭對手；但到了國際舞臺上大家就成了伙伴。我相信這樣的交流對國內醫療 AI 的發展一定是有幫助的”，鐘昕說道。
作為國內唯一一家擁有全鏈路醫學產品線的 AI 公司，依圖醫療可謂是本屆 RSNA 上“中國天團”中的佼佼者。
依圖醫療不僅在 RSNA 上展出了其相對成熟的肺部智能診斷系統和國內首個骨齡智能診斷系統，還發布了全球醫學影像人工智能科研平臺，打造國際水準的科研成果轉化平臺。
依圖醫療副總裁方驄介紹，實現精準的 AI 智能診斷，光靠影像是不夠的，還需要綜合既往病史、用藥情況等多方面信息。依圖醫療在 RSNA 上展出的這款 AI 綜合智能診斷產品，能夠綜合影像資料和歷史文本等信息實現多學科綜合診治，未來將主要應用于兒科的門急診場景。
方驄表示，本屆 RSNA 上人工智能的火爆程度超出想象，“所有關于機器學習和深度學習的展區和演講都排起了長隊”。無論 RSNA 主席、人工智能專家，還是醫療影像領域的頂尖學者，都認為放射學即將被重新定義，而人工智能算法將成為未來放射學的重要組成部分。
參展的中國醫療 AI 企業更是大受追捧，展臺前參觀咨詢的國外廠商“來了一波又一波”。他們對中國醫療 AI 發展之迅速贊嘆不已，并表示出了強烈的合作意愿。
借此良機，依圖醫療和麻省理工大學博士、哈佛大學醫學博士、紐約放射學系主任 Daniel K. Sodickson 教授，RSNA理事會董事、斯坦福大學放射學系教授、 醫學信息學主任 Curtis P. Langlotz，以及梅奧醫學院放射學系教授 Bradley J. Erickson 都達成了深度合作。
依圖醫療展臺
除了醫療 AI 的火爆，中外醫療 AI 發展的巨大差異也讓方驄印象深刻。她向雷鋒網介紹，從本屆 RSNA 來看，歐美的醫療 AI 大都還處于科研階段，困在實驗室里。雖然有些企業很多年前就已經開始了布局，但他們在過去 4-5 年間并沒有顯著的進展。這一方面是因為美國研發經費緊張，另一方面是受政府監管制約——在美國獲取訓練數據的成本十分高昂。
而國內廠商自 2016 年異軍突起之后，迅速邁過科研和“刷榜”階段，已經走向了商業化落地。“過去我們衡量業務的指標是比賽排名，現在看的是有多少人在使用我們的產品。”方驄對雷鋒網說道。
方驄表示，依圖醫療的產品已經做好進軍國際市場的準備，尤其是人種遺傳學背景相近度高的亞洲地區。在這次展會上，依圖醫療已經和來自臺灣，韓國和日本的多家醫院和合作伙伴簽訂了戰略合作協議，讓依圖醫療的 AI 產品服務于更多醫生和病患。另外，根據中國“一帶一路”的發展規劃和依圖科技全球的戰略部署，依圖醫療的海外重點也會包括北美和中東地區。
盡管國內醫療 AI 形勢一片大好，但方驄卻有著清醒的認識。她表示，歐美雖然在商業化落地方面落后于中國，但他們研究的都是高精尖技術。
方驄表示，AI 是一次全球性浪潮，由于東西方的社會構成和醫療體制不同，雙方在對 AI 的應用上互有長短。借 RSNA 這一契機，依圖醫療對全球的醫療 AI 格局有了更加清晰的認識，同時也通過和國外團隊強強聯合，提升了技術實力。只有雙方互相取長補短，才能更好地促進醫療 AI 的技術創新和商業化落地。
通過幾位醫療 AI 公司高層的專業視角不難發現，醫療 AI 已經逐漸演變成了一次全球性的浪潮。雖然在醫藥、醫療設備、軟件等傳統技術領域，中國仍落后于歐美發達國家，但 AI 讓雙方又重新站在了同一起跑線上，國內廠商甚至還取得了一定的優勢。醫療 AI 產品也逐漸走出實驗室，進入了臨床實驗階段，給醫療從業人員和患者帶來了實實在在的幫助。
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