年輕人猝死頻發(fā)，AI應用到心血管疾患篩查還有多遠？

原標題：年輕人猝死頻發(fā)，AI應用到心血管疾患篩查還有多遠？

文 |李永華

來源 | 智能相對論（ID：aixdlun）

剛剛結束的2018年發(fā)生了太多的事，但最令人遺憾的還是那些年輕生命的猝然逝去。

12月8日，25歲的大疆無人機相機部員工在家猝死，從入職到突然死去才過去5個月，引發(fā)輿論嘩然；在這之前的10月20日，互聯(lián)網(wǎng)保險大特保創(chuàng)始人兼CEO周磊突然去世，享年45歲。猝死早已不是什么新鮮話題，但年輕人猝死的發(fā)生仍然在震驚著社會。

大疆在訃告中稱會提醒員工及時參加體檢，雖然招致廣泛批判（如加班無人道），但也從側面說明了日常的疾病篩查與診療對預防猝死有著重要意義，這其中心血管又尤其重要，那些爆出的猝死案例大多與此相關。

帶著沒有疾患的身體為青春奮斗，才是對個人和家庭的負責。在全民高壓生活節(jié)奏的當下，實現(xiàn)心血管普惠篩查與準確診療是應有之義，這方面，與醫(yī)學影像緊密聯(lián)系的AI或許有了用武之地。

年輕人猝死，彰顯心血管疾病篩查與診療的迫切需求

權威數(shù)據(jù)顯示，人群中每5人中就有2人最終死于心血管病。心血管科總是醫(yī)院最忙碌的科室之一，CT、核磁共振等門前也總是聚集著大量病患。

更“可怕”的是，根據(jù)美國心臟協(xié)會研究，25%左右的冠心病患者平常與“健康人”無異，首次發(fā)病就直接猝死，上帝沒有給他們發(fā)現(xiàn)和治療的機會。在我國，每年心臟猝死的發(fā)生率為41.84例/10萬人，按13億人算就是54.4萬人，居全球之首，每分鐘有3人心臟猝死。顯然，被媒體報道的只是少數(shù)，更多猝死正在發(fā)生。

不考慮“量”，隨著猝死越來越容易出現(xiàn)在年輕人身上，它帶給社會和家庭的創(chuàng)傷遠遠超越過往。在一些特殊的職業(yè)身上，例如人民警察，系統(tǒng)性的高強度工作讓從業(yè)者背負更大的心血管疾患風險，近些年來猝死頻發(fā)，社會輿論扼腕嘆息。

普通人主動篩查與患者更好地被治療兩大需求疊加，作為關鍵的預防與診療手段，心血管醫(yī)學影像識別的重要性被空前提升，提升效率與準確性的新技術引入也顯得尤為必要。

傳統(tǒng)醫(yī)療疲于應對，AI價值凸顯

與“市場需求”的旺盛相比，傳統(tǒng)醫(yī)療體系卻疲于應對。

一般而言，心血管影像診斷分為圖像掃描、圖像后處理、撰寫報告、報告審核四個步驟，單個案例在影像環(huán)節(jié)花去的時間最低要半個小時，碰到復雜一點的情況時間會更長。

如果一個正常水平的醫(yī)生超負荷工作12小時/天，每日只能處理24個病例。一邊是影像科醫(yī)生們叫苦不迭，一邊是龐大的需求被阻滯在檢查室門外。更“麻煩”的是，心血管與其他類型的疾患不同，“急診”更多，人命關天，時間要求更緊迫。

迫切的需求和疲軟的醫(yī)療應對能力錯位，心血管醫(yī)學影像領域急需要進行技術升級與流程再造，這時候，AI醫(yī)學影像識別的價值體現(xiàn)出來，AI醫(yī)療創(chuàng)業(yè)者也開始出現(xiàn)。

1、效率極大提升

用AI“看片子”，意味著冗雜又必不可少的心血管影像識別流程被AI技術“一鍵搞定”，首要的表現(xiàn)會是效率的大幅度提升。

例如，國內(nèi)AI醫(yī)療公司數(shù)坤科技，從心腦血管大病種起步，開發(fā)出了被稱之為能實現(xiàn)“拍立得”的CoronaryDoc心血管AI影像識別產(chǎn)品。在實際案例中，這一解決方案能幫助影像科醫(yī)生將冠脈CTA三維重建、判讀、評估、審核報告系列流程的處理時間縮短到5分鐘左右，相對30分鐘+，檢查效率提升了6倍以上。

2、穩(wěn)定、持續(xù)優(yōu)化的準確性

不同醫(yī)生的影像識別能力各不相同，而經(jīng)驗再豐富的醫(yī)生也會受制于疲勞等因素造成準確率“波動”，這些嚴重影響心血管醫(yī)學影像識別的準確率。

AI的介入，一方面能實現(xiàn)不受人員能力影響的較高準確率，另一方面，算法不斷優(yōu)化的過程，也使得這種準確率可以持續(xù)提升，且可能比醫(yī)生學習速度更快。上文數(shù)坤科技的解決方案目前獲得了較為理想的準確率，且隨著合作醫(yī)院的增多，算法的自我成長讓準確率也在不斷提升。

3、推進醫(yī)療服務升級

如果最冗雜的工作被24小時不知疲倦的AI代替，醫(yī)生不再陷入無盡的“片子”中，對醫(yī)院而言，不論是“治病能力”，還是“服務質(zhì)量”，亦或是醫(yī)生們的職業(yè)認可都會有大的提升?！膀v出手來”也可加大基礎醫(yī)學研究力度，改變只有臨床經(jīng)驗卻無更領先醫(yī)學理論的境況。

總而言之，AI應用到心血管診療，對大眾尤其是特定職業(yè)的全面預防性篩查、減少無癥狀心源性疾病導致的猝死風險，對減輕醫(yī)生工作壓力、提升效率和診斷準確性，對病患享受更好地診斷與治療，都有積極意義。

AI心血管醫(yī)學影像識別的落地，不是那么簡單

AI心血管醫(yī)學影像識別市場需求龐大、技術價值明顯。例如，前文的數(shù)坤科技CoronaryDoc已經(jīng)進入全國逾 100 家醫(yī)院進行臨床試用，包括武漢市中心醫(yī)院、北京友誼醫(yī)院、北京宣武醫(yī)院、中國醫(yī)學科學院阜外醫(yī)院等知名醫(yī)院都與數(shù)坤科技開展了各種形式的合作。

不過怪異的是，多數(shù)AI醫(yī)療公司們似乎對心血管疾病“視而不見”，這么多年市面上只找到一家企業(yè)將其作為進入AI大醫(yī)療的起步點。數(shù)坤科技對外宣稱其建立了具有獨占性的原創(chuàng)心血管AI影像平臺，實現(xiàn)從拍片到結構化報告的診斷全流程覆蓋，核心技術包括AI三維重建、血流動力學分析、手術規(guī)劃和導航、智能疾病管理等。

在成立一年之內(nèi)，數(shù)坤科技也已完成逾億元的 A 輪融資，遠毅資本、華蓋資本、晨興資本等知名投資基金參與，足見資本市場對心血管AI醫(yī)學影像識別的看重。

這種矛盾的原因并不難理解，AI項目扎堆的肺結節(jié)領域已經(jīng)擁有全球開源的數(shù)據(jù)與算法，而心血管領域的醫(yī)學影像識別可以說是一窮二白，既沒有啟動階段的充足數(shù)據(jù)，也缺乏可以拿來就用的現(xiàn)成算法，要做只能是“白手起家”。所以，數(shù)坤科技必須要原創(chuàng)算法模型，并且“生在醫(yī)院，長在醫(yī)院”。

人才也是困擾該領域的難點，各類AI國際大賽、實驗室項目客觀上為肺結節(jié)的現(xiàn)實應用輸送了大量的人才，而心血管領域的AI人才體系接近空白。由此，數(shù)坤科技提前到大學鎖定人才、自主培養(yǎng)的做法也就可以理解了。

此外，心血管影像獨特的技術難點也讓不少人望而卻步。

相對肺結節(jié)的靜態(tài)掃描圖像更容易分析和合成，不斷跳動的心臟讓多張掃描圖像的三維圖像重建變得更為困難，且冠脈極端復雜的網(wǎng)狀結構（左、右冠狀動脈的分支及其終末支等復雜結構）、個案之間大不相同的病癥可能（冠心病、主動脈夾層、動脈炎等），都給AI的能力提出了更為巨大的挑戰(zhàn)。

對此，數(shù)坤科技研發(fā)出了更復雜、更大、更深的血管分割網(wǎng)絡——其技術團隊也將其命名為整體透視網(wǎng)絡，這也是數(shù)坤科技孤注一擲研發(fā)成功的全球獨有AI算法。

即便所有的困難都克服了，AI解決方案的最終準確性仍然依賴初始圖像掃描質(zhì)量，說白了，設備越先進、掃描操作人員的水平越高，成像質(zhì)量越好，AI的分析也就更能得心應手。但是，倘若成像質(zhì)量只屬一般，AI也必須有從“一般”中提升準確率的能力。

2018年11月20日，數(shù)坤公司獲得德勤“中國明日之星”稱號，該獎項也被稱為全球高成長企業(yè)的標桿。這可以說是對單個企業(yè)的認可，其實更可以說是業(yè)界對AI心血管影像識別的看好。

反過來，把目光轉到數(shù)坤科技這家個體企業(yè)身上，選擇從心血管領域起步AI醫(yī)療創(chuàng)業(yè)，路也不會那么好走。

但是，倘若最難的路首先走通了，后面進入肺結節(jié)、皮膚癌等領域做全領域AI醫(yī)療可能會更簡單。

不過，這都是創(chuàng)業(yè)的選擇問題了，對大眾而言，AI心血管醫(yī)學影像識別的普及越快越好。

智能相對論（微信ID:aixdlun）：深挖人工智能這口井，評出咸淡，講出黑白，道出vb深淺。重點關注領域：AI+醫(yī)療、機器人、智能駕駛、AI+硬件、物聯(lián)網(wǎng)、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發(fā)者以及背后的芯片、算法、人機交互等。

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