来源:CHC医疗传媒2020-06-17 16:00:00 热度:

国内首张AI“影像辅助诊断”软件三类证颁发,MR脑肿瘤率先冲出重围

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原标题:国内首张AI“影像辅助诊断”软件三类证颁发,MR脑肿瘤率先冲出重围

本文出处:动脉网

作者: 赵泓维

疫情大考之后,国内首张AI影像辅助诊断领域三类证近日迎来破局。6月12日,国家药品监督管理局发布消息,安德医智旗下BioMind“天医智”的颅内肿瘤磁共振影像辅助诊断软件通过了NMPA三类医疗器械审批。

该产品是由天坛医院和安德医智联合成立的"神经疾病人工智能研究中心"研发, 是首个药监局获批的、以“影像辅助诊断”命名的医疗AI软件。

据悉,安德医智科技有限公司总部设立在北京,并在新加坡、卢森堡成立了全资子公司。此次获批使其成为中国首张在AI影像辅助诊断领域、基于深度学习技术而获批的三类证。

市场已沉寂许久,安德医智为何能在此时破局?颅内肿瘤AI产品的获批又能给行业带来什么启示?

通过层层考量的产品究竟是什么?

本次获批产品为BioMind “天医智”中的MR颅内肿瘤AI辅助诊断软件,它针对数十万例病理验证的脑肿瘤数据,运用深度学习算法,能够实现颅内肿瘤(如脑膜瘤、听神经瘤、髓母细胞瘤、胶质瘤等)的人工智能精确诊断,诊断准确率超过90%,有的病种诊断准确率更超过96%。并自动生成一份结构化报告,包括肿瘤位置、体积等精准信息,帮助医生快速诊断并提高放射科医生对脑肿瘤的诊断能力。

谈起以颅内肿瘤为研发对象时,安德医智首席技术官吴振洲回忆当时的决策:“主要还是出于对市场规模与技术复杂度的考虑。由于MR是多序列图像,分析难度较大,加之颅内的情况比较复杂,国内研究MR颅内肿瘤的企业屈指可数,这是我们的机会。”

从市场来看,城市化、工业化、老龄化及全球化进程的加剧, 以及生态环境恶化、生活方式改变、生物学和遗传学因素的影响,恶性肿瘤的危险因素暴露频率与水平均不断增长,全世界恶性肿瘤发病率和死亡率均呈上升态势,严重威胁人类健康和社会经济发展。

中枢神经肿瘤的影像存在“同影异病、同病异影”,因此不能仅仅依靠影像征象推断,必须以患者病史、临床症状、体征以及其他相关辅助检查等作为判断依据。这意味,一个合格的医学影像工作者除了掌握疾病的影像诊断知识以外,也要了解并掌握疾病的病因、病理、临床症状、体征、化验室检查指标,甚至治疗原则等一系列临床知识,并且要形成综合分析形态学和功能学上的各种征象,多因素权衡、综合判断的缜密逻辑思维,才能逐步提高脑肿瘤诊断的准确性、全面性。这样的积累和学习历程,导致优秀影像工作者的培训时间周期很长,影像医师数量的增长远远无法满足日益增长的诊断工作工作强度。

所以,安德医智要解决的,实际上是医疗资源缺乏的问题。通过AI辅助诊断,安德医智能够赋能医院和医生,助力解决诊疗水平严重不均衡的问题。正如前不久安德医智作为央视《对话》唯一邀请到场的医疗AI企业代表,所传递给全国人民的社会使命那样:医疗人工智能可以作为优质医疗资源下沉的工具,提高基层医院临床医生的诊疗水平,让老百姓在家门口就可以享受高水平的诊疗服务,这也是医疗人工智能真正的意义所在。

据安德医智中国区CEO李晶珏表示:“医疗人工智能产品的‘智’和‘能’,应该有区别于其他领域AI的特殊内涵。‘智’应该代表顶级医院一流专家的智慧和临床经验。输入决定输出,这是基础。‘能’应该代表赋能临床医生,特别是能够提高基层医院临床医生的诊疗水平。BioMind“天医智”通过与天坛医院的通力合作,运用深度学习算法模型,对近十年百余万例肿瘤影像的病例进行系统训练,同时融合了顶级医院专家的临床经验。

走向全病种

除了上述获批的AI辅助诊断软件外, BioMind“天医智”系列产品还覆盖头部、颈部、心脏、血管、乳腺等多器官、多病种精确诊断,致力于成为覆盖全身的CT、MR影像AI辅助诊断产品,实现AI辅助诊断预警、风险评估等功能,能够深入参与医院核心医疗服务流程。据悉,目前BioMind“天医智”其他系列产品也正在进行临床试验及三类证注册申报。

“基于单部位、单病种等单一场景的AI应用,临床的应用价值有限,只是医疗AI发展的过渡。‘天医智’的研发从头部的神经系统疾病开始,到心脏、乳腺再到心血管等胸部、腹部疾病的辅助诊断,实现多部位、多病种的AI应用,是我们未来的产品整体研发方向。”李晶珏曾在接受媒体采访时表示。

这种体系化、流程化的产品形态,一方面以常见病、多发病、急重病的真实应用场景为立足点,真正满足医师日常工作的需求;另一方面不止是辅助医生对疾病定性诊断,更重要的是实现了对疾病未来发展的精确风险评估和临床辅助决策。

借用芝加哥大学医学中心放射医学主席 Paul Chang在2019年RSNA上所说:“只有当我们将目光转向于临床的需求、应用和价值时,我们才真正开始理解AI了。”对此,李晶珏说,BioMind “天医智”以风险评估为核心,以流程优化为特色,可以在放射科影像、急诊、神内、神外、神经介入、心内、乳腺外科等院内多个科室应用,能够满足不同临床需求。

也许,BioMind在更新迭代中不断将AI嵌入诊疗一体化,正是对上述AI本质的最好实践。

人工智能高标准过审,需要解决什么问题?

那么,为什么安德医智的颅内肿瘤AI诊断产品能够突破重围通过审批,动脉网对采访内容进行了整理,尝试找出审批背后的逻辑。

“在对待医疗AI审批这件事上,国家药监局注册司及器审中心相关人员的专业和高效的服务,可以说是令人印象深刻。”李晶珏告诉动脉网。

其实,许多人工智能医疗产品迟迟不能通过审批,很有可能是卡在了临床试验这一环节。据悉,很多医疗AI企业产品没有进行有效的临床试验,尚未进入审批环节。

也正是因为临床试验环节,产品不能体现非劣效性与优效性。

在评价临床试验的疗效时,非劣效性试验是检验一种药物是否不劣于另一种药物的试验,多用于有客观疗效指标的临床研究中,如抗菌药物的临床终点、心血管治疗中的不良事件、肿瘤治疗中的死亡或进展等。而优效性试验是检验一种药物是否优于另一种药物的试验,一般对于以安慰剂作为对照的试验常用优效性试验。

在医疗人工智能器械的审批之中,非劣效性与优效性的定义虽形不同,但神相似。一个AI产品要证明自身具备优效性或非劣效性,必须证明该产品是有应用价值的,或相对于已有的产品具备优势。因此,临床试验设计无疑成为了通过审批的关键一环。

另一个问题在于数据来源。在人工智能兴起的阶段,企业通过各种渠道获得医疗数据并用于AI学习,但随着《深度学习辅助决策医疗器械软件审评要点》、《医疗器械生产质量管理规范附录独立软件》的发布,网络安全的逐渐规范化,企业在通过审批时必须向器审中心解释训练数据的有效来源,这导致部分企业不得不重新训练AI产品。

由此反观,本次顺利获批的BioMind“天医智”颅内肿瘤MR辅助诊断软件,安德医智给出了很好的实践答案——不局限在疾病的早期筛查上,而是能够对疾病做出进一步的精确诊断、分级预警、风险评估,使其有了真正参与诊疗环节与决策的临床价值。

认清形势,方能解决问题

那么,对于上述提到的众多问题,企业应该怎样解决?未来又将如何发展?从安德医智的经历之中,我们可以归纳出三条路径。

一、找到合适的应用场景

很长一段时间以来,我们一直将人工智能在医疗的应用称之为“AI+医疗”,其定义似乎是将AI看作了主题,用以推动医疗的发展。但在实际之中,随着越来越多的场景开始使用人工智能,但又不完全依赖于人工智能,人们逐渐发现,场景决定了AI的应用,AI赋能于已有的场景——“医疗+AI”才是正道。

回到影像,现有的许多影像设备——CT、MRI、彩超、心电、脑电、X光等——都或多或少地应用了人工智能。但是要让人工智能真正发挥作用,企业绝对不能陷入“一个功能等于一个产品”的陷阱。

举个例子,如果有患者出现发热头疼的时候,医生实际上不能判断患者患病的具体情况。患者做了MRI后,如果只是单一功能的产品,如脑出血检出,并不能满足医生的要求。医生需要的,是拥有一款能够判断患者脑部状态的人工智能。用行业的说法来讲,医生需要至少针对某一部位“全病种”的人工智能产品。

这是发展趋势,也是企业设计临床实验的可选路径之一。从现有情况来看,以安德医智为引领的医疗AI企业选择并实践了这个方向——尝试打造能够诊断多部位、多病种的产品。

二、选取有效数据

找到合适的场景后,企业便需要利用数据来打磨产品,但数据的获取没有那么简单。

从现有的算法机制来看,如果用基层医院的有效医疗数据培养AI产品,那么这个AI产品的最高水平只可能停留在通用于基层医疗,无法更无力向大型医院延伸。

“对于乳腺癌、脑肿瘤等疾病的诊断,不同层次的医院相差太多,如果随意选用数据,很有可能训练越多,准确性越差。”吴振洲表示。

所以,医疗人工智能产品要想在三甲医院落地,必须使用顶级医院的高质量数据,深度学习顶级专家的“金标准”临床经验,才能保证AI的准确性。

三、制造有效的门槛

过去很长一段时间,人工智能的医疗门槛或许没有那么明显——只要能够获得高质量的数据,企业便能在迅速后来居上,如今一切都已改变。

“很多人工智能企业不久后就会发现,过去的开源算法开始不那么管用了。当我们逐渐向全病种迈进时,单任务的深度学习算法已经无法应对需求,多任务算法将是大势所趋。”吴振洲说,安德医智自成立伊始,就有一支“学霸型”研发团队,均来自哈佛、麻省理工、新加坡国立、清华、中科院等深度学习领域顶尖高校,尤其擅长多病种的同步分析。

所以,除了继续争夺高质量、有效的人工智能数据,下一阶段,医疗人工智能企业必须在算法层面寻找突破。

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