点内创始人葛亮:筛查与鉴别诊断后,AI + 肺结节还有哪些可能?

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AI 医疗影像企业扎堆肺,现在大家的出路在哪里?

AI 医疗影像企业在肺结节领域的博弈早已经是公开的秘密。从开始的数据获取、标注到医疗的落地,现在大家的战火主要集中在肺结节产品的深度上,如:此前深睿医疗已经将 AI 肺结节辅助诊断产品做到可以鉴别肿瘤良恶性的深度。

而日前,AI企业点内科技在这场竞争中,又跨出了重要的一步:点内科技、复旦大学附属华东医院“张国桢肺微小结节诊治中心”和上海交通大学“SJTU-UCLA 机器感知与推理联合研究中心”共同合作的科研成果《亚厘米级的肺腺癌 CT 扫描,通过3D 深度学习,可预测浸润分型》发表于美国癌症研究协会(American Association for Cancer Research,AACR)会刊《Cancer Research》期刊上。值得一提的是,《Cancer Research》为国际肿瘤研究领域引用率最高的权威期刊之一。“这是一个里程碑式的突破。”点内科技创始人葛亮说。

其实,我们回首 AI 医疗影像发展无论是 2015 年、2016 年较早成立的企业如点内科技、推想科技、雅森科技等,亦或是 2017 年才出现的后起之秀如深睿医疗等,都将重要产品线放在肺结节上。据动脉网的相关报道显示,截至 2018 年 7 月的不完全统计,仅在肺结节筛查领域,拿出具体产品的人工智能企业就有 20 余家。而且大家在检测准确率方面不断攀升,现在几乎这些企业产品的准确率均可达到 95% 以上。此外,AI+ 肺结节的企业也是 AI 医疗领域中备受资本青睐的宠儿,比如上述的几家企业均已经快速的完成数轮融资。在落地方面,这类企业也是最快开花结果的,大部分产品都已经部署在大量的三甲医院。

似乎,AI+肺结节的市场呈现欣欣向荣的一派景象:高准确率、医院认可、资本协助。不过,对于企业来说,竞争与突破却远不止于此。从市场角度看,因为大家都在做肺结节的 AI 产品,所以企业必须考虑如何做出深度产品、如何差异化以便持续领先。从医疗行业本身的特点来说,医疗临床的需求不只是趋于完美的准确率,医疗应用场景具有复杂性,所以 AI 产品也必须有很强的适应性与实用性。显然,一个单一功能的产品是不适应临床实际需求的。

这两点正好是目前大部分 AI+肺结节产品的掣肘。“目前 AI 医学影像应用从行业整体来看还处于非常早期的阶段。2017 年北美放射年会(RSNA)多位专家谈到 AI+医学影像时提出人工智能影像产品应该分 4 个阶段:结节辨别、结节定性(是否良恶性等)、分型预测、辅助临床干预方案的制定及疗效评估。而目前大部分产品停留在第一个阶段,少数到了第二个阶段。”点内科技创始人葛亮对行业分析道。简单来说,市面上用 AI 来标记肺结节位置的则是做到第一阶段,用 AI 加上一些病理学信息做肿瘤良恶性的鉴别诊断则是第二阶段。

然而,据葛亮介绍,点内科技的产品“肺常好”加入了《亚厘米级的肺腺癌 CT 扫描,通过 3D 深度学习,可预测浸润分型》的成果应用,已经可以实现进入到第三阶段——分型预测,成为全球首创给出 AAH/AIS/MIA/IAC 早期腺癌浸润程度建议的精准医疗。而且,据该论文相关内容显示:在 128 例测试集上,多任务深度学习模型预测的结果优于 4 位放射科医生(两位高年资医师和两位低年资医生)的评价结果;训练的多任务深度学习模型在区分浸润/非浸润两分类的准确率达到了78.8%(AUC),区分 IAC/非IAC(0期/I期)两分类的准确率达到了 88.0%(AUC),区分 AAH-AIS/MIA/IAC 三分类的准确率达到了 63.3%(F1)。

“亚厘米肺结节大部分为肺磨玻璃结节,这种类型的结节,特别是亚厘米磨玻璃结节,在 CT 图像上由于传统的恶性征象较少出现,浸润前病变和浸润性病变影像表现重叠较高等特征,诊断十分困难。“葛亮补充说明道。据悉,在三分类的诊断上,高年资医师的诊断正确率也只有 56.6%。葛亮解释道,在分型预测后,才可以做病理的预测。”经过多学科的融合发展,我们希望不仅可以预测病理,还可以在基因等方面做预测。”

通过新科研成果的协助,点内可以实现用 CT 预测病理,用无创预测有创结果,有无手术指针。“30% 的肺癌病人已经没有手术指征,既不能开刀也不能穿刺。这些病人怎么治?经验治疗和试错。针对这些病人,AI 能够预测病理的结果,就可以辅助医生提供治疗的方法。70% 的病人有手术指征,但未必是肿瘤患者。通常是建议穿刺,而穿刺对于良性的肿瘤可能过度医疗,对于恶性的肿瘤可能造成激惹或者扩散。AI 预测病理结果,在手术或穿刺前,提供精准医疗的参考。”葛亮解释道,AI 能够预测病理,在决定是否手术,以及选择手术方案的时候,可提供参考依据。

实际上,目前的 AI 医疗企业可以大致分为两种风格,一是在一类疾病领域深度挖掘的,二是将比较初级的解决辅助诊断方案扩展到更多的病种领域。显然,点内科技是第一种。因为葛亮希望基于疾病的复杂性,研发出一个更深度的据有普惠价值的人工智能产品,“普惠人工智能分两派,替代派和协助排。我们是协助派,希望和顶级的专家合作帮助医生。”他说。葛亮表示点内希望讲一个产品做深刻,借助顶级专家的知识帮助区、县级的基层医院。

在 AI+ 肺结节发展的十字路口,企业们都在跃跃一试。那么,点内此次的新尝试会不会成为了成为这个细分领域的发展引领趋势呢?“国际专业杂志的认可至少可以表明这是一个科研的趋势。市场能否接受还需要市场发展的认证。人工智能的确太新了,我们还需要更多的探索,这个过程中,科研肯定是要跑在前面的。“葛亮笑笑说。