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AI 醫(yī)療影像企業(yè)扎堆肺，現(xiàn)在大家的出路在哪里？

AI 醫(yī)療影像企業(yè)在肺結(jié)節(jié)領(lǐng)域的博弈早已經(jīng)是公開的秘密。從開始的數(shù)據(jù)獲取、標(biāo)注到醫(yī)療的落地，現(xiàn)在大家的戰(zhàn)火主要集中在肺結(jié)節(jié)產(chǎn)品的深度上，如：此前深睿醫(yī)療已經(jīng)將 AI 肺結(jié)節(jié)輔助診斷產(chǎn)品做到可以鑒別腫瘤良惡性的深度。

而日前，AI企業(yè)點(diǎn)內(nèi)科技在這場競爭中，又跨出了重要的一步：點(diǎn)內(nèi)科技、復(fù)旦大學(xué)附屬華東醫(yī)院“張國楨肺微小結(jié)節(jié)診治中心”和上海交通大學(xué)“SJTU-UCLA 機(jī)器感知與推理聯(lián)合研究中心”共同合作的科研成果《亞厘米級(jí)的肺腺癌 CT 掃描，通過3D 深度學(xué)習(xí)，可預(yù)測浸潤分型》發(fā)表于美國癌癥研究協(xié)會(huì)（American Association for Cancer Research，AACR）會(huì)刊《Cancer Research》期刊上。值得一提的是，《Cancer Research》為國際腫瘤研究領(lǐng)域引用率最高的權(quán)威期刊之一?！斑@是一個(gè)里程碑式的突破?！秉c(diǎn)內(nèi)科技創(chuàng)始人葛亮說。

其實(shí)，我們回首 AI 醫(yī)療影像發(fā)展無論是 2015 年、2016 年較早成立的企業(yè)如點(diǎn)內(nèi)科技、推想科技、雅森科技等，亦或是 2017 年才出現(xiàn)的后起之秀如深睿醫(yī)療等，都將重要產(chǎn)品線放在肺結(jié)節(jié)上。據(jù)動(dòng)脈網(wǎng)的相關(guān)報(bào)道顯示，截至 2018 年 7 月的不完全統(tǒng)計(jì)，僅在肺結(jié)節(jié)篩查領(lǐng)域，拿出具體產(chǎn)品的人工智能企業(yè)就有 20 余家。而且大家在檢測準(zhǔn)確率方面不斷攀升，現(xiàn)在幾乎這些企業(yè)產(chǎn)品的準(zhǔn)確率均可達(dá)到 95% 以上。此外，AI+ 肺結(jié)節(jié)的企業(yè)也是 AI 醫(yī)療領(lǐng)域中備受資本青睞的寵兒，比如上述的幾家企業(yè)均已經(jīng)快速的完成數(shù)輪融資。在落地方面，這類企業(yè)也是最快開花結(jié)果的，大部分產(chǎn)品都已經(jīng)部署在大量的三甲醫(yī)院。

似乎，AI+肺結(jié)節(jié)的市場呈現(xiàn)欣欣向榮的一派景象：高準(zhǔn)確率、醫(yī)院認(rèn)可、資本協(xié)助。不過，對(duì)于企業(yè)來說，競爭與突破卻遠(yuǎn)不止于此。從市場角度看，因?yàn)榇蠹叶荚谧龇谓Y(jié)節(jié)的 AI 產(chǎn)品，所以企業(yè)必須考慮如何做出深度產(chǎn)品、如何差異化以便持續(xù)領(lǐng)先。從醫(yī)療行業(yè)本身的特點(diǎn)來說，醫(yī)療臨床的需求不只是趨于完美的準(zhǔn)確率，醫(yī)療應(yīng)用場景具有復(fù)雜性，所以 AI 產(chǎn)品也必須有很強(qiáng)的適應(yīng)性與實(shí)用性。顯然，一個(gè)單一功能的產(chǎn)品是不適應(yīng)臨床實(shí)際需求的。

點(diǎn)內(nèi)科技創(chuàng)始人葛亮

這兩點(diǎn)正好是目前大部分 AI+肺結(jié)節(jié)產(chǎn)品的掣肘?！澳壳?AI 醫(yī)學(xué)影像應(yīng)用從行業(yè)整體來看還處于非常早期的階段。2017 年北美放射年會(huì)（RSNA）多位專家談到 AI+醫(yī)學(xué)影像時(shí)提出人工智能影像產(chǎn)品應(yīng)該分 4 個(gè)階段：結(jié)節(jié)辨別、結(jié)節(jié)定性（是否良惡性等）、分型預(yù)測、輔助臨床干預(yù)方案的制定及療效評(píng)估。而目前大部分產(chǎn)品停留在第一個(gè)階段，少數(shù)到了第二個(gè)階段。”點(diǎn)內(nèi)科技創(chuàng)始人葛亮對(duì)行業(yè)分析道。簡單來說，市面上用 AI 來標(biāo)記肺結(jié)節(jié)位置的則是做到第一階段，用 AI 加上一些病理學(xué)信息做腫瘤良惡性的鑒別診斷則是第二階段。

然而，據(jù)葛亮介紹，點(diǎn)內(nèi)科技的產(chǎn)品“肺常好”加入了《亞厘米級(jí)的肺腺癌 CT 掃描，通過 3D 深度學(xué)習(xí)，可預(yù)測浸潤分型》的成果應(yīng)用，已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)進(jìn)入到第三階段——分型預(yù)測，成為全球首創(chuàng)給出 AAH/AIS/MIA/IAC 早期腺癌浸潤程度建議的精準(zhǔn)醫(yī)療。而且，據(jù)該論文相關(guān)內(nèi)容顯示：在 128 例測試集上，多任務(wù)深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測的結(jié)果優(yōu)于 4 位放射科醫(yī)生（兩位高年資醫(yī)師和兩位低年資醫(yī)生）的評(píng)價(jià)結(jié)果；訓(xùn)練的多任務(wù)深度學(xué)習(xí)模型在區(qū)分浸潤/非浸潤兩分類的準(zhǔn)確率達(dá)到了78.8%（AUC），區(qū)分 IAC/非IAC（0期/I期）兩分類的準(zhǔn)確率達(dá)到了 88.0%（AUC），區(qū)分 AAH-AIS/MIA/IAC 三分類的準(zhǔn)確率達(dá)到了 63.3%（F1）。

“亞厘米肺結(jié)節(jié)大部分為肺磨玻璃結(jié)節(jié)，這種類型的結(jié)節(jié)，特別是亞厘米磨玻璃結(jié)節(jié)，在 CT 圖像上由于傳統(tǒng)的惡性征象較少出現(xiàn)，浸潤前病變和浸潤性病變影像表現(xiàn)重疊較高等特征，診斷十分困難?！案鹆裂a(bǔ)充說明道。據(jù)悉，在三分類的診斷上，高年資醫(yī)師的診斷正確率也只有 56.6%。葛亮解釋道，在分型預(yù)測后，才可以做病理的預(yù)測?！苯?jīng)過多學(xué)科的融合發(fā)展，我們希望不僅可以預(yù)測病理，還可以在基因等方面做預(yù)測?！?/p>

通過新科研成果的協(xié)助，點(diǎn)內(nèi)可以實(shí)現(xiàn)用 CT 預(yù)測病理，用無創(chuàng)預(yù)測有創(chuàng)結(jié)果，有無手術(shù)指針。“30% 的肺癌病人已經(jīng)沒有手術(shù)指征，既不能開刀也不能穿刺。這些病人怎么治？經(jīng)驗(yàn)治療和試錯(cuò)。針對(duì)這些病人，AI 能夠預(yù)測病理的結(jié)果，就可以輔助醫(yī)生提供治療的方法。70% 的病人有手術(shù)指征，但未必是腫瘤患者。通常是建議穿刺，而穿刺對(duì)于良性的腫瘤可能過度醫(yī)療，對(duì)于惡性的腫瘤可能造成激惹或者擴(kuò)散。AI 預(yù)測病理結(jié)果，在手術(shù)或穿刺前，提供精準(zhǔn)醫(yī)療的參考。”葛亮解釋道，AI 能夠預(yù)測病理，在決定是否手術(shù)，以及選擇手術(shù)方案的時(shí)候，可提供參考依據(jù)。

實(shí)際上，目前的 AI 醫(yī)療企業(yè)可以大致分為兩種風(fēng)格，一是在一類疾病領(lǐng)域深度挖掘的，二是將比較初級(jí)的解決輔助診斷方案擴(kuò)展到更多的病種領(lǐng)域。顯然，點(diǎn)內(nèi)科技是第一種。因?yàn)楦鹆料Ｍ诩膊〉膹?fù)雜性，研發(fā)出一個(gè)更深度的據(jù)有普惠價(jià)值的人工智能產(chǎn)品，“普惠人工智能分兩派，替代派和協(xié)助排。我們是協(xié)助派，希望和頂級(jí)的專家合作幫助醫(yī)生。”他說。葛亮表示點(diǎn)內(nèi)希望講一個(gè)產(chǎn)品做深刻，借助頂級(jí)專家的知識(shí)幫助區(qū)、縣級(jí)的基層醫(yī)院。

在 AI+ 肺結(jié)節(jié)發(fā)展的十字路口，企業(yè)們都在躍躍一試。那么，點(diǎn)內(nèi)此次的新嘗試會(huì)不會(huì)成為了成為這個(gè)細(xì)分領(lǐng)域的發(fā)展引領(lǐng)趨勢呢？“國際專業(yè)雜志的認(rèn)可至少可以表明這是一個(gè)科研的趨勢。市場能否接受還需要市場發(fā)展的認(rèn)證。人工智能的確太新了，我們還需要更多的探索，這個(gè)過程中，科研肯定是要跑在前面的。“葛亮笑笑說。

點(diǎn)內(nèi)創(chuàng)始人葛亮：篩查與鑒別診斷后，AI 肺結(jié)節(jié)產(chǎn)品的下一步是什么？動(dòng)點(diǎn)科技。