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科技部等6部门印发《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》的通知，明确在医疗领域积极探索医疗影像智能辅助诊断、临床诊疗辅助决策支持、医用机器人、互联网医院、智能医疗设备管理、智慧医院、智能公共卫生服务等场景。

第167篇原创

专注于医学影像技术、产品及上下游的深度解读

导语

在医学影像辅助诊断领域，真正需要人工智能的是两个领域，其一是连医生都很难诊断的，其二是海量的高重复性劳动。

“盘点”系列第27篇，详述CT领域那些极其有价值的医学影像AI。

近年来，医学影像AI经历了行业首轮洗牌，已经涌现出不少获得NMPA三类证的头部品牌，也有不少企业在商业竞争中折戟沉沙。与此同时，部分整机厂商也意识到AI的重要性，在卒中、冠脉等重大应用场景自主研发，并整合进设备中。

如今CT采购中，AI辅助诊断工具越来越多被提及，很多CT厂商也和AI供应商签署了合作协议，在产品的整个配套中搭载了AI工具平台，如肺结节、骨折、脑出血、冠脉等等不一而足。作为采购方的医院，自然想尽全面了解市面上的AI辅助诊断产品，以便有助于选择适合自己的。

1、为什么需要AI？

自从AI出现之日起，就伴随着很多争议，甚至出现了“AI会不会取代医生”的大讨论。前依图医疗副总裁石磊表示，“人工智能是计算机的行为，而医疗本身是人类的行为，AI医疗也是人文行为属性和技术属性的一个结合。”

目前，AI还处于“弱人工智能”时期，即AI工具需要训练集进行训练，而无法在非人工监视下进行自主学习和训练。由于“异病同影”现象的存在，鉴别诊断对于医生都属不易，尤其是很多疾病也需要不同序列，甚至综合多模态影像才能做出诊断。对于刚起步的人工智能来讲，更难一味要求AI工具给出精确诊断结果，需要多些耐心。 从最早期的车牌识别开始，计算机图形学就是人工智能最主要的应用范畴，因此其切入到医学影像自然是水到渠成。至于为什么在如今的医疗场景中需要AI，笔者认为是由质量与效率两大因素决定，即“少点人工，多点智能”。

质量因素：人力不可及

在医学影像领域，计算机在两方面碾轧人类：

1）精确分割，计算机可以做到精确到像素级的图像识别与分割，尤其是对图像灰度的敏感性更是大大超过人类肉眼上限。比如，AI可以轻而易举地准确标注冠脉的狭窄度，ASPECT评分(急性前循环卒中的标准CT评分)能精确统计14个脑分区缺血表现区域的CT值，等等都体现出人工智能的优势。

2）复杂算力，以我们熟知的FFR(冠脉血流储备分数)为例，HeartFlow的FFRct准确率非常高，通过构建血流动力学模型模拟血液在冠脉中的流动情况，进而计算获得血流储备分数。面对如此大计算量，计算机更是有天然优势。此外，在人才稀缺的病理方面，AI也具备重大潜力。 

效率因素：高重复劳动

如今，在医生每天面对的海量医学数据中，影像数据是最多的。在海量影像中，迅速找出异常征象是影像医生的工作。如CTA和CCTA诊断，判定狭窄、斑块等所需的时间并不多，反而是人工提取血管耗费大量时间。在AI辅助下，就可一定程度解放医生的重复劳动时间，使其专注于诊断。

此外，AI提供的快速圈定病灶与结构化报告，可使医生只需在此基础上作出判断即可，有助于在保证质量的基础上大大提高效率。单从“效率”这个维度来讲，AI就具备重大价值。

2、全身AI盘点

对于医疗来说，重大难题和海量重复性问题，是最需要人功智能介入的。因此，威胁人类健康的卒中、胸痛、肺部肿瘤筛查等领域，自然成了AI的必争之地。

卒中

卒中是一个常谈常新的问题，人们对于卒中的认知也在不断地加深当中。现如今，头颈CTA（CT动脉血管成像）+CTP（CT灌注成像）的价值已经被广泛认可，临床上的循证证据也越来越多，尤其是对于缺血性卒中溶栓/取栓的决策，有重要意义。比如，病人诊断是MeVO/DVO，且发病在4.5-9小时内，同时符合核心梗死core＜70ml，Tmax：Core＞1.2，Tmax减去Core＞15ml，静脉溶栓/动脉溶栓仍然是应该考虑实施的技术。 2019年Campbell教授在Lancet的文章提供了循证医学证据  

对于卒中辅助诊断工具，我们首先想到的是大名鼎鼎的RAPID，国内东软医疗的NeuBrainCARE(脑缺血图像辅助评估软件)也获得了国内首张卒中领域NMPA三类证。可在90秒提供包含CBV、CBF、MTT、TTP、Tmax 5种参数的灌注图谱，在检出核心梗死区和缺血半暗带方面，准确率高达95%。

东软医疗卒中核心功能

在CCTA(冠状动脉血管成像)领域，数坤科技的头颈CT血管造影图像辅助评估软件(CerebralDoc)已获批我国头颈CTA领域首张NMPA三类证，可辅助医生快速完成头颈部CT血管图像处理，如自动检测狭窄、斑块、动脉瘤等血管异常和高风险病灶等，其重建影像质量表现合格率约92.1%。

数坤头颈AI

此外，联影与推想也分别获得了“颅内出血CT图像辅助分诊软件”NMPA三类证，实现了颅内出血分诊提示和出血体积定量分析功能，可对颅脑CT平扫影像进行显示、处理、测量和分析，用于对超急性期、急性期颅内出血患者的分诊提示。 至此，出血和缺血卒中都拥有了NMPA三类证。

冠脉

目前，冠脉AI聚焦常规CCTA所关注的狭窄、斑块、血流储备分数FFR、冠周脂肪等关键点。

作为一项能准确反映心肌缺血程度的新指标，FFR逐渐在学术界确立起金标准地位。在该领域，荷兰Medis Medical Imaging与意大利Pie Medical Imaging是caFFR(冠状动脉造影血流储备分数)的头部企业；而在ct-FFR中，美国HeartFlow是当之无愧的霸主，几乎所有依靠流体力学计算的ct-FFR模式，都无法绕开其专利。然而，其计算量大，对硬件要求高，且耗时较长，单次FFR耗时约1小时左右。

HeartFlow的ct-FFR

2020年初，科亚医疗ct-FFR产品深脉分数DVFFR获批   首张NMPA三类证，随后也获得了FDA、CE认证，此外，国内睿心医疗、心世纪、冠生云也有类似产品。从原理上，HeartFlow的FFRct是基于流体力学仿真技术的计算模型，以科亚医疗代表的ct-FFR是基于AI深度学习技术的是预测模型。从临床效果来看，基于AI的ct-FFR的准确性也已经处于比较优秀的水平。

国内ct-FFR表现汇总

在冠脉狭窄方面，数坤心脏冠脉狭窄AI是我国该领域首张NMPA三类证。在心肌微循环、缺血原因辅助判定方面，目前还没有看到成熟产品，但是AI仍具备潜力。

胸部

席卷全球的新冠肺炎疫情催生了肺炎AI的诞生，在短时间内涌现了很多肺炎辅助诊断工具。仅2021年就有深睿医疗、联影智能、腾讯医疗、数坤科技等企业取得了肺炎NMPA三类证。

深睿肺炎AI

作为最广为人知的AI，肺结节AI应该是将人工智能辅助诊断带入到大众视野的先行者。2020年11月，国家药监局批准我国首个基于深度学习技术的肺结节AI三类证，归属于推想科技。随后，各种肺结节AI如雨后春笋般涌现。由于肺结节的重要性以及诊断困难性，也展开了假阳性、医生与人工智能PK等话题。

推想肺结节AI

胸部骨折，尤其是肋骨骨折，是胸部CT检查经常要面对的问题，该领域先行者也很多，但首张骨折NMPA三类证由联影医疗摘得。

联影骨折AI诊断流程

此前，汇医慧影也宣布获批国内首张X射线骨折NMPA三类证，这也是国内同类产品的首次获批，其DR骨折AI是国内唯一手握国内NMPA、欧盟CE双重认证的X射线骨折AI产品。

3、AI前景光明 由于庞大的患者群体，以及医疗资源分布不平衡等原因，我国成为比较适合AI辅助诊断的典型市场，这也是国内涌现众多医学影像AI企业的原因之一。下表简单总结了迄今的CT类AI产品，我们可以发现，部分企业已在全面布局，并将其作为CT配套的优先选项。

CT类AI汇总(原创)

2022年8月，科技部等6部门印发《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》的通知，明确在医疗领域积极探索医疗影像智能辅助诊断、临床诊疗辅助决策支持、医用机器人、互联网医院、智能医疗设备管理、智慧医院、智能公共卫生服务等场景。与此同时，我们也看到，在很多热点领域AI迅速进入了内卷，企业盈利模式也受到了相当大的挑战，甚至出现了“叫好不叫座”的现象。在此浪潮下，头部企业脱颖而出伴随的一定是淘汰和兼并，如依图科技的医疗影像AI业务并入深睿医疗。从各企业招股书来看，AI厂商迫切希望获得融资支持。相信在短暂的起跑后，接下来的长跑才是真正的考验。  

同时，我们忠心希望各大厂商各发挥所长，走入良性发展的轨道，让全球看到中国AI势力的新气象，毕竟AI辅助诊断的蓝图值得期待。。。

END

“医工研习社”旨在分享医学影像设备相关知识，坚持有理有据的输出。虽以严谨著称，但难免有疏漏，欢迎批评指正，谢谢。  

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