AI技术能给国内排长队的核磁检查带来哪些改变?

设备拥有量少、技师水平差异、检查本身所需的时间长,此前造成了有些地区患者要等上一个月才能做上检查。

图片来源:视觉中国

记者 | 金淼

3月28日,GE医疗发布“智简”AI平台,这是磁共振领域推出的首个成像端基于深度神经网络算法构建的技术平台,能够提升磁共振成像效率。

磁共振成像是一种常见影像检测手段,通过物理办法让人体质子发生共振,再收集不同组织发出的能量信号,经过计算机处理,获得任意方向、角度解剖病变的图像。其能够更早、更准确地得出医学影像诊断,广泛应用于全身系统,具有其它医疗设备难以比拟的优势。

近年来,医学成像领域的人工智能技术不断发展,基于CT、X线摄像系统等成像设备的AI技术研发火热,国内及全球多个科技公司及医疗器械公司皆有布局。但是由于成像原理、成像过程以及影像处理的复杂性,让AI技术在磁共振成像领域的发展和应用相对滞后。

“相较于CT相关的(人工智能技术),磁共振要更严格一些,主要是图像多维度的因素,以及成像的特点,使得这一块儿(人工智能技术)的难度会大一些。”    东部战区总医院医学影像科主任卢光明教授表示,由于成像参与多、成像维度复杂,因此基于磁共振的深度学习模式突破有限。

从X光到CT再到磁共振的使用,人类能够看到信息越来越多,“看到得越多,人眼处理得信息量就越大,但人脑是有限的。”国家重点基础研究发展计划(973计划)首席科学家、中科院田捷教授田捷教授表示,而通过人工智能能够更好帮助医生“看得更清楚”。

以往接受磁共振检查的患者,一半以上都可能因为包括胃肠道蠕动、吞咽等各种原因产生伪影。“伪影”是指图像变形、重叠、缺失、模糊等,致使图像图像质量下降,医生难以得出准确诊断。

而GE医疗中国磁共振产品部总经理赵霞表示,严格意义上,大约20%的检查都需要重新再做,而这也给医院的运行成本、患者的检查时间造成较大压力。但AI的使用能够极大程度通过算法抑制伪影,提升图像质量,降低医患处理及等待时间。

另一方面由于磁共振设备原理复杂,对于操作者的技术水平要求也比较高,而AI的使用,也能够极大程度便捷化操作流程。“原来可能因为技师水平差异,造成图像质量不同。但是AI对于图像的规范化、质控都能够起到很大的帮助。”赵霞说。

事实上,虽然国内近年来核磁共振设备不断增长,2011年到2015年,1.5T和3.0T磁共振设备年复合增长率分别为13.6%和9.3%,每百万人口核磁共振设备拥有量增加到6.6台。但是作为全球人口数量最多的国家,囿于经济原因,国内每百万核磁共振设备拥有量仍然低于欧美等发达国家——2017年底,美国和德国每百万人口磁共振设备拥有量分别为37.7和34.5台。

但另一方面,核磁检查本身扫描时间相较于X线、CT等设备要更长,而国内设备拥有量的问题,也进一步加剧了患者的等待时间。因此,第三方医学影像检验中心也应运而生。

德勤生命科学与医疗行业管理咨询主管合伙人俞超接受界面新闻采访时表示,目前国内核磁共振设备市场分为存量市场及增量市场,一部分医疗机构此前采购的核磁共振设备会逐渐替代,另一方面包括第三方机构的兴起,带来了新的增量市场。

“核磁共振装机量在不断地提升,特别是这次的新冠疫情之后,我们觉得整个中国医疗的环境会发生一些显著的变化,比如说国家会更加重视基层疾病的预防工作,建立起强大的疾控网络,这就意味着大量的医院投资。”俞超说。

但核磁动辄几百万元的采购成本,此前一定程度上影响了医疗机构的决策。

近年来,国内也相继政策鼓励医疗设备生产企业与融资租赁公司合作,为各类医疗机构提供分期付款采购大型医疗设备的服务。这种合作很大程度上缓解了医疗机构对高精尖医疗设备的需求,也有效地推动了各级医疗机构的发展。

来源:界面新闻

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