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超声医生缺口15万,为何人工智能难以替代人工

近日,深圳龙华区的(de)一家医院在其公(gong)众号上打出了这样的(de)招聘广告,类似急招超声医生的(de)帖子在网上也很常见,这背后折射的(de)是(shi)当下超声人(ren)才匮乏的(de)窘况。公(gong)开数据显示,我(wo)国超声人(ren)才缺口至少15万。

医学影像分析工作量大且繁琐,极度消耗医生精力。近年来,人(ren)工智能(AI)在医学影像行业(ye)中正得到应用,目的(de)是(shi)帮助“解放”医生双手,但具体到超声领域的(de)应用却不尽如人(ren)意,目前获得国家药监局医疗器械第三类注册证的(de)AI医学影像产品(chanpin)中,尚看不到与超声相关的(de)产品(chanpin),而获批的(de)产品(chanpin)主要集中在X线、CT这些领域。

在医学影像诊断中,超声是(shi)应用最广的(de)。在我(wo)国AI医疗发展中,医学影像成为最热门的(de)应用方向,但为何到了超声这样的(de)细分领域,就进展缓慢?

近日,科技(keji)部等六部门印发了《关于加快场景创新以人(ren)工智能高水平应用促进经济高质量发展的(de)指导意见》,提出要着力解决人(ren)工智能重大应用和产业(ye)化问题,全面提升人(ren)工智能发展质量和水平,其中医疗领域要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(ren)、互联网医院、智能医疗设(she)备管理、智慧医院、智能公(gong)共卫生服务(fuwu)等场景。

AI超声发展的(de)难题

目前临床应用较广的(de)医学影像设(she)备包括X线、CT、磁共振、超声四类,其中超声基于安全、无创、实时、经济、便携等优点,在临床上得到广泛应用。超声医学影像设(she)备也是(shi)医院、影像中心等医疗机构常用的(de)临床诊断仪器,应用领域从早期的(de)腹部及妇产科诊断,已拓展至心血管、神经、肌肉骨骼等多领域临床诊断,并逐步渗透至超声引导介入等非诊断领域。

中国有超过20万超声医生,与此对(dui)应的(de)是(shi),每年超声检查数量达到约20亿人(ren)次,远超CT每年2亿人(ren)次的(de)检查数量。超声检查市场需求大,但预约检查不易,原因是(shi)超声医生资源匮乏,而培养一名合格的(de)超声医生,往往需要3到5年的(de)时间(shijian),在产前胎儿筛查领域,甚至可能需要5到8年时间(shijian)。超声检查主要靠手动操作,很依赖医生的(de)经验,且对(dui)医生有着很高的(de)技术要求。

2020年2月,美国FDA批准Capture Health开发的(de)人(ren)工智能超声影像辅助系统,给超声影像应用带来了突破。近年来,中国一些企(qi)业(ye)也在布局AI超声领域,试图利用AI来辅助超声诊断。然而,截至目前,相比其他(ta)AI医学影像赛道,AI超声赛道的(de)竞争远不如想象中的(de)激烈。

“在AI影像行业(ye)发展中,AI超声起步晚,发展缓慢,商业(ye)化落地艰难,制约AI超声发展的(de)痛点是(shi),与临床的(de)需求并不匹配,其中之一是(shi)难以实现实时诊断能功能。”中山大学附属第一医院妇产超声科教授、主任医师谢红宁对(dui)第一财经记者表示,CT、核磁、X光等放射科影像的(de)采集与诊断是(shi)分开的(de),采集可以由技师来完成,阅片则由放射科医生完成,后者可以通过判断静态图像进行诊断,但超声诊断的(de)难点在于图像采集与阅片需要同时完成,需要超声医生手、眼、脑的(de)同时配合,采集到不同切面的(de)动态图像并进行实时诊断。要辅助超声医生可以实时诊断的(de)话,AI超声开发的(de)难度很大。

“如在乳腺癌筛查领域,大部分的(de)AI超声产品(chanpin),需要医生先扫描找到肿块图像,将其抓取成静态图,再由AI系统来判别是(shi)良性还是(shi)恶性。这种模式下,万一医生看不到这个肿块时,就会产生漏诊风险。”中国超声医学工程学会副会长、广东省超声医学工程学会会长、教授李安华对(dui)第一财经记者说。

对(dui)于超声医生而言,如果还要靠他(ta)们(men)来抓取静态图,再交给AI系统判断,不仅不能提高工作效率,反而会增加工作负担,而本身超声诊断工作就已足够繁琐。

目前的(de)AI超声除了缺乏实时诊断能力外,立体结构识别能力也存在短板。“超声医生在扫描图像过程中,是(shi)需要建(jian)立立体思维能力的(de),需要在脑中建(jian)立立体结构来进行判断,但目前多数的(de)AI超声系统尚未实现立体结构识别能力。”谢红宁说。

在李安华看来,之所以AI超声与临床应用存在着很大的(de)脱节,一方面跟复合型人(ren)才稀缺有关,开发AI超声产品(chanpin)的(de)主要以工程师为主,并不具备临床实践经验,无法很好(hao)地领悟到临床的(de)真正需求;另外一方面也受算法框架的(de)限制。“算法框架与AI分析产品(chanpin)的(de)准确度和实时性是(shi)强相关的(de),而现在国内几乎所有的(de)AI公(gong)司(si)使用的(de)都是(shi)开源算法,各家公(gong)司(si)的(de)算法效能仍要取决于对(dui)开源算法重新编译的(de)质量如何,而重新编译工作,本身挑战就很大。”

如何破局

虽然AI超声的(de)发展仍存在一些困局,但并不意味着临床上就没有需求。

“我(wo)们(men)面临医、教、研‘三座大山’,日常除了承担医学影像诊断工作外,还有教学、科研的(de)任务,我(wo)们(men)很希望AI可以赋能,来提升工作效率。”谢红宁说。

李安华表示,不同超声医生的(de)扫查手法有所不同,采集图像的(de)质量也会参差不齐,而一款优秀的(de)AI产品(chanpin),除了要能够帮助医生进行辅助诊断外,还可以助力超声图像的(de)质控,建(jian)立图像采集统一标准。具体到医院端,AI超声有两大应用场景,一是(shi)在医院质量控制上,AI辅助可以起到监督作用,以产前超声为例,按照国家标准,中孕期B超筛查要留取30多个标准切面,而AI超声可以判断这些切面是(shi)否标准;二是(shi)可以解决基层优质资源短缺的(de)难题,帮助高资历医生培养年轻医生。

“当下大医院的(de)‘虹吸效应’依旧存在,许多乡镇培养出来的(de)超声医生很容易被上一级医院调走,导致乡镇很难留住人(ren)才,如何通过AI医疗来解决基层人(ren)才的(de)缺口也显得至关重要。”李安华说。

目前仍有企(qi)业(ye)尝试在AI超声领域进行破局。

如刚刚过去的(de)7月,在广东省医学会第六次产前诊断学学术会议上,广州爱孕记信息科技(keji)有限公(gong)司(si)联合包括中山大学附属第一医院在内的(de)全国多家三甲医疗机构以及华南理工大学计算机学院,耗时5年共同研发的(de)超声AI智能化系统“爱孕智声”正式对(dui)外亮相。在实现实时同步分析结果方面,该系统已有所突破。

“就好(hao)像给超声医生准备了一个导航助理,全程可以通过声音、文字、图像等方式提醒超声医生关注检查流程规范化以及异常情况。关于这款产品(chanpin)的(de)定位,在面向高年资医生群体方面,希望可以帮助他(ta)们(men)减少一些重复性劳动,释放出时间(shijian)来去做创造性和决策性工作;面向年轻医生群体方面,也希望可以起到质控培养作用,帮助他(ta)们(men)减少漏诊、误诊概率。”广州爱孕记创始人(ren)兼CEO、博士汪南对(dui)第一财经记者表示。

汪南也表示,AI超声要实现实时同步分析的(de)功能,在开发过程中确实困难重重。“目前能开发出算法的(de)人(ren)才主要集中在海外,而这些算法更多是(shi)用于自然图像的(de)识别,如果要应用到超声领域,必须对(dui)底层的(de)算法做大量的(de)编译优化工作,让其适应应用场景属性,并且编译完成后也需要进行大量测试,最后形成自己的(de)算法,这需要投入大量的(de)时间(shijian)、精力、资源等。”

上述这款产品(chanpin)目前获批的(de)医疗器械注册证属于第二类,可以在医院进行销售,但要实现更高难度的(de)功能,仍需要获得第三类注册证。据第一财经记者了解,今年8月份,爱孕智声产品(chanpin)在河南和安徽的(de)三甲医院也完成了国家药监局第三类医疗器械临床试验的(de)首例入组。

李安华表示,目前超声AI要真正实现商业(ye)化落地,仍要解决如何提高产品(chanpin)成熟度以及谁来付费这两大问题。

“我(wo)们(men)也正在探索开发不同定位的(de)服务(fuwu)和产品(chanpin),以适应不同的(de)应用场景和诉求。”汪南对(dui)第一财经记者表示。

纵观目前AI医学影像行业(ye)的(de)发展,虽然还处于价值实践期,但前景依旧被市场看好(hao)。

头豹研究院近期发布的(de)报告显示,AI医学影像主要应用于医疗健康市场和大健康市场场景中,根据这两个主要场景预计,中国AI医学影像市场规模将从2021年的(de)8.2亿元增至2025年的(de)1376亿元,2021年至2025年的(de)复合增长率为102.4%。

广东省人(ren)工智能产业(ye)协会常务副会长兼秘书长张崟表示,在国家政策以及市场需求共同推动下,在图像识别辅助诊断这一热门赛道上,预计仍涌现出更多优秀的(de)企(qi)业(ye)以及产品(chanpin)。 【编辑:陈海峰】

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