人工智能突破影像设备软硬件局限
国务院近日印发《新一代人工智能发展规划》（简称《规划》），提出了面向2030年我国新一代人工智能（AI）发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施等内容，从国家层面推动技术创新。事实上，人工智能不仅是一个独立的巨大“蓝海”产业，当医学影像遇上人工智能，从数据红利、信息算法、技术融合等多个方面，医疗器械行业正在迎来智能化新机遇。
智能影像快速落地
《规划》目标谈到建设安全便捷的智能社会目标，要求加快智能医疗建设，推广应用人工智能治疗新模式、新手段，建立快速精准的智能医疗体系；探索智慧医院建设，开发人机协同的手术机器人、智能诊疗助手，研发柔性可穿戴、生物兼容的生理监测系统，研发人机协同临床智能诊疗方案，实现智能影像识别、病理分型和智能多学科会诊。
近年来，AI在医疗中的应用逐渐开始落地，包括自然语言理解类辅助诊断和决策，如IBMWatson学习了200本肿瘤领域的教科书、290种医学期刊的超过1500万份文献；医学图像识别类辅助诊断领域更是取得多样化进展，如皮肤癌智能筛查、糖尿病视网膜病变高灵敏度和高特异性诊断、先天性白内障诊断和治疗建议、十亿像素级病理图片乳腺癌淋巴结转移检测、颅内肿瘤术中快速诊断等。
近日，由阿里健康研发的医疗AI“DoctorYou”在万东医疗北京万里云医学影像中心正式发布，将医学知识和人工智能技术结合，自动识别并标记影像诊断中的可疑肺结节，提高医生工作效率。在此之前，西门子医疗推出“ALPHA+人工智能”影像解决方案，结合数据化临床病种知识库与依据规范和指南的影像处理流，形成“移动智囊”；上海联影深度融合了人工智能技术、深度学习技术及云计算技术，推出“肺癌早筛智能诊断引擎”，自动精准识别直径更小的肺结节并精准计算结节大小、密度等量化参数。
不难看出，影像检查设备和诊断识别引擎是如今医疗AI主要集中的创新领域，基于光学图像和像素图像的大数据智能辅助诊疗决策系统已开始在临床落地。阿里健康高级架构师范绎认为，医疗影像和慢病管理是医疗AI最快可以落地的方向。“适合接入医疗AI进行智能诊断的病种场景需要疾病本身具备清晰的病理逻辑（发生原因、发病机制、病理变化等）。此外，缺乏经验的医生可能有诊断困难的情况，且医疗AI的诊断结论能够向医生解释。”
影像智能辅助诊疗决策产品可分为两类：一类是基于电子病历的数据积累，进一步延伸医学影像诊断分析，以帮助医生提升影像诊断效率为目的，多为医疗互联网、云计算企业跨界探索；另一类则通过对医学影像数据本身的解读，以帮助医生提高影像诊断精准度为核心，多为传统医疗设备和器械厂商通过软硬件打包提供解决方案。
深度学习数据突破
AI深度学习在影像分割、病灶分类上优势明显。因此，研发影像结合体检数据的医疗大数据分析引擎会是未来技术发展的重要方向。《规划》明确提出瞄准应用目标明确、有望引领人工智能技术升级的基础理论方向，加强大数据智能、跨媒体感知计算、人机混合智能、群体智能、自主协同与决策等基础理论研究，建立数据驱动、以自然语言理解为核心的认知计算模型，形成从大数据到知识、从知识到决策的能力。
中山大学肿瘤防治中心放疗科副主任孙颖表示，对影像进行三维卷积操作，可以令人工智能神经网络神经元从三维空间信息中提取特征。“采用全卷积的形式，即网络中不引入全连接层，同时采用反卷积层来进行升采样；模型训练采用端对端的模式，可以引入残差连接来进一步优化网络识别性能。”
采用三维卷积技术，AI学习的参数可以计算三维空间信息，适合用于医学影像分析场景，并高效编码医学影像体的三维空间信息。在此基础上，深度学习借助大量计算资源和数据样本训练，持续更新和反馈。孙颖进一步介绍：“运用智能影像技术勾画鼻咽癌GTV（大体肿瘤区），我们挑选了170例患者的影像资料来进行AI训练，然后用30例验证，Dice相似指数0.84，AI与人工的误差仅为1.75mm。”
借助医疗影像数字化大数据分析，能够将人工智能、机器视觉、三维可视化和数字量化技术和医学专业诊疗融合研究、开发，应用于智能辅助诊断、三维可视化、量化分析、布针方案等术前规划、术中导航、术后评估技术，从而令临床治疗从依赖二维经验转变为精准三维、定量、数字，其模型复杂度远远大于2D自然图像，需要克服计算复杂度、模型效果的平衡等问题，才能真正满足临床需要。
AI影像诊断产品和医疗AI不应当试图替代医生，正确角色定位应当是医生的得力助手，在提高效率的同时，降低误诊率和漏诊率。北京荣之联科技股份有限公司王东辉举例称：“目前，超声甲状腺智能辅助诊断已经可以达到甲状腺结节探测率＞95%、良恶性诊断准确率＞85%，优于专家平均水平；腹部影像三维可视化系统参与MICCAI国际肝脏分割比赛，3DCNN初始分肝效果得分80.3，而人工分割平均得分为75。”
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健康硬件智能化时代到来新品牌迎发展契机
日前，由中国医药物资协会医疗器械分会主办的2017智能健康硬件生态论坛在北京举行。数十家智能硬件生产企业、移动医疗机构、相关渠道商、投资者等共聚一堂，探讨万物互联时代智能硬件在健康领域的发展趋势、服务体系打造，以及医疗数据变现价值等热点话题。
会上还发布了《2017年中国医疗健康智能硬件发展报告》（以下简称“报告”）。报告显示，经历了3年市场培育和发展，医疗健康终端产品逐渐被大众接受，开始进入高速发展阶段。
智能硬件将成独立品类
报告显示，目前天猫和京东还没有把智能健康类硬件作为单独品类显示。粗略来看，天猫TOP3硬件品类分别为智能手环、智能体温计、智能体脂仪；天猫销售TOP3智能健康硬件的品牌分别是飞利浦、孕橙和鱼跃。
同样，在实体店渠道，智能健康类硬件大多处于萌芽状态，在大部分医疗器械的销售渠道里，没有作为一个单独的品类来经营，只是零星的几个单品在经营。
不过，也有个别的专业医疗器械连锁渠道和部分医院开始启动智能健康硬件产品的品类规划及推广销售工作。如有着100多家医疗器械连锁店的康复之家，2016年在全国布局智能健康硬件，并把此品类作为一个专门品类经营。
报告显示，2017年康复之家的血压计销售分布中，智能血压计占总数的一半；制氧机和血糖仪的销售中，智能产品销量分别占比20%、15%。
据悉，智能硬件的概念在2014年已比成熟。据不完全统计，2014年全国就有近70家智能硬件企业拿到了融资，总规模约5亿美元，而经过3年的发展，医疗健康终端产品开始进入高速发展阶段。
康复之家健康集团董事长柏煜柏表示：“健康硬件的智能化不是趋势，已经是现实，无硬件不智能的时代已经到来。智能健康硬件是新兴品牌变道超车的最好机会。”
柏煜柏表示，康复之家将全渠道发力扶持智能硬件品牌商，优先推荐和深度服务顾客。据悉，目前康复之家销售的智能健康硬件产品有十七八个单品，销售额占到总销售额的7%~8%，2018年的目标是占总销售额的30%~40%。
据记者了解，目前市场上已有的健康硬件品类主要集中在体温、体脂、血糖、血压、尿液检测、心电、呼吸睡眠、疼痛和出行等领域。报告认为，未来智能硬件产品人性化、集成化会成为最终趋势。集血压、血糖、血脂等各种身体指标监测功能，呼吸制氧康复、用药辅助、出行辅助于一身的拟人化产品最终会出现在日常生活中。
打造利益共享销售模式
与会嘉宾普遍认为，智能健康硬件应回归初心，注重场景，使用便捷、提高人们生活品质是最为关键的。而在企业发展和营销模式方面，除了要打造商业体系，还应该整合资源、数据共享、共同发展。目前单纯靠数据盈利还是比较困难的，一定要靠智能硬件本身实现盈利，企业只有盈利了才能谈生存发展。
对此，弦圃智能科技上海有限公司CEO颜罡表示：“智能硬件如果想获得比较好的价值和认同，实现变现的话，首先要解决的问题是精准性和专业性。智能硬件的特殊性在于它必须将用户、医生和厂家三者的关系维护好。其中，医生是很重要的一个环节，医生的观点或者对产品的认同以及舆论导向很大程度上决定了产品的成败。”
他进一步指出，“在精准和专业得到医生认可的基础上，我们的智能硬件可以在院内和院外拓展一个新维度的检测支持。因为智能小设备相比大设备、专业级设备不具备天生的优势，但在早期检测、后期跟踪方面对用户有极大的好处，或者说可以帮助用户减少后继的医疗成本和痛苦。这是我们应该立足的智能硬件行业特点和未来实现盈利的基石。”
爱奥乐医疗器械深圳有限公司营销总经理张恒则表示：“智能硬件企业还应该重视自有生态链建设。由于患者和用户在我们手中无法变现，我们可以连接制药厂、慢病管理公司以及健康产业的相关公司，与它们进行数据协同，最后呈现一个共享的利益分配链，这是一种形式。另一种形式是，依靠像康复之家这样的具有商业闭环的平台，利用其已有的医院和零售门店资源完成产品销售和患者管理，这也是一种利益共享模式。”
本文由广州佳誉医疗器械有限公司/佛山浩扬医疗器械有限公司联合编辑
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发布于 ： 2021-08-30
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