这道医学影像的“应用题”,雅森用数据分析给出了答案

2016-08-12 10:31:54     作者:奕欣      来源:雷锋网

“用数学的方法去解一道医学的应用题。”

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如果把病人的整个诊断过程看作一张试卷,医学影像就好比一道应用题。解答这道应用题的通常方式,是根据医生的目测及临床经验来判断。然而,即使是经验再丰富的医生,再高精度的影像设备,也有可能出现误诊的情况。

根据中国医学会的一份误诊数据资料显示,中国临床医疗总误诊率为27.8%,器官异位误诊率为60%,恶性肿瘤平均误诊率为40%,如鼻咽癌、白血病、胰腺癌等,肝结核、胃结核等肺外结核的平均误诊率也在40%以上。

误诊率如此高,其实并不全因为医生一时疏忽,而有着更深层的原因。而成立于2006年的雅森科技,当年同样也在为这个问题而思考着。

审题

影像诊断主要分两类:结构类影像及功能类影像。

结构类影像简单理解,就是“所见即所得”的影像,比如X光、CT就属于这一种,它能够非常直观地观察到生理结构,判断是否有物理变化的病变,相当于“大家来找茬”的玩法,但它对于一些没有明显物理变化的疾病,就束手无策了。

而功能类影像,用不太准确的比喻来说,则相当于结构类影像的“补集”。这类影像能够研究脏器细胞对某种物质的代谢能力,从而反映出这个脏器的功能是否正常。机器检查放射性示踪剂在人体代谢的状况,记录反应能量代谢的数据矩阵,通过一张二维的影像片子来呈现。

当然,它的缺点也非常耐人寻味:不能定位,现有工具也不能实现具有统计学意义的定量分析。影像不能反映真实生理结构,只能通过影像像素的明暗程度来表示代谢的强弱程度、是否异常,而医生又无法研读数据矩阵。这样一来,诊断结果只能全凭医生的肉眼和经验来判断。即使是专家,误诊漏诊率也在30%-50%。

功能类影像背后多维度的数据矩阵,如果在精确量化的基础上,通过与正常人群组进行统计比对,在疾病诊断上就具备了实际的意义。

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解题方法

雅森科技所要解决的医学影像“应用题”,就是帮助医生做到精准的量化。 “我们不处理表面的影像图像,挖掘分析影像背后的数据矩阵,结合中国的正常人数据库,通过统计比对,用科学的手段得出结论,不再凭经验主观判断,将精准度提高到95%。” CEO陈晖如是说。通过医学影像数据的分析,实现自动辅助诊断——这就是雅森的人工智能之路。

在2004年,雅森科技起初是为医院提供基础的IT服务软件,影像设备的报告系统。但创始人们发现,虽然完成了自底层开发的PACS,但面对已经占坑的几个老牌厂商,自己这种后来者完全不具优势。

而正在思考转型出路时, 与宣武医院就脑定量分析开展的实验课题,激发了雅森的灵感。实验需要一个基于SPM思想的、适合中国病人的分析软件,来进行定量分析。SPM(Statistical Parametric Mapping)即统计参数图,是目前世界上脑影像定量分析的最前沿的理论,也是被公认的业界标准。基于SPM理论而实现的分析结果,可以辅助医生进行量化诊断,突破传统方式的限制,即达到99%以上的置信率。

CTO李刚跟团队商量后觉得,如果将这种定量分析思想用在其他器官疾病的分析上,这将是对传统诊断模式的重大颠覆,值得一做。于是在2008年雅森开始研究SPM理论,李刚也开始了医学、数学储备知识的学习。“原以为2-3年就可以实现的软件,实际发现并没有这么简单:用数学的方法去解一道医学的应用题,这已经超越了单纯的软件开发。”CEO陈晖说道。

那么这道医学影像的应用题,也很自然地浮出水面了:如何从功能类影像入手,定量、定位、精准地进行医学诊断,最大程度的摒除主观、经验判断的弊端,解决医学影像的误诊、漏诊率高的难题。

比起拼速度的智能硬件行业,医学影像急不得,也急不来。经过近3年的SPM理论和相关基础知识学习后,雅森团队开始与多家国家重点医院展开战略合作,就脑、心脏、肝、脾、肿瘤及多病并发等领域的SPM技术开展合作。

面对着日新月异的医疗技术,雅森科技同样也需要提笔作答了。经过数年的开发,“玻尔”定量精准分析平台诞生了——这支“神来之笔”,完成了雅森在影像精准分析的目标。

答题

在“下笔”解答之前,雅森科技明确了影像精准分析的几个主要过程。

首先是采集影像数据。从影像设备或PACS读取原图数据,之后进行一系列的图像校正。

其次是进行归一化处理,使图像标准化。通过建立不同器官的生物物理模型,对影像矩阵进行多维归一化预处理,在最大程度减少个体导致的采集差异。简单来说,归一化是把不同的数据影像都调整到同一标准模型上,再做对比。

随后,将被试数据和正常人数据库做统计对比分析。其中最重要的,是符合标准的正常人数据库,这个库需要满足两个条件:

  • 包含足够多的维度,包括年龄段、性别、病史、种族等,维度越多,分析越精准;

  • 要经过严格筛选,比如基础智商、脑疾病相关病史、精神类疾病病史等。

目前雅森的数据主要来源为两个方面,病例数据来源于合作医院的研究数据,而正常数据为公司付费采集。

结合中国正常人群组数据库,实现对病灶位置的精确发现、定位、定数量、定体积。根据陈晖的说法,这一过程目前能达到99%的置信度。

最后雅森会给出诊断建议、药量建议。功能型影像定量分析的精准之处,主要体现在对异常区域的描述,包括位置、体积、质量、严重程度及建议用药等。将来我们会采用人工智能的方法,通过病历库进行进一步的数据处理,实现自动化的影像解读和诊断。

截止到目前,雅森科技是市面上唯一可以申请CFDA-3的医疗软件企业。什么概念呢?CFDA-3指的是治疗计划软件、决策支持软件,这其中包括自动辅助诊断软件和药物计算软件。而CFDA-2指的就是HIS、RIS/PACS等医院信息化系统,通常指用于医学信息和数据管理、查看、传输和贮存,而不包括自动辅助诊断。

CFDA医疗软件分级

至于雅森解答题目的报酬——商业模式,主要有两个:落地模式及SaaS云服务模式。

前者的主要用户为三甲及高端外资民营医院,购买License的形式或通过为医院免费提供精准分析平台,按月或按次收取数据库所使用的服务进行分账;后者主要面向二级医院,提供分析云平台及分析报告,有进一步需求的传送给对应的业内专家获取诊断指导。

到2012年,雅森完成了图像处理及算法技术基础平台,到2014年进入临床实验,全面启动产品化。

如雅森科技研究院院长李刚所言,“我们相信,影像大数据定量分析的发展,一定会为医学进入全新的数字影像时代注入活力;精确诊断会为医学发展的飞跃提供源源不断的动力。”

这道医学影像的应用题,雅森花了7年时间才算正式交出了一份满意的答卷。相信医学影像诊断的发展,会随着定量分析的不断优化而变得更加美好。

如果你对此感兴趣,欢迎点此观看雅森科技宣传视频。

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