這些年，人工智能應(yīng)用于醫(yī)學(xué)界是非常熱的話(huà)題。在醫(yī)學(xué)三大雜志——新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志、柳葉刀、JAMA上，AI與醫(yī)療相結(jié)合的論文，占比越來(lái)越高。其中最明顯的趨勢(shì)是將醫(yī)生從繁重的診斷工作中釋放出來(lái)，去實(shí)施價(jià)值更高的醫(yī)療過(guò)程，從而解決醫(yī)生資源不足的問(wèn)題，而AI在醫(yī)療界的應(yīng)用，可以大幅降低醫(yī)生的工作量，從目前醫(yī)療產(chǎn)業(yè)界的情況來(lái)看，AI輔助醫(yī)療吸引了大多數(shù)目光，而這其中進(jìn)展最快的領(lǐng)域或許當(dāng)屬醫(yī)療圖像的識(shí)別和應(yīng)用，其在人工關(guān)節(jié)置換的術(shù)前定位和測(cè)量，已經(jīng)有了重大的突破。
1、關(guān)節(jié)置換-20億的市場(chǎng)
現(xiàn)代意義上的人工髖關(guān)節(jié)出現(xiàn)于上世紀(jì)50年代，因?yàn)槭中g(shù)愈后良好，逐漸為當(dāng)前髖部各種終末病變的首選手術(shù)治療方法，因而被稱(chēng)為20世紀(jì)最成功的手術(shù)發(fā)明。
據(jù)統(tǒng)計(jì)，到2018年，單是北京人工關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)換手術(shù)已經(jīng)破萬(wàn)例，全國(guó)總量已達(dá)40萬(wàn)例，其中近60%為人工髖關(guān)節(jié)置換。而且，隨著規(guī)范化手術(shù)技術(shù)的推廣與普及、患者對(duì)手術(shù)接受度的提高以及醫(yī)療保障制度的完善，髖關(guān)節(jié)置換的手術(shù)量仍將以較快的速度不斷增長(zhǎng)。這已經(jīng)成為了非常巨大的社會(huì)和現(xiàn)實(shí)需求。單個(gè)人工髖關(guān)節(jié)置換手術(shù)至少需要10萬(wàn)元，那么在即使僅僅考慮國(guó)內(nèi)，這也是將近20億元、每年都在高速增長(zhǎng)的新興醫(yī)療市場(chǎng)。
2018年北京關(guān)節(jié)置換手術(shù)增長(zhǎng)趨勢(shì)
可能讀者對(duì)這個(gè)市場(chǎng)規(guī)模不太有概念，我舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，目前國(guó)內(nèi)EDA市場(chǎng)的規(guī)模也就連是幾十億的量級(jí)，因此20億高速增長(zhǎng)的規(guī)模，已經(jīng)有足夠的吸引力，而相應(yīng)領(lǐng)域醫(yī)療器械和手術(shù)行業(yè)的大幅度發(fā)展，也使相關(guān)的研究問(wèn)題也逐漸受到重視，如果可以通過(guò)自動(dòng)化手段提升手術(shù)效率，那么帶來(lái)的商業(yè)價(jià)值和市場(chǎng)潛力都極為巨大。
髖關(guān)節(jié)是人體軀干和雙下肢連接的樞紐，身體的重量都通過(guò)雙側(cè)髖關(guān)節(jié)向下傳導(dǎo)，也是現(xiàn)代人群最容易病變的部位之一。而髖關(guān)節(jié)被破壞，會(huì)嚴(yán)重影響日常生活和工作，經(jīng)保守治療不可能好轉(zhuǎn)的病人都可以考慮髖關(guān)節(jié)置換手術(shù)。而手術(shù)中最關(guān)鍵的地方在于術(shù)前定位。
2、AI自動(dòng)術(shù)前測(cè)量
雖然目前的人工全髖關(guān)節(jié)置換術(shù)流程已經(jīng)非常成熟，但是依然很依賴(lài)經(jīng)驗(yàn)。大多數(shù)高年級(jí)醫(yī)師可以憑借積累多年的經(jīng)驗(yàn)快速，但是對(duì)于年輕醫(yī)生來(lái)說(shuō)，如果手術(shù)中人工假體的植入位置出現(xiàn)錯(cuò)誤，將會(huì)嚴(yán)重影響患者的康復(fù)和長(zhǎng)期療效，嚴(yán)重的可能會(huì)引起大規(guī)模并發(fā)癥，比如會(huì)出現(xiàn)下肢不等長(zhǎng)、脫位、骨折、神經(jīng)損傷、甚至假體松動(dòng)。
而術(shù)前測(cè)量又直接決定了手術(shù)位置在哪兒，這是一項(xiàng)非常精密且耗時(shí)的工作，比如如何確定植入假體的大小、型號(hào)，甚至前傾、外展角度、截骨高度、短縮多少如何恢復(fù)等等，上述任何一項(xiàng)都有可能會(huì)直接影響手術(shù)成敗。也都會(huì)對(duì)病人的康復(fù)產(chǎn)生巨大挑戰(zhàn)。
比如如果手術(shù)前和手術(shù)中假體測(cè)量出現(xiàn)誤差，患者可能會(huì)出現(xiàn)術(shù)后雙下肢不等長(zhǎng)，會(huì)直接嚴(yán)重影響到患者下腰痛、甚至影響到站立、上廁所等日常生活。在相關(guān)研究中心對(duì)1171例人工全髖關(guān)節(jié)置換術(shù)進(jìn)行的術(shù)后患者進(jìn)行跟蹤調(diào)查后發(fā)現(xiàn)，測(cè)量結(jié)果長(zhǎng)度差小于1cm的患者中，大多數(shù)行走無(wú)跛行，而在長(zhǎng)度差大于2cm的患者中，會(huì)有1/4的患者出現(xiàn)跛行。在曾經(jīng)的實(shí)驗(yàn)中，145例患者術(shù)后發(fā)生雙下肢不等長(zhǎng)的有17例，這對(duì)于患者來(lái)說(shuō)，會(huì)極大的影響其生活體驗(yàn)。
那么有沒(méi)有可能通過(guò)某些自動(dòng)化方法或者軟件來(lái)完成準(zhǔn)確而且標(biāo)準(zhǔn)的髖關(guān)節(jié)置換規(guī)劃？答案是可行的。2018年左右，來(lái)自約翰霍普金斯大學(xué)的學(xué)者曾經(jīng)提出通過(guò)兩階段卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（CNN）來(lái)檢測(cè)X射線(xiàn)成像圖譜的手術(shù)測(cè)量標(biāo)志點(diǎn)，并且能夠從任意角度來(lái)完成成像檢測(cè)。同時(shí)，也有有其他的一些研究試圖引入人體解刨學(xué)特點(diǎn)，通過(guò)找到原本手術(shù)測(cè)量標(biāo)志點(diǎn)之間的關(guān)系自動(dòng)標(biāo)注。但是在實(shí)踐環(huán)節(jié)中，這些方法的準(zhǔn)確率相較傳統(tǒng)方案，并沒(méi)有提升太多。
不過(guò)這個(gè)準(zhǔn)確率的問(wèn)題在MICCAI會(huì)議上，被達(dá)摩院的AI團(tuán)隊(duì)提出的方案所大幅度推進(jìn)。
達(dá)摩院團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，醫(yī)療圖像里不僅僅可以檢測(cè)標(biāo)志點(diǎn)，而且能同時(shí)自動(dòng)學(xué)習(xí)這些手術(shù)測(cè)量標(biāo)志點(diǎn)之間的關(guān)系，比如可以通過(guò)添加一個(gè)標(biāo)志點(diǎn)的空間關(guān)系損失函數(shù)，來(lái)獲得更加精確且高效的手術(shù)測(cè)量標(biāo)志點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果。這種思想也就是把傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別為兩個(gè)支路：一個(gè)標(biāo)志點(diǎn)預(yù)測(cè)分支，另一個(gè)邊緣預(yù)測(cè)分支。在這種思想下，圖像會(huì)先通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理，再分別輸入兩個(gè)分支做不同目的的推理。其中標(biāo)簽預(yù)測(cè)分支將會(huì)把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理過(guò)后的高維特征轉(zhuǎn)換為熱點(diǎn)圖，而邊緣預(yù)測(cè)分支將會(huì)把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理過(guò)的邊緣高維特征降維，此后向量化的標(biāo)記將會(huì)提取更好的特征，這樣可以通過(guò)一個(gè)專(zhuān)門(mén)針對(duì)標(biāo)識(shí)空間位置建立的損失函數(shù)來(lái)提高邊緣標(biāo)簽預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。
從最終結(jié)果來(lái)看，新加入的邊緣預(yù)測(cè)分支表現(xiàn)良好，最終結(jié)果相比其他算法也具有大幅的提升。
毫無(wú)疑問(wèn)，在目前的技術(shù)條件下，AI輔助的術(shù)前測(cè)量已經(jīng)比較成熟，也實(shí)際上具備很高的商用價(jià)值，或許這也意味著AI在醫(yī)療領(lǐng)域的有一重要落地應(yīng)用正在嶄露頭角。
3、醫(yī)療AI的未來(lái)
隨著近幾年人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，AI在醫(yī)療領(lǐng)域的眾多場(chǎng)景都有所發(fā)展。特別是在疫情期間，眾多醫(yī)療AI企業(yè)在臨床輔助診斷、科研、藥物研發(fā)以及公共衛(wèi)生體系搭建方面發(fā)揮了重要作用。
比如在2020年初的疫情發(fā)生初期，針對(duì)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)人員嚴(yán)重缺乏的問(wèn)題，達(dá)摩院研發(fā)出的AI可以在20秒之內(nèi)完成原本需要15-20分鐘的CT影像判斷，分析準(zhǔn)確率可以達(dá)到96%。從疫情初期的短短兩個(gè)月里，新冠肺炎的診療方案更新了七版，而達(dá)摩院AI團(tuán)隊(duì)則通過(guò)自身快速的醫(yī)療產(chǎn)業(yè)化，快速把算法脫離實(shí)驗(yàn)室，同時(shí)不斷適應(yīng)新冠肺炎的診療方案，在眾多醫(yī)院展開(kāi)了規(guī)模試點(diǎn)，大幅度提升了醫(yī)院處理速度和水平。
如果我們冷靜下來(lái)回頭看到話(huà)，對(duì)醫(yī)療行業(yè)來(lái)說(shuō)，AI起的作用更像是一種規(guī)?；幕A(chǔ)公共衛(wèi)生體系。它有能力拉高“醫(yī)生”的平均經(jīng)驗(yàn)水平，讓“醫(yī)”變成“智醫(yī)”。這樣在一些醫(yī)療設(shè)施缺乏的地區(qū)，更能夠給當(dāng)?shù)厝巳簬?lái)較高的醫(yī)療體驗(yàn)提升。
“天將降大任于斯人也，必先苦其心志勞其筋骨”。我們也可以預(yù)見(jiàn)到，從今年開(kāi)始，伴隨著原來(lái)越多的醫(yī)療AI產(chǎn)業(yè)落地和“疫情”效應(yīng)的推動(dòng)，都在讓醫(yī)療AI行業(yè)的發(fā)展不斷加速、不斷走上正軌，相信隨著數(shù)字時(shí)代的到來(lái)，醫(yī)療AI可以和更多數(shù)字新基建深度合作，降低大多數(shù)人的看病門(mén)檻。未來(lái)總有一天，AI醫(yī)療可以“讓天下沒(méi)有難看的病”，我們也期待著在家就能享受豐富醫(yī)療資源的未來(lái)。
