医学影像人工智能进展？

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一、影像诊断市场规模

据Zion Market Research测算，全球影像诊断市场在2016-2021年年复合增长率（CAGR）约为6.0%，预计在2021年市场规模将达335亿美元。据Signify Research报告显示，全球人工智能医学影像市场有望将在2023年达到20亿美元规模。中国多家机构预测，到2020年国内医学影像市场规模将达6000-8000亿元。据机器之心数据统计，2016年中国医学影像相关企业（包含医学影像业务的通用型人工智能公司）累计融资额约63亿人民币，之后呈现快速增长趋势，2018年融资额度创历史新高，高达约300亿人民币，企业产品创新研发投入持续加码，诊断产品覆盖病种达近百种。

二、AI＋医学影像的技术原理与诊断效果

人工智能在图像识别领域的持续快速发展为医学影像诊断痛点带来曙光。"AI+医学影像"，是将人工智能在图像识别领域不断取得的前沿性突破技术，应用在医学影像领域，从而达到提高诊断效率和准确率的目的。人工智能主要应用在医学影像的诊断环节，可以分为两个阶段：一是利用图像识别技术对患者的影像进行识别，标注病灶关键信息，给出初步诊断结果，助力影像医生诊断效率的大幅提升；二是基于深度学习不断优化，通过大量已有的影像数据和临床诊断信息训练人工智能系统，使其具备独立诊断疾病的能力，在目前诊疗体系的基础上进一步降低复杂疾病的误诊率，从而带来医学影像总体诊断水平的提升。

人工智能在图像识别领域的持续快速发展为医学影像诊断痛点带来曙光。"AI+医学影像"，是将人工智能在图像识别领域不断取得的前沿性突破技术，应用在医学影像领域，从而达到提高诊断效率和准确率的目的。人工智能主要应用在医学影像的诊断环节，可以分为两个阶段：一是利用图像识别技术对患者的影像进行识别，标注病灶关键信息，给出初步诊断结果，助力影像医生诊断效率的大幅提升；二是基于深度学习不断优化，通过大量已有的影像数据和临床诊断信息训练人工智能系统，使其具备独立诊断疾病的能力，在目前诊疗体系的基础上进一步降低复杂疾病的误诊率，从而带来医学影像总体诊断水平的提升。

图表  1：AI＋医学影像的技术原理与诊断效果

三、医学诊断人工智能的优势

人工智能和医学影像的结合，能够为医生阅片和勾画提供辅助和参考，大大节约医生时间，提高诊断、放疗及手术的精度。

1、病灶筛查：针对 X 线、CT、核磁共振等医学影像的病灶自动识别与标注系统，大幅提升影像医生诊断效率，同时可以帮助医生发现难以用肉眼发现和判断的早期病灶，降低假阴性诊断结果的发生概率；目前系统对十万张以上的影像进行处理，用时仅数秒之间。

2、靶区自动勾画：靶区自动勾画及自适应放疗产品帮助放疗科医生对200-450 张 CT 片进行自动勾画，时间大大缩短到 30 分钟一套；在患者 15-20 次上机照射过程中间不断识别病灶位置变化以达到自适应放疗，有效减少射线对病人健康组织的伤害。3）影像三维重建：基于灰度统计量的配准算法和基于特征点的配准算法，解决断层图像配准问题，节省配准时间，提高配准效率。相对于传统模式，AI 阅片可大幅提升效率、降低微小病灶的遗漏、提高准确率，而且通过 AI 完成初筛及诊断，由人工完成确定，不仅能保证更高的诊断质量，也带来成本大幅下降。

图表 ：人工阅片与 AI 阅片对比

四、医学影像领域人工智能技术发展的未来趋势

1. 医学影像技术进一步发展：医学影像系统中成像设备技术升级、影像设备图像处理算力增加、智能诊断软件集成病种增多、影像数据融合应用、迁移学习加速影像诊断模型训练。

2. 人工智能在医学影像应用领域不断拓宽：除疾病的鉴别诊断外，还可应用于分子及细胞层面图像处理、应用于介入影像学、助力非外科手术方法诊断及治疗等。

3. 医学影像产业升级：区域影像数据中心建设促进区域级别影像数据流转及应用，医学影像专家团队开发模型评估体系与统一标准作为产业界产品标准等。

五、医学影像中人工智能技术落地案例简述

腾讯觅影：腾讯觅影利用腾讯优图在大数据、图像识别与深度学习方面的技术，对早期肺癌的敏感度（识别正确率）达到 85% 以上，在良性肺结核的特异性（识别正确率）超过 84%，对于直径大于 3mm 小于 10mm 的微小结节检出率超过 95%。

博为软件：博为肝脏三维手术规划系统解决了肝脏切除手术方案设计困难问题，通过对原始的CT数据进行后处理重建为三维立体图像，精准肝脏分割与分段，自动提取肿瘤病脏，直观地展示肝脏肿瘤、肝段、肝脏内部复杂的管道解剖结构，对病例进行量化分析，并自动生成临床脏器定量分析报告。

Curexo：由美国 Curexo 公司制造的Robodoc主要用于膝关节和髋关节置换手术。RoboDoc 包括两部分：手术规划软件和手术助手，分别完成 3D 可视化的术前手术规划、模拟和高精度手术辅助操作。RoboDoc机器人采用了四轴直角坐标工业机器人本体，使用患者股骨上插入的钛金属定位针来实现机器人与患者骨骼的相对定位，精度达到了0.1mm。RoboDoc主要用于关节置换术中辅助骨骼和假体的成形、定位和植入，可提高全膝（髋）置换手术的质量。深思考：基于宫颈细胞学领域知识，通过深度学习、机器学习、医学图像处理等技术提取宫颈细胞的关键特征，自动分割团簇重叠细胞，快速识别涂片上病变细胞的分级类别，实现宫颈细胞涂片的辅助阅片。深思考人工智能辅助阅片机器人可在100秒内完成单张涂片的阅片，适配国内多种制片方法，其中鳞状上皮细胞异常敏感性约为98.4%，特异性约99.77%，腺细胞异常敏感性约为93.4%，特异性接近90%。