這些年，人工智能應(yīng)用于醫(yī)學(xué)界是非常熱的話題。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，占比越來越高。其中最明顯的趨勢是將醫(yī)生從繁重的診斷工作中釋放出來，去實施價值更高的醫(yī)療過程，從而解決醫(yī)生資源不足的問題，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)療圖像的識別和應(yīng)用，其在人工關(guān)節(jié)置換的術(shù)前定位和測量，已經(jīng)有了重大的突破。
1、關(guān)節(jié)置換-20億的市場
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，因為手術(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，因而被稱為20世紀(jì)最成功的手術(shù)發(fā)明。
據(jù)統(tǒng)計，到2018年，單是北京人工關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)換手術(shù)已經(jīng)破萬例，全國總量已達(dá)40萬例，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。這已經(jīng)成為了非常巨大的社會和現(xiàn)實需求。單個人工髖關(guān)節(jié)置換手術(shù)至少需要10萬元，那么在即使僅僅考慮國內(nèi)，這也是將近20億元、每年都在高速增長的新興醫(yī)療市場。
2018年北京關(guān)節(jié)置換手術(shù)增長趨勢
可能讀者對這個市場規(guī)模不太有概念，我舉個簡單的例子，目前國內(nèi)EDA市場的規(guī)模也就連是幾十億的量級，因此20億高速增長的規(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)的研究問題也逐漸受到重視，如果可以通過自動化手段提升手術(shù)效率，那么帶來的商業(yè)價值和市場潛力都極為巨大。
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自動術(shù)前測量
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，但是依然很依賴經(jīng)驗。大多數(shù)高年級醫(yī)師可以憑借積累多年的經(jīng)驗快速，但是對于年輕醫(yī)生來說，如果手術(shù)中人工假體的植入位置出現(xiàn)錯誤，將會嚴(yán)重影響患者的康復(fù)和長期療效，嚴(yán)重的可能會引起大規(guī)模并發(fā)癥，比如會出現(xiàn)下肢不等長、脫位、骨折、神經(jīng)損傷、甚至假體松動。
而術(shù)前測量又直接決定了手術(shù)位置在哪兒，這是一項非常精密且耗時的工作，比如如何確定植入假體的大小、型號，甚至前傾、外展角度、截骨高度、短縮多少如何恢復(fù)等等，上述任何一項都有可能會直接影響手術(shù)成敗。也都會對病人的康復(fù)產(chǎn)生巨大挑戰(zhàn)。
比如如果手術(shù)前和手術(shù)中假體測量出現(xiàn)誤差，患者可能會出現(xiàn)術(shù)后雙下肢不等長，會直接嚴(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)，測量結(jié)果長度差小于1cm的患者中，大多數(shù)行走無跛行，而在長度差大于2cm的患者中，會有1/4的患者出現(xiàn)跛行。在曾經(jīng)的實驗中，145例患者術(shù)后發(fā)生雙下肢不等長的有17例，這對于患者來說，會極大的影響其生活體驗。
那么有沒有可能通過某些自動化方法或者軟件來完成準(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，來自約翰霍普金斯大學(xué)的學(xué)者曾經(jīng)提出通過兩階段卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（CNN）來檢測X射線成像圖譜的手術(shù)測量標(biāo)志點，并且能夠從任意角度來完成成像檢測。同時，也有有其他的一些研究試圖引入人體解刨學(xué)特點，通過找到原本手術(shù)測量標(biāo)志點之間的關(guān)系自動標(biāo)注。但是在實踐環(huán)節(jié)中，這些方法的準(zhǔn)確率相較傳統(tǒng)方案，并沒有提升太多。
不過這個準(zhǔn)確率的問題在MICCAI會議上，被達(dá)摩院的AI團(tuán)隊提出的方案所大幅度推進(jìn)。
達(dá)摩院團(tuán)隊認(rèn)為，醫(yī)療圖像里不僅僅可以檢測標(biāo)志點，而且能同時自動學(xué)習(xí)這些手術(shù)測量標(biāo)志點之間的關(guān)系，比如可以通過添加一個標(biāo)志點的空間關(guān)系損失函數(shù)，來獲得更加精確且高效的手術(shù)測量標(biāo)志點檢測結(jié)果。這種思想也就是把傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別為兩個支路：一個標(biāo)志點預(yù)測分支，另一個邊緣預(yù)測分支。在這種思想下，圖像會先通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理，再分別輸入兩個分支做不同目的的推理。其中標(biāo)簽預(yù)測分支將會把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理過后的高維特征轉(zhuǎn)換為熱點圖，而邊緣預(yù)測分支將會把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理過的邊緣高維特征降維，此后向量化的標(biāo)記將會提取更好的特征，這樣可以通過一個專門針對標(biāo)識空間位置建立的損失函數(shù)來提高邊緣標(biāo)簽預(yù)測的準(zhǔn)確度。
從最終結(jié)果來看，新加入的邊緣預(yù)測分支表現(xiàn)良好，最終結(jié)果相比其他算法也具有大幅的提升。
毫無疑問，在目前的技術(shù)條件下，AI輔助的術(shù)前測量已經(jīng)比較成熟，也實際上具備很高的商用價值，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
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，針對醫(yī)療產(chǎn)業(yè)人員嚴(yán)重缺乏的問題，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)隊則通過自身快速的醫(yī)療產(chǎn)業(yè)化，快速把算法脫離實驗室，同時不斷適應(yīng)新冠肺炎的診療方案，在眾多醫(yī)院展開了規(guī)模試點，大幅度提升了醫(yī)院處理速度和水平。
如果我們冷靜下來回頭看到話，對醫(yī)療行業(yè)來說，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)厝巳簬磔^高的醫(yī)療體驗提升。
“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)見到，從今年開始，伴隨著原來越多的醫(yī)療AI產(chǎn)業(yè)落地和“疫情”效應(yīng)的推動，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)字時代的到來，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)人的看病門檻。未來總有一天，AI醫(yī)療可以“讓天下沒有難看的病”，我們也期待著在家就能享受豐富醫(yī)療資源的未來。
