【茂名投资】RSNA 2020热门清点:AI快速影像成新热门,疫情相关应用快速生长

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2020年12月4日,为期七天的第106届北美放射学年会(RSNA 2020)正式终结。作为全球最大规模的放射学专业展会,从1915年确立至今,RSNA见证了每一次医学影像的变化,成为医学影像手艺及应用生长的风向标,拥有来自全球136个国家的54,000多名会员。

本届RSNA主题是“HUMAN INSIGHT/VISIONARY MEDICINE”(人类洞悉/远见医学),也是历史上首次在云上举行,来自130多个国家的专家、学者、企业代表等放射学从业者,线上齐聚于RSNA年会,交流、探讨国际放射学领域最新的科研功效。

清点今年RSNA的亮点,医学影像AI在行业的不停渗透仍是最大主旋律,医学影像AI在脑卒中治疗、神经影像、乳腺癌筛查等领域中的新应用颇受关注。与此同时,基于AI的快速影像成为今年的新热门,对于医学影像更快、更高质量、更平安的追求渐成行业共识。此外,疫情当前,与新冠病毒治疗与诊断相关的AI算法与应用也成了本届RSNA的热门话题。

医学影像AI新希望受关注

医学影像AI依然是本届RSNA最热门的话题。据领会,在今年235家参展厂商中,有跨越105家参展商在虚拟展厅中展示了AI相关的产物,这一数字只管略低于2019年的150家,却远高于2018年的75家。

会上数百个临床医生及科研职员的专题讲述,让参会者可以在线上享受行业以及学界的知识盛宴。其中AI相关临床研究突出展示了AI在脑卒中临床治疗、神经影像、暮年痴呆影像检测、乳腺癌症展望、心脏影像剖析等方面的最新希望。

AI医学影像正渗透到各个疾病的临床诊疗之中,成为主要的辅助气力。

1)亮点案例一:影像AI助力脑卒中治疗

本届RSNA上展示的一项研究解释,行使AI可以比医生发现更多可治疗的脑卒中患者。一样平常以为,发病后的4.5小时是治疗急性缺血性脑卒中的黄金时间,发病时间在这个时间段内的病人可以接受静脉溶栓等疗法,从而取得较好的治疗效果。然而,许多时刻治疗难点恰恰在于,病人现实发病的时间不能完全确定。这时刻,应用影像中如DWI-FLAIR不匹配等信息可以作为影像指标来确定治疗方案。

来自UCLA的医生与科研职员的研究证实,AI模子可以比医生更好地获得这些影像指标,并通过展望分外发现18%的适合举行临床干预的患者。

神经影像AI稀奇是脑卒中相关的研究在2020年有很大飞跃。来自斯坦福高端神经影像实验室的Greg Zaharchuk教授团队此前也在顶级医疗期刊JAMA上揭晓了相关研究,并在RSNA中受邀汇报。(Use of Deep Learning to Predict Final Ischemic Stroke Lesions From Initial Magnetic Resonance Imaging)其研究解释,通过深度学习展望脑卒中病人患病治疗后的病灶局限,在治疗前准确预后,后优化干预方式。据悉,美国Viz.AI、Rapid.AI等公司的脑卒中产物不仅获批FDA,也取得了联邦医疗保险对其临床价值认可。

2)亮点案例二:AI让阿尔兹海默症更早被发现

在神经影像中,基于影像的阿尔兹海默症(AD,即暮年痴呆)检测也是AI研究的前沿。近期多个公司在阿尔兹海默症的治疗方面有了突破。但早发现依然是延缓病情恶化最主要的环节。RSNA上的神经影像研究也证实了可以通过AI来展望病情恶化情形,神经影像学有助于AD的早期诊断和预后,机械学习模子可以辅助多模态成像对阿尔兹海默症举行早期诊断。该研究还重点提出了若何解决可能泛起的部门影像数据缺失问题,提高了算法的稳固性及可用性。2019年Radiology期刊还揭晓了来自斯坦福的研究,验证可以用1%的放射性剂量来使用PET影像准确检测阿尔兹海默的相关影像病症。今年有研究也论证了通过血液检测来探查相关卵白的可行性。行业中如Biogen等众多医药公司也都在全力推进治疗阿尔兹海默药物的研发和申报。不难想象,多模态全方位的影像和心理参数检测可能可以为阿尔兹海默病的检查、诊断与治疗带来新的驱动力。

3)亮点案例三:AI使患乳腺癌风险诊断更准确

除了神经影像外,AI在乳腺影像中的应用也有了更多临床研究支持。在一个跨越80000位患者介入的研究中,来自麻省总医院的研究职员行使深度学习模子准确识别出患者罹患乳腺癌的风险,效果远超传统模子。

据悉,该研究职员开发了一个深度学习模子,可以通过识别成像生物标志物,展望患者患乳腺癌的风险。新的深度学习模式已经在瑞典等区域获得了外部验证,还将对非裔美国人和少数民族人口举行更多的研究。此外,该深度学习模子可以有助于获取更准确、成本更低的风险评估,推进的生长。

基于AI的影像流程加速及优化成为新热门

在今年RSNA上,业内对于医学影像AI热议的偏重点也较往年有所推进。重点不再是若何使AI取代医生举行读图剖析,而是转向“幕后”,聚焦于影像上游的AI手艺为临床带来的新突破,好比图像采集、数据重修以及事情流程的优化等事情。

AI正渗透到医学影像流程中的各个环节,逐渐成为临床中医学影像全流程的“基础设施”。

塔夫茨大学(Tufts University)医学中央的放射科主任Dr. Christopher Filippi教授在讲述中强调,AI、深度学习可以更普遍地服务临床影像事情流程。好比在基于MR磁共振的影像的快速高效采集重修领域中,AI相对于装备商的传统算法,有显著的算法优势。

国际CT成像和医学图像处置领域专家王革教授近期在《Nature》杂志机械学习子刊揭晓了专题论文,剖析了深度学习若何变化了传统快速影像的重修算法。该研究指出,针对断层扫描的深度学习手艺一直处于起劲研究中,具有伟大生长潜力。断层扫描是现代医学必不能少的一部门,它将在个性化医疗、预防性医疗和精准医疗中施展要害作用。

据悉,当前相关手艺已经完全进入莅临床应用中。例如,着名AI医学影像公司深透医疗(Subtle Medical)的SubtleMR可以通过人工智能手艺兼容所有MR影像装备,提高高质量影像的采集效率,削减运动伪影。据悉,SubtleMR已经获得美国FDA批准和欧洲CE认证,现在SubtleMR已经在全球数十家医院和影像中央临床使用。

同时深透医疗研发的SubtlePET以及SubtleGAD等手艺也可以削减放射性核素或者造影剂计量,在保证以及提高图像质量情形下,为患者提供更高效、平安的检查。其中,SubtlePET通过深度学习手艺加速PET(正电子发射断层扫描)成像并降低其辐射危害,可以使医院和影像中央将PET扫描速率提高4倍。“深度学习能够提高采集速率,削减伪影,改善回波平面成像失真。AI还能在不降低影像质量的情形下,削减扫描剂量和加速扫描速率。”Filippi教授说道。

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Filippi教授的讲述中提到行使深度学习4倍加速ASL等高端MR序列

本届RSNA上,深透医疗CEO宫恩浩博士及来自美国、欧洲、拉丁美洲多家医疗机构的影像科医生一起分享了深透医疗的AI手艺为临床影像事情带来的临床价值,包罗美国最大影像中央同盟RadNet、欧洲最大影像中央同盟Affidea、南美最大医疗服务商DASA以及法国医疗机构的临床认真人。全球各地最大的医疗机构的青睐,体现了深透医疗的AI手艺及服务在全球局限内的竞争力。

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据先容,自2017年确立以来,深透医疗已对多种疾病举行普遍结构。在当前精准医疗的大趋势下,深透医疗的产物具有显著的临床价值,下游影像应用“各处着花”。好比,深透医疗正与雅森医疗、CortechLab等下游影像定量公司互助验证而且推广定量化精准影像。在儿童疾病诊断方面,深透医疗正与美国多家儿童医院互助,试图十数倍加速影像,探索快速、定量、低危害的新成像方式。深透医疗也正起劲探索AI影像增强手艺在阿尔茨海默症的早筛应用,并与相关下游厂商接触,真正实现对AD患者的耐久跟踪与筛查体检。

与此同时,深透医疗软件产物的高兼容性,也能够使其完善地融入医院与影像中央的现有事情流程中,真正为其缔造价值。据悉,深透医疗的软件产物能够兼容任何品牌、任何型号的装备,包罗通用、、西门子、佳能、联影、东软等主流医学影像装备公司近 20 年来险些所有型号的器械。在临床互助疆土方面,深透医疗也已扩展至中国、北美、南美、欧洲等天下各个角落。

深透医疗手艺照料Florian Knoll教授在RSNA大会中做了专题讲述。近期由Knoll教授以及facebook配合推动的fastMR竞赛也在近期完成新一轮竞赛并将在AI大会NeurIPS中宣布新效果。在2019年的竞赛中,来自飞利浦、联影、深透医疗等公司团队在差异指标上拔得头筹。驱动快速影像的AI手艺在手艺交流中将不停生长。

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fastMR竞赛在2020年头宣布公然排行榜截图

疫情相关的医学影像应用“百花齐放”

新冠疫情的发作无疑是2020年全球最具影响力的事宜。今年的RSNA上,有冠肺炎疫情的医学影像新应用与新研究犹如“井喷”。

有业内人士戏称,已往在RSNA上常见的MRI、CT扫描仪等“人人伙”为主的展示今年险些整体消逝,取而代之的是放射学影像、系统、算法这些在疫情时代被以为是“刚需”的软件层出不穷,仅现在已经开发出的与COVID-19相关的AI算法就有20多个。在本届RSNA的热门集会上,有十余家公司展示了新冠肺炎相关的影像产物。

来自上海长征医院的刘世远教授在RSNA上谈及了中国抗疫历程中,放射科的重大孝顺。他说:“新冠肺炎疫情时代,医学影像在整个诊断与治疗历程中起着不能或缺的作用,包罗病灶的发现、疑似病例简直认、临床分类以及出院尺度等环节都离不开医学影像的支持。稀奇是在疫情发作之初,影像填补了检测能力不足。”他还示意,他们在疫情防控中的主要义务是优化事情流程并有用控制病毒感染,AI在其中辅助放射科医生更有用地事情。

他还提到,现在全球有三千余篇新冠相关的放射科论文被揭晓,其中69%使用了CT等影像,其中跨越四分之一来自中国科研事情者的事情。在新冠肺炎检测方面,现在有五家中国企业推出了相关产物。而影像类新冠产物的最大价值在于,可以优化事情流程并对感染举行康健,到达97%左右的诊断准确率。而美国的影像科医生则更关注影像在新冠临床研究中的作用,为新冠相关的研究论文评审提供快速评议。

放射学教授Greg Zaharchuk则在本届RSNA上代表美国临床影像医生谈到影像在抗疫中的位置。对于新冠病毒,诊断是AI工具在医学影像应用中的主要需求。“这在疫情盛行初期很主要,那时医疗系统已经不堪重负,而且无法获得现场照顾护士(Point-of-care (POC))的金标法测试。在放射科医生不熟悉这种疾病的情形下,AI诊断工具起到很大作用。”

Zaharchuk教授示意,临床中CT和X光在疫情初期没有其他金标法测试的情形下至起到主要作用。在疫情中后期,尺度化的讲述对于确立诊断共识至关主要。医学影像AI在疫情中的辅助还包罗为不熟悉病症的医生提供辅助诊断,在疫情后期提供预后的展望,对患者住院时间、使用ICU时间、呼吸机需求的预估等等,这些都能辅助医院更有用地分配有限的医疗资源。此外,由于新冠病毒对人体差异器官都市有影响,不少患者也有神经系统性病症,医学影像可以提供多模态全方面的数据,辅助临床医生更好地明白新冠病毒的个体性影响,优化对病人的救治。

回首已往几年RSNA所展示的医学影像领域最前沿的研究与手艺功效,就能直观地感受到,经由数年的扎根,AI在医学影像领域的应用局限日益拓宽,所解决的问题也逐渐由浅入深。2020年,AI医学影像始终围绕“更快、更好、更平安”的主旋律生长,AI医学影像已经不是一个简朴的看法,而是转变为切实融入医疗流程、辅助放射科医生提高效率的“基础设施”。与此同时,相关的应用也在更大的地理局限、更多的疾病种类落地,并快速在新冠病毒等全人类的挑战中作出孝顺。