《2019中國醫學影像AI白皮書》昨(26)日於陸正式發布，該報告由中國醫學影像AI產學研用創新聯盟牽頭，匯集了中國三甲醫院的影像專家、科研專家和領先的AI醫學公司一起起草。

據了解該報告也是中國醫學影像AI企業的發展藍圖，報告從人工智慧在醫療領域的應用、醫學影像AI算法的最新進展、醫學影像AI的需求調查、臨床應用現狀與展望、政策、挑戰與建議等6個方面進行了深度研究。

該報告還分析了醫學影像AI在15大臨床應用中的發展價值所在，幫助相關人士深刻透析產業發展的模式及發展機遇；並對40+具有代表性的醫學影像AI公司進行了介紹，為企業提供一套完整的發展戰略與方向；針對現行政策對醫學影像AI面臨的挑戰和機遇進行了深刻的解析，並提出了建設性建議，幫助產業相關人士剖析政策趨勢，尋找合適的發展戰略。

同時，還針對六大問題，給出了答案：

1.除了醫學影像，人工智能在生命徵象監測、基因體學和蛋白質體學、臨床數據、醫學影像等7大醫療領域是如何應用的？

2.開放式AI運算平台使得優質醫療資源雲端協同共享得以實現，用於醫學影像的演算法還實現了怎樣的實質跨越？

3.在學術研究、產品開發以及註冊法規等方面，醫學影像AI結構化數據存在怎樣的問題？

4.覆蓋全國31個地區、2135家醫院的5000多份針對醫學影像AI的需求調研問卷中，醫師團隊和科研院校有怎樣的需求？

5.醫學影像AI在骨關節疾病、心血管疾病、神經系統影像、超音波等15大臨床應用中面臨著怎樣的機遇與挑戰？

6.在不可避免的傳統醫療基礎設施和監管體制下，中國醫療AI影像要如何利用政策，突破瓶頸？

特別的是，該報告點出AI在醫學的11個應用方向與新可能，包括

1.影像設備的圖像重建

通過AI算法的圖像重建技術，由低劑量CT、PET圖像重建得到相當於高劑量CT的高質量圖像，是目前深度學習技術在圖像重建領域的重要進展，尤其其速度明顯優於傳統的全迭代重建方法，因此顯示了很好的臨床應用前景。

2.胸部X光檢查

透過AI對胸部X光提前進行輔助閱讀分析，幫助醫師完成多種疾病的醫學影像篩檢，或是對醫師閱片順序進行智能排序，從而提高醫師的閱片效率和診斷精確度。

3.眼底檢測

AI通過學習眼底圖像，實現對一些嚴重眼科疾病如青光眼、糖尿病性視網膜病變和老年黃斑變性的有效診斷，推動眼底疾病診斷的普及和眼科疾病的治療。

4.腦區分割

通過AI技術對腦區MR圖像進行分割，可以得到比以往算法更精準的腦區分割效果。利用AI技術對大腦中的一百多個腦區結構進行精準分割放到時間軸上進行分析，讓醫師清楚地看到腦灰質、白質和各種腦核的結構隨時間的變化情況。

5.腦疾病診斷

醫學影像是診斷腦出血的首要方法，早發現、早診斷、早治療可以極大程度挽救患者生命，提高生存率。

6.器官分割/標靶區勾畫

在放射治療計劃系統（treatment planning system，TPS）中，病變器官的正確定位與準確勾畫是TPS系統運作的基礎及關鍵技術之一，其分割的準確程度直接影響後續放射治療計劃設計的準確度和放療的效果。同時，器官勾畫也是電腦輔助診斷、醫學圖像三維可視化、圖形引導手術、虛擬內視鏡等眾多醫學圖像應用的首要前提和關鍵步驟。在勾畫準確率上，全自動的智能勾畫結果和專家勾畫的一致性可達97%以上。

7.骨傷鑑定

通過AI算法直觀觀測骨質受損情況，智能檢測多種類型骨折跡象，自動標註疑似骨折處，多角度多層面清晰直觀顯示骨折，可助力醫師快速、精準診斷，減少漏診風險。

8.乳房疾病診斷

AI技術能精準分割乳房與緻密腺體組織，並精準量化乳腺密度，客觀評估乳癌風險，精準檢測、定位腫塊與微鈣化灶，提升病灶檢出率。

9.超音波輔助診斷

超音波影像檢查以其無創性、實時性、安全性等優點而受到廣泛應用。對於超音波影像，融合AI技術可以實現對乳腺病灶和甲狀腺結節良惡性的輔助診斷。同時，超音波設備進入雲端運算後實現了技術處理資源的無限拓展，有效的提高了系統處理速度並優化系統資源配置，實現各種終端的互聯互通。目前三甲醫院醫師的平均診斷準確率為60%～70%，基層醫院更低一些，AI輔助診斷系統現準確率可以達到85%以上。

10.病理切片分析

使用AI進行病理切片分析，可以發現人眼不易察覺的細節，通過學習病理切片細胞層面的特徵，可不斷完善病理醫師和數字病理診斷的知識體系。還可以整合免疫組織化學、分子檢測數據和臨床信息，得出整合相關信息的最後病理診斷報告，為患者提供預後信息和精準的藥物治療指導。

11.骨齡分析

影像醫師尤其兒科影像醫師缺口大，個體工作負荷重，從機械、繁重的骨齡影像讀片中解放出來的願望強烈。兒童醫院骨齡檢測需求非常巨大，如果僅靠醫生，需要1到2小時才能算出一張骨齡片；如果借助電腦軟件進行部分輔助，耗時也需要15分鐘到30分鐘每張。人工智能技術的引入，可以用秒級的速度，通過機器完成TW3法中的所有步驟，自動找到X光片中的骨骺，進行評級，然後代入公式，用數值比出骨齡。

(生策會)