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| 本文作者： 劉海濤 | 2021-05-18 17:49 |
據統計，我國每年骨折發病人數不少于500萬次，這個數字相當于北歐國家芬蘭進行了一次全員骨折。
骨折診斷有著龐大的醫療需求，在各大醫院的急診和夜診中，因骨折前來就診的患者始終占據著很大的比例。
而根據第七次全國人口普查數據結果，我國65歲及以上人口有1.9億，占13.5%。站在中度老齡化社會的邊緣，不少專家人推測，未來我國骨折高風險人群的比例還將進一步擴大。
在臨床需求的推動下，AI醫療影像市場開始紛紛涌入輔助骨折診斷這一賽道。
而作為醫療人工智能領域的頭部企業，匯醫慧影近年來專注X射線骨折人工智能輔助篩查，歷時4年覆蓋人體80%骨折部位（手部、足部、腕關節、肩關節、髖關節、踝關節、股骨、胯關節、盆骨、尺橈骨、脛腓骨等）。
5月10日，匯醫慧影的DR骨折AI產品獲批中國國家藥品監督管理局(NMPA)醫療器械三類證，這是國內同類產品的首次獲批，也是國內唯一手握NMPA三類證、歐盟CE雙重認證的X射線骨折AI產品。
臨床上，骨折診斷的金標準一直是X射線影像設備。
DR能顯現出病灶周邊整個外部結構的改變，空間分辨率高，且價格低廉，在對骨折病灶的識別上明顯優于CT等其他影像檢查。
通常情況下，訓練有素的醫生基本都能通過DR影像判斷是否骨折，可具體到不同場景中，依舊會存在漏診的風險。雷鋒網雷鋒網
據統計，X線平片骨折的漏診率高達15%，特別是在關節較多的四肢骨部位。
山東省千佛山醫院放射科主任醫師李愛銀醫生表示， DR片作為一種整體結構的成像，有時候會出現骨折部位和正常部位結構重疊的情況，影響判斷。
此外，由于骨折患者數量較多，且“隨機性”強，對放射科醫生來說，想要在高疲憊、急診斷的情況下保證影像檢查的時效性和準確率，尤其是在手、足的眾多關節中找準骨折部位，也并非一件容易的事情。
1999年，李愛銀從中山醫科大學醫學影像學專業畢業，來到了山東省千佛山醫院。
作為一名放射科醫生，在從業的21年里，他見過太多因漏診而險些釀成事故，導致醫患糾紛的案例。
“曾經有一位患者在夜診時來到醫院，主訴踝關節疼痛，醫生根據患者的描述開具檢查單，而放射科醫生在拍完片子后就只盯著踝關節觀察，結果這個患者的骨折部位是在跗骨，并且有結構重疊并不明顯，就被漏診了。”
李愛銀說，“后來我們及時地與患者家屬進行了溝通，好在也并沒有引起嚴重的后果，最終得到了對方的諒解。”
這是一個非常典型的案例，它反映了目前放射科在急、夜診影像診斷時存在的難題：患者主訴模糊、年輕醫生經驗缺乏、夜班的生理疲憊也會影響醫生的專注力。
據介紹，千佛山醫院目前每天只有三位放射科醫生輪班值守DR班，24小時內需要看完將近1000張各類DR影像片，每張急診DR片都需要在半個小時內出具報告。
放眼全國，放射科醫生人才的缺乏是一個老生常談的話題。
有統計數字顯示，醫學影像數據年增長率為63%，而放射科醫生數量年增長率僅為2%，而這一缺口，在鄉鎮醫院、衛生所等醫療機構更為嚴重。
為了緩解醫生的工作壓力，彌補低年資醫生經驗不足造成的缺陷，并提高骨折影像檢查的準確率，2020年，千佛山醫院引入了匯醫慧影的X射線骨折AI產品。
但在產品引入之初，包括李愛銀在內的多位骨科和放射科醫生，對這一“新鮮事物”的可靠性，還存有疑慮。
為此，千佛山醫院還專門做了一項試驗，通過每個月的病例追查，將過去骨折DR片重新進行AI產品輔助篩檢，并且和之前出具報告進行對比。
在這次結果中，李愛銀和他的同事驚喜地發現，在三十余例年輕醫生無法準確判斷的DR片中，AI輔助篩查軟件精準地標注出了病灶部位，其中還包括此前險些造成糾紛的案例。
這讓大家意識到，AI技術在醫療領域的應用，將為醫生的臨床工作帶來極大的幫助。
李愛銀介紹道，患者拍完DR片后，人工智能軟件會直接在后臺出具一份報告，將所有懷疑骨折的部位全部標紅，這一過程用時低至“秒級”。
在此基礎上，醫生會進一步對標注的區域進行二次判斷，最終出具報告。
“這款產品還有一個最大的亮點，就是其對全身骨骼檢查的覆蓋率基本上達到了80%以上，這將在疑似多部位創傷患者的檢查中發揮巨大的作用。”
“如果說在單部位骨折患者的檢查中，人工智能還只是起到了對年輕醫生閱片水平的‘補漏’，那在多部位損傷的病人里，人工智能直接將全身疑似骨折的部位一起識別了出來，緩解了醫生需要挨個部位詳細篩查所花費的精力，節省了時間。”
李愛銀認為，基于這款軟件的臨床優勢，它可以成為醫生最得力的助手。尤其是在基層醫院中，人工智能軟件可以算得上是年輕醫生的“半個指導老師”。
從2017年開始，匯醫慧影就正式對骨折X射線輔助診斷軟件立項，目標是建立基于深度學習算法，實現手部、足部、腕關節、肩關節、髖關節、踝關節、股骨、胯關節、盆骨、尺橈骨、脛腓骨等區域的的骨折全自動識別，快速判斷X射線中是否存在骨折，輔助影像科醫生降低骨折漏診率，幫助臨床醫生對骨折患者的及時治療。
匯醫慧影聯合創始人&COO郭娜女士表示，國內此前尚無一款類似產品上市銷售，是因為骨折檢測類產品的臨床實驗非常復雜，對算法的表現提出了更高的要求。
為此，在上市前，匯醫慧影與天津市人民醫院開展了關于骨折X射線輔助診斷軟件的一項臨床試驗，旨在評估這一新技術輔助低年資醫生診斷四肢骨折區域的準確性。
天津市人民醫院放射科劉學煥博士表示，此次臨床試驗在4家三級甲等醫院隨機抽取2017至2018年期間拍攝的數百張四肢X線平片，其中骨折和無骨折的X線平片各半。設置低年資醫生單獨閱片和聯合AI軟件輔助閱片兩組進行比較，判斷該軟件的效用。
在參與試驗的10位醫生中，5名醫生先單獨閱片，逐一對所有X線平片進行診斷，而后聯合AI軟件再次進行診斷。
而另外5名醫生的流程則正好相反，先聯合AI軟件進行診斷，隨后再單獨診斷。
劉博士介紹，“為保證研究準確性，我們設置了記憶消除期，規定兩次閱片需間隔1個月以上，避免閱片記憶殘留影響試驗結果。”
而最終的數據顯示，低年資醫生單獨閱片的準確率為87.5%，而聯合AI軟件閱片的準確率達到了91.1%。
對于這一結果，劉博士推斷，在基層醫院，聯合AI軟件閱片會帶來更大準確率漲幅。
“我們醫院即便是低年資的放射科醫生，學歷也都達到碩士以上，他們在學校和規培學習期間已經接受了良好、系統的專業化的訓練。”
劉博士說，“而對于基層醫院的年輕放射科醫生來說，他們日常工作中見到的病例相對較少，接受的培訓的機會也更少，導致專業水平相對較低。這一AI軟件的應用，更能夠幫助基層醫院放射科提高診斷準確水平。
天津市人民醫院院長劉筠也表示：“X線設備是醫療行業中普及度最高的，但越往基層，對應影像專業人才越是缺乏。而類似匯醫慧影DR輔助診斷軟件的AI產品不斷出現，有效地緩解了基層醫院人才缺口的壓力，也讓更多患者能夠得到高效并且準確的診斷。”
“我們之所以和匯醫慧影開展合作，也是希望在深化醫改的探路中，對醫療資源的合理分配起到更好的專業推動作用。”
劉筠還表示，“我們希望未來能通過不斷引入AI技術，助力分級診療的推動和基層醫院的建設。”
除了與天津市人民醫院進行的臨床試驗項目，早在推出這款骨折檢測產品之前，匯醫慧影就與急診科、影像科、疾控中心等部門深入溝通，進行了大量的市場調研工作和產品預銷售的嘗試。
在正式推出前，這款產品就已經迭代了超過10個版本。
AI骨折智能診斷系統通過深度卷積神經網絡算法，發現傳統DR、CR等設備不容易發現的骨折影像，并進行智能輔助診斷自動識別勾畫骨折處，以幾乎一秒一張的速度進行篩選，為醫生診斷和治療提供輔助性支持，可以大幅提高醫生閱片的精度，有效降低漏診、誤診的發生。
目前，該產品自動識別率與敏感度均已超過95%。
匯醫慧影在醫療人工智能應用的邏輯還不僅限于末端輔助篩查，還涵蓋了數據規范清洗以及整理等相關基礎工作，同時還具有開放的科研平臺和網絡。
目前，匯醫慧影的骨折X射線輔助診斷軟件已在山東省千佛山醫院、浙江大學第一附屬醫院等地正式落地應用。
在骨折人工智能輔助診斷應用的基礎上，這些醫院還有著更長遠的目標——建立院級大數據科研平臺。
郭娜表示，匯醫慧影擁有以影像數據為驅動，融合深度學習、放射組學分析方法，引入多種影像模態數據以及影像以外的基因數據、蛋白數據、病理數據、隨訪數據，進行有效管理并挖掘分析影像數據的隱形特征，激活數據價值。輔助醫生高效完成高質量的科研工作，輸出高水平論文，提升醫院科研能力，增加學科力量，讓醫院的數據“活起來”、“用起來”。
“我們作為國家級高新技術企業，希望將人工智能的算法、算力和數據工具賦能醫院，為醫院建立院級大數據科研中心。醫院的數據是‘寶藏’，如今在國家政策大力推動下，我們已經能實現醫院全量數據的存儲，而接下來這些數據如何利用？如何產生更大價值并反哺臨床、科研？這就是人工智能大數據分析大展拳腳的時候。”郭娜說道。
據悉，匯醫慧影將人工智能平臺的生產力提供給醫生，讓醫生進行各細分疾病領域的探索，對于一些優秀的科研工作之后還可以合作開發向產品化轉化，形成一個孵化生態。
科研平臺到目前為止已經為國內700多家三甲醫院，提供了超過2000個課題的科研支持，將優秀科研成果轉化成新的AI產品，新的AI產品之后又回到醫院使用，進行產品的不斷迭代更新，從而不斷的豐富輔助篩查和輔助診斷的病種類目，為醫生和患者更好地服務。
“通過這樣的科研平臺和網絡，醫療專業人員可以將相應的數據共享，從而按不同的臨床科研需求進行整合再利用。”
劉筠還表示，“同時更重要的一點是它能夠保障數據的安全性，為未來進行其他具有臨床意義產品的研發打下基礎。”雷鋒網
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