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从头颈部癌症靶区勾画入手,「邃蓝智能」认为AI能解决的医疗痛点还有很多

顿雨婷 · 2018-12-28
从最难的头颈部开始~

一直以来,对放射治疗科医生来说,勾画靶区都是一项繁琐费时的事情。以头部为例,每张CT有100多层图像,每层图片中又有30多个器官需要医生圈注,使用传统的算法,医生要找出头部肿瘤靶区需要4-5个小时,可见这对于医生是多大的工作量。「邃蓝智能」要做的是就是用AI将放射科医生从这项繁琐的工作中解放出来

邃蓝智能」成立于2017年9月份,目前主要布局的产品有肿瘤放疗靶区智能勾画系统、肺小结节AI筛查及精细化鉴别全流程方案等;现已和上海市第一人民医院、新华医院、中山大学孙逸仙纪念医院、中山大学附属第六医院,北京301等三甲医院达成科研合作。

据邃蓝智能联合创始人&CEO王励勇介绍,每年有超过六十万人被诊断患有头颈部癌症,多数人会选择接受放射治疗;但头颈部重要器官比较集中、解剖关系复杂,若在治疗前未仔细隔离,放疗时周围组织可能会严重受损,对于靶区的精确勾画和剂量计算精度要求极高。

为此,公司联合腾讯医疗AI实验室和加州大学提出一种深度学习模型——器官神经网络(AnatomyNet)。它输入的是头颈CT图像的所有切片,可一次性产生所有危及器官的预测结果。因此,该模型能快速对整张CT的所有切片进行全自动化器官分割(Segmentation),在小于1秒钟的时间内完成一整幅头颈CT的危及器官勾画,且不需要很复杂的预处理和后处理。

绿色为医生标注、红色为器官神经网络预测,黄色表示二者重合

测试结果显示,该器官神经网络算法,相较于MICCAI(医学影像分析顶会)竞赛中最好的方法相比,平均提升了3.3%的Dice指标——仅使用0.12秒就可以完全完成一整幅CT图像的分割。目前,该成果已发表于国际权威期刊《Medical Physics》(2018年11月12日)。

演示结果:左边为医生标注,右边为器官神经网络预测结果

不过王励勇表示,目前布署在合作医院的产品模型已在论文基础上更进一步,并优化了分析系统GPU的兼容性,即能在低级别的GPU工作站上同样能实现算法,为今后普及到县一级医院奠定基础。

其实,在放疗靶区勾画领域,连心医疗柏视慧软Manteia等都有产品布局。王励勇指出,“头颈部危及器官勾画的算法建模是最难的,但同时又是最容易实现产品标准化,我们在这一点突破了,产品其它的功能拓展也会显得驾轻就熟。”

据介绍,其算法设计和训练均来自于实际临床数据,目前该算法已适用于头颈部28个器官部位的危及器官勾画;至于商业落地的方案,王励勇表示,目前邃蓝智能已联合腾讯与放疗集成服务商洽谈合作,将软件打包销售,并探索与国际著名直线加速器厂商合作的路径,也会在明年年初启动申报CFDA三类器械注册证(后续也会启动FDA和CE注册)。

另外,邃蓝智能还推出了肺小结节AI筛查及精细化鉴别全流程方案。据团队高级战略顾问孙志军介绍,该方案能在高分辨率扫描前提下,直接鉴别结节种类及其良恶性质,并给出辅助诊疗方案,简化临床路径。据悉,其肺结节智能诊断方案曾获得天池医疗AI大赛第一名

其实,AI医疗赛道发展到现在,业内已经形成共识——优势资源向头部企业聚集以及行业加速洗牌;再赶上资本寒冬,对于布局略晚的初创公司而言,现在可能到了一个艰难时刻。对此,王励勇表示,差异化的产品布局会是公司的主要战略他认为,目前临床上存在的需求痛点还很多,而AI能做的事也有很多,邃蓝智能主要会继续基于大多数企业的“盲区”去做深,譬如强直性脊柱炎的MR人工智能鉴别诊断系统,全自动网织红细胞和外周血细胞推片及智能阅片一体机等。

最后介绍一下团队,联合创始人&首席科学家谢晓晖博士为加州大学尔湾分校计算机系终身正教授,人工智能领域H-index科学家排名46,麻省理工博士、哈佛大学博士后,加州大学尔湾分校机器学习和生物信息实验室 (MLB) 主任,Chao Family 癌症中心会员;联合创始人&CEO王励勇毕业于复旦大学生物系,香港大学MBA,拥有二十年以上生物医药领域运营经验;联合创始人&研发总监曾亮为清华大学电子工程系博士在读,专注于计算机统计建模和人工智能的研究,今年入选2018福布斯中国“30位30岁以下精英”榜单;首席医学官孙志军在PHILIP医疗担任高级经理多年,在放射影像领域拥有丰富经验。

据介绍,邃蓝智能已获得由旗开投资领投千万元级Pre-A轮融资,去年它曾获得赛晟投资的天使投资,预计明年上半年启动A轮融资

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