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重磅!国内首张AI“影像辅助诊断”软件三类证颁发,MR脑肿瘤率先冲出重围

首页 » 产业 » 快讯 2020-06-16 安德医智 赞(4)
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导读
疫情大考之后,国内首张AI影像辅助诊断领域三类证近日迎来破局。6月12日,国家药品监督管理局发布消息,安德医智旗下BioMind“天医智”的颅内肿瘤磁共振影像辅助诊断软件通过了NMPA三类医疗器械审批。该产品是由天坛医院和安德医智联合成立的"神经疾病人工智能研究中心"研发,是首个药监局获批的、以“影像辅助诊断”命名的医疗AI软件。

近日,安德医智旗下BioMind“天医智”的颅内肿瘤磁共振影像辅助诊断软件通过了NMPA三类医疗器械审批。该产品是由天坛医院和安德医智联合成立的"神经疾病人工智能研究中心"研发,是首个药监局获批的、以“影像辅助诊断”命名的医疗AI软件。


据悉,安德医智科技有限公司总部设立在北京,并在新加坡、卢森堡成立了全资子公司。此次获批使其成为中国首张在AI影像辅助诊断领域、基于深度学习技术而获批的三类证。

 通过层层考量的产品究竟是什么?
本次获批产品为BioMind “天医智”中的MR颅内肿瘤AI辅助诊断软件,它针对数十万例病理验证的脑肿瘤数据,运用深度学习算法,能够实现颅内肿瘤(如脑膜瘤、听神经瘤、髓母细胞瘤、胶质瘤等)的人工智能精确诊断,诊断准确率超过90%,有的病种诊断准确率更超过96%。并自动生成一份结构化报告,包括肿瘤位置、体积等精准信息,帮助医生快速诊断并提高放射科医生对脑肿瘤的诊断能力。
 谈起以颅内肿瘤为研发对象时,安德医智首席技术官吴振洲回忆当时的决策:“主要还是出于对市场规模与技术复杂度的考虑。由于MR是多序列图像,分析难度较大,加之颅内的情况比较复杂,国内研究MR颅内肿瘤的企业屈指可数,这是我们的机会。”
 从市场来看,全世界恶性肿瘤发病率和死亡率均呈上升态势,严重威胁人类健康和社会经济发展。从医疗来看,中枢神经肿瘤的影像存在“同影异病、同病异影”,因此不能仅仅依靠影像征象推断,必须以患者病史、临床症状、体征以及其他相关辅助检查等作为判断依据。这样的积累和学习历程,导致优秀影像工作者的培训时间周期很长,影像医师数量的增长远远无法满足日益增长的诊断工作强度。
 所以,安德医智要解决的,实际上是医疗资源缺乏的问题。通过AI辅助诊断,安德医智能够赋能医院和医生,助力解决诊疗水平严重不均衡的问题。正如前不久安德医智作为央视《对话》唯一邀请到场的医疗AI企业代表,所传递给全国人民的社会使命那样:医疗人工智能可以作为优质医疗资源下沉的工具,提高基层医院临床医生的诊疗水平,让老百姓在家门口就可以享受高水平的诊疗服务,这也是医疗人工智能真正的意义所在。
 据安德医智中国区CEO李晶珏表示:“医疗人工智能产品的‘智’和‘能’,应该有区别于其他领域AI的特殊内涵。‘智’应该代表顶级医院一流专家的智慧和临床经验。输入决定输出,这是基础。‘能’应该代表赋能临床医生,特别是能够提高基层医院临床医生的诊疗水平。BioMind“天医智”通过与天坛医院的通力合作,运用深度学习算法模型,对近十年百余万例肿瘤影像的病例进行系统训练,同时融合了顶级医院专家的临床经验。
“对于脑肿瘤、乳腺癌等疾病的诊断,不同层次的医院相差太多,如果随意选用数据,很有可能训练越多,准确性越差。”吴振洲表示,如果用基层医院的医疗数据培养AI产品,那么这个AI产品的最高水平只可能停留在通用于基层医疗,无法更无力向大型医院延伸。
 所以,医疗人工智能产品要想在三甲医院乃至全国各层级医院落地,必须使用顶级医院的高质量数据,深度学习顶级专家的“金标准”临床经验,才能保证AI的准确性。
走向全病种
除了上述获批的AI辅助诊断软件外, BioMind“天医智”系列产品还覆盖头部、颈部、心脏、血管、乳腺等多器官、多病种精确诊断,致力于成为覆盖全身的CT、MR影像AI辅助诊断产品,实现AI辅助诊断预警、风险评估等功能,能够深入参与医院核心医疗服务流程。据悉,目前BioMind“天医智”其他系列产品也正在进行临床试验及三类证注册申报。
吴振洲介绍,安德医智自成立伊始,就有一支“学霸型”研发团队,均来自哈佛、麻省理工、新加坡国立、清华、中科院等深度学习领域顶尖高校,尤其擅长多病种的同步分析。
“基于单部位、单病种等单一场景的AI应用,临床的应用价值有限,只是医疗AI发展的过渡。‘天医智’的研发从头部的神经系统疾病开始,到心脏、乳腺再到心血管等胸部、腹部疾病的辅助诊断,实现多部位、多病种的AI应用,是我们未来的产品整体研发方向。”李晶珏曾在接受媒体采访时表示。
这种体系化、流程化的产品形态,一方面以常见病、多发病、急重病的真实应用场景为立足点,真正满足医师日常工作的需求;另一方面不止是辅助医生对疾病定性诊断,更重要的是实现了对疾病未来发展的精确风险评估和临床辅助决策。
 借用芝加哥大学医学中心放射医学主席 Paul Chang在2019年RSNA上所说:“只有当我们将目光转向于临床的需求、应用和价值时,我们才真正开始理解AI了。”对此,李晶珏说,BioMind “天医智”以风险评估为核心,以流程优化为特色,可以在放射科影像、急诊、神内、神外、神经介入、心内、乳腺外科等院内多个科室应用,能够满足不同临床需求。
BioMind “天医智”在更新迭代中不断将AI嵌入诊疗一体化,正是对上述AI本质的最好实践。
 人工智能高标准过审,关键在哪里?
那么,为什么安德医智的颅内肿瘤AI诊断产品能够突破重围通过审批?李晶珏说,“在对待医疗AI审批这件事上,国家药监局注册司及器审中心相关人员的专业和高效的服务,可以说是令人印象深刻。”
 其实,许多人工智能医疗产品迟迟不能通过审批,很有可能是卡在了临床试验这一环节。据悉,很多医疗AI企业产品没有进行有效的临床试验,尚未进入审批环节。
 另一个问题在于数据来源。在人工智能兴起的阶段,企业通过各种渠道获得医疗数据并用于AI学习,但随着《深度学习辅助决策医疗器械软件审评要点》等规范性文件的发布,企业在通过审批时必须向器审中心解释训练数据的有效来源,这导致部分企业不得不重新训练AI产品。
最后,一个关键问题在于——“医疗+AI”才是正道。如果将人工智能在医疗的应用称之为“AI+医疗”,那将很容易把AI看作了主题,但其实对于医疗AI来说,“医疗”才是核心,临床场景决定了AI的应用,AI赋能于已有的临床需求。
回到影像,现有的许多影像设备——CT、MRI、彩超、心电、脑电、X光等——都或多或少地应用了人工智能。但要让人工智能真正发挥作用,企业绝对不能陷入“一个功能等于一个产品”的陷阱。用行业的说法来讲,医生需要至少针对某一部位“全病种”的人工智能产品。
 这是发展趋势,也是企业设计临床实验的可选路径之一。从现有情况来看,以安德医智为引领的医疗AI企业选择并实践了这个方向——尝试打造能够诊断多部位、多病种的产品。
三类证只是起点 将继续立足“医疗+AI” 
“这张‘证’承载了无数人的辛勤付出和汗水,我们拿到了加速起跑的通行证,是认可也是督促。”谈及这次轰动行业的“拿证”,李晶珏表示,下一步安德医智将继续深耕算法、寻找数据、立足医疗。
李晶珏强调,三类证只是医疗AI打通商业化的起点,但未来的路还很长,安德医智将继续不忘初心,肩负使命,让深度学习技术的进步服务于人类健康。
 正如安德医智所说:“医疗AI的价值本质在于解决临床需求,如何在以后的布局中以临床需求为出发点,利用AI技术赋能医疗,是我们一直以来在行业的立足点,也是接下来始终需要坚守的初心。”医疗人工智能任重道远,但所幸通过包括安德医智在内的众多医疗AI从业者的努力,曙光初现、未来可期。

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