医准智能发布乳腺超声智能检测系统,这条赛道为何鲜有布局?

雷锋网消息,近日,医疗AI公司医准智能发布乳腺超声智能检测系统。

该系统在不改变现有超声设备和医院工作流程的基础上,利用神经网络架构搜索方法(NAS)对超声信号进行实时智能分析,可以实现实时病灶检出,对病灶进行自动分割及良恶性分析。

超声是基层最常用的一种检查设备。相较于CT、X射线等检测方法,超声诊断具有实时扫查、无创、无辐射,价格较低等特点,并且可移动,扫查方式灵活。

2016年5月,卫计委印发《县医院医疗服务能力基本标准和推荐标准》,其中包括要求县级医院配置超声影像设备,基层医院的超声应用场景进一步拓宽。

尽管超声市场前景被看好,但是超声AI市场并没有迎来大爆发。目前,在国内做AI+超声的团队并不多,比较有代表性的是浙江大学的孔德兴教授团队。

超声AI产品为何少见?

医准智能首席AI官王子腾表示,乳腺超声AI产品主要有几大难点。

首先,超声的数据收集与标注困难。一次超声扫描需要十分钟以上,每秒约有30帧图像。因此,一次扫描就会产生2万帧图像,而训练一个精度较高的神经网络需要大量标注好的数据,“数据”就成为一大难关。

其次,不同于CT或者核磁,在超声的诊断过程中,医生需要AI实时给出结果,来帮助自己写报告,这就对产品的“鲁棒性”提出巨大挑战。

最后,与放射科不同的是,超声科最大的难点不在读片子,而是如何操作B超设备,拿到医生自己想要看到的图像。

医准智能CEO吕晨翀也补充到,目前市面上流行的算法模型,是基于二维的静态图像的AI检测技术。但是,对于三维实时动态视频的检测现在公开算法基本没有。

除此之外,因为超声的噪声大、对比度差,同时视频的帧数很多,因此就需要工程人员在设计算法时,考虑到信息提取的准确性,同时要保证模型不过于庞大,尽可能地保证产品在实际部署时的实用性。

作为应用于临床的系统,医准智能的乳腺超声智能检测系统有几个特点:

低延时。系统采用神经网络架构搜索方法(NAS),使用RTX2080Ti。达到每秒处理速度超过50帧,且检测结果延迟小于0.09秒。

智能分割自动测量。可以对包含病灶所有信息的整段视频进行分析,利用病灶的各个截面信息,对病灶整体进行更加充分的属性分析,同时给出病灶最大截面以及长短径、面积等定量信息。

除此之外,也可以生成结构化的报告。

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了解到,今年3月,医准智能完成近亿元人民币B轮融资,融资的目的是扩大公司现有 AI 产品线,实现 AI 检测系统从单器官到单部位病种的覆盖。具体而言,医准智能将基于 CT、MR、乳腺钼靶机、普通 X 光机、超声等多种影像设备,打造特定病种的人工智能产品。

在创办医准智能之前,吕晨翀曾在GE工作10多年,担任很长时间的销售角色,而销售的正是超声产品。他表示,自己前前后后卖出过600多台超声,对超声产品的痛点和市场有比较深刻的认知。因此,在渠道关系层面,医准智能拥有较好的优势。

但是他也表示,像超声AI这样的产品不能单纯地依靠软件来解决,而是要实现软硬件的结合。“我们现在探讨的一个方案是,在探头上添加AI投影仪,去学习高水平医生的探头轨迹,做一个智能化的探头,对低年资医生进行路径的指导。”

据吕晨翀向雷锋网透露,未来五年,医准智能需要做几件事情。

首先,是对影像设备进行智能化的升级改造。其次,突破科室的限制,从影像科走到临床科室。

吕晨翀说到,从去年开始,头部的一些公司已经开始商业化,但是今年由于疫情,这条路并不顺畅,原本医院用于购买设备的资金,需要用在防疫上。“现在各大医院的精力都投入在防疫上,预算审批也存在困难,这对于医疗AI公司的商业化来说,存在一定的挑战。”

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