医疗影像辅助分析 两岸不同调
首届中国国际进口博览会,观众在美国通用电气公司展台参观CT机。图/新华社 在郑州市中心医院重症监护室(ICU),男护士在病房内查看一位病人的头部状况。图/新华社
高龄化社会来临,社会对医疗资源的需求正在不断增加,然而培养医师周期长,供给短时间内跟不上需求,于是,在人工智慧兴起的现在,人们寄希望于机器,期待机器能够辅助医师诊断,有效辅助医师增加诊断准确率及效率,降低医师的工作量同时能够治疗更多的病人。
医疗影像辅助分析属于人工智慧医疗的领域,而人工智慧医疗又可区分为诊断支援、医疗影像辅助分析、健康维持与促进、失智徘徊与预防等。其中,利用人工智慧的影像识别技术来协助医师判定电脑断层影像(CT)、核磁共振成像(MRI)等医疗影像的异常处,如肿瘤的大小、骨头的歪斜程度等,以达到辅助医师判定患者的病情,即为医疗影像辅助分析。
医疗影像辅助分析主要可以解决两项痛点,一是病灶的识别与标注的需求,医疗影像辅助分析产品可针对CT、MRI等医疗影像自动进行图像分割、特征提取、定量分析及对比分析等,减少医师分析病人病状资讯所需的时间,二是立体影像重建的需求,能够在手术前以人工智慧将患者的器官构造重建,定位并标示出病灶的位置,以供医师参考。以心血管影像为例,传统比对心血管阻塞位置约需花20分钟,但透过医疗影像辅助分析,仅需2秒钟就能完成。
值得注意的是,目前的发展仅停留在「辅助分析」的阶段。「辅助分析」与「诊断」不同,辅助分析仅能是协助医师的工具,提供较为简单的资讯如可能发生的范围及机率,最后仍需交由医师给出最终的诊断,因此,尚不存在人工智慧取代医师工作的可能性。
台湾所开发出来的医疗影像辅助分析产品,多数是由学术界或财团法人与医界合作,由医界提供数千笔的医疗数据资料、并派医师标记影像,再经由学术界或财团法人提供演算法,经过训练后得出的产品,最终目的就是为了有效的帮助减少医界的工作量。
而比较中国在医疗影像辅助分析的发展,中国由于有互联网三大巨头BAT(百度、阿里巴巴、腾讯),且在人工智慧的发展上由电脑视觉占多数,加上政策配合,发展医疗影像辅助分析的资金及技术充足。大体上是以互联网公司或电脑视觉相关厂商,凭借自身的云端实力或电脑视觉实力为主导建立医疗云平台,后以并购、投资等方式,快速招揽人工智慧开发者在自家平台上开发相关技术,最后再将开发出的技术与合作医院进行临床测试。
阿里健康及腾讯觅影等互联网公司巨头,以及电脑视觉大厂依图科技,即是以这种方式运作,新创公司则同样将云端平台的建设或合作摆在最优先,运用既有的演算法吸引投资者,后投入特定器官、病种的解决方案。
综观两岸医疗影像辅助分析的发展方式,可以发现,台湾较少云端平台厂商,显影设备是购入国外的医疗器材,使用的医疗影像撷取与传输系统整合平台(PACS)均为与医疗显影器材相同的系统,因此在产品的开发上,通常以医院或学术单位为主导,从医护人员临床的需求中寻找痛点,后与IT厂商或学校合作,建立属于该医院的医疗影像辅助分析系统,过程中使用自己医院建设的系统与业者合作,没有建立医疗云平台的打算。主导者为产品使用者及学术机构等,如医院,优点是非常的切合临床实施者的需求,但也因为各家医院使用的系统不同,使用的并不是开放的云端平台,资料的来源受到局限,也较难吸引人工智慧人才加入开发。
而从中国的资料中可以看出,中国发展方式以云端厂商、电脑视觉大厂、新创公司等,以企业为主导,先建立医疗云端平台,开放云端及人工智慧技术,后投入大量资金或人力,自行研发演算法或吸引人才、技术加入创建的平台,同时寻找愿意合作的医院进行数据的处理,再将研发出来的技术进入各大医院进行场域的临床试验。优点是由于云端平台完善,较为容易吸引人才进驻。
台厂可借镜中国的发展方式,以设置开放云端平台为优先,以便容纳更多的健康医疗数据,借由持续累积多样化数据,加强人工智慧判读能力,目前多数台湾厂商仅在自己的系统中作业,使得人工智慧人才难以进入医疗领域,更拖慢了发展应用的速度,也需投入在国内外尚未有厂商探索过、或相关研究较少的领域,从差异化市场中找出自己的一片天。