8月22-23日，2023 DEMO WORLD企业开放式创新大会在长三角G60科创走廊策源地松江隆重举行。本届大会由创业邦主办，松江区经济委员会、松江区投资促进服务中心、国家级上海松江经济技术开发区、松江区泗泾镇人民政府、松江区佘山镇人民政府协办。

(资料图片仅供参考)

大会以“拥抱开放”为主题，邀请200+跨国公司及本土企业创新领袖，聚焦开放式创新，通过演讲分享、报告发布、榜单评选、案例展示、需求对接等多种方式，推动全球创新资源在行业中的流动，加速世界各地的企业在中国成长。

会上，强联智创创始人、董事长秦岚发表了名为《AI赋能未来医疗》的主题演讲，精彩观点如下：

1. 强联智创的第一大任务是AI治疗，我们希望通过“人机结合”的方式，实现神经介入手术的自动驾驶。

2. 强联智创的第二大任务是AI决策，基于中国人群的脑血管病数据库，做全信息量的支撑，提高关键决策的准确度。

3. 用AI辅助的方式让疾病的治疗更简单，决策更准确，无论是急诊手术还是择期手术，无论在大三甲医院还是小乡村，让每个患者都可以得到最好的治疗，从而发挥出AI最大的潜力。

以下为演讲内容，由创业邦整理：

各位同仁大家下午好！

AI在医疗领域的应用这个话题已经火了多年，但是之前更为众人所熟知的是，AI在医学影像诊断中的赋能。但今天我想和大家分享的是自己的一些实践—AI治疗和AI决策如何重构脑血管疾病的关键诊疗环节。

讲到脑血管病，先和大家分享一些关于大脑的话题。

大脑是身体的指挥官、司令部，我们的所有感知、运动和情感都来源于大脑。大脑里大概有860亿个神经细胞，它很小，脑重量只占全身重量约3%，但是这么一个小小的大脑，耗氧量却可以达到人体组织的20%。

氧气是怎么来的？是通过动脉血源源不断地供应到大脑组织来的，因为要供应20%的耗氧量，所以实际上脑血流量会占全身血流量的15%。

我们只有4根动脉血管，负责整个大脑的血氧供应，包括前面两条颈动脉和后面两条椎动脉。它们九曲十八弯，弯弯曲曲穿过我们的颅底，才能到达大脑的位置。这么重要的一个脑组织，很小的体积，承担了这么大的血流量和耗氧量，所以它的运输工——脑血管是非常容易出状况的。

由此便引发了今天的第二个话题，中国第一大致死疾病-脑中风。大家从前对脑中风的认知有个误区，认为脑中风是得了脑梗、脑出血之后的急症，事实上，中风本质上是一种慢性病，是由脑血管的疾病诱发的。换句话说，对于脑血管疾病，如果它出现小状况时及时治疗好，就可以不中风。

然而事实上，脑血管疾病的治疗一直有几个非常大的困境无法突破。

第一个困境，脑血管疾病患病率高，发病率高，死残率高，可能够治疗它的高水平医生却相对稀缺。

第二个困境，脑血管疾病没有太多的药物解决方案，更多依赖神经介入手术达到预防或治疗效果，但人类脑血管复杂的三维结构，导致神经介入的手术难度非常大。将手术步骤拆解，我们发现，该手术的真正难点在于微导管塑形，它既是神经介入手术的关键步骤，又被医生称为卡脖子的技术难关。

强联智创的解决方案是什么？我们并不是希望把简单重复的步骤交给算法、机器去做，反而是希望通过引入AI技术，引入自动化机器人技术，将人类医生很难练习出来的关键手术技术，交给机器进行自动化处理，通过人机配合，实现神经介入手术的“自动驾驶”。

去年年初，这项技术软件的部分已经完成了大规模的前瞻性对照的临床研究。通过将软件辅助下做手术跟独立医生的手术进行对比，我们发现，在所有的关键指标上面，无论是导管能不能一次到位、能不能短时间到位、能不能裸奔到位（就是可以少用一条微导丝）的情况下，“人机配合组”都是可以全面碾压单独医生组的。

目前，我们的临床试验方案已经在国际顶刊发表，而在此之前，我们专注这项技术的研究已有七八年之久，并且获得了十多项国内外发明专利。值得欣慰的是，现在我们终于从研发走向了落地推广的步骤，破解神经介入手术关键难点的节点到了。

去年10月，强联智创获批了首张中国境内AI+治疗创新医疗器械三类证，今年5月，我们在科技部的科技成果评价上被评定为最高级别，即“国际领先”水平。

因此，在我看来，AI给医疗行业带来的改变，不止是效率的提升或简单的辅助，而是在核心的手术环节完成人类医生难以操作和掌握的步骤。

AI还能赋能医疗的哪些场景？它还可以提高关键决策的准确度。什么叫关键决策？感冒了吃哪种药，或许称不上“关键决策”，但如果脑血管生病了，该选取哪种治疗方式，在中风之前选择做手术，风险有多高，到底是中风风险高还是手术风险高……这些对病人来说都是非常难决策的事情。在这方面，AI可以帮上很大的忙。

再次强调，AI决策评估跟AI影像诊断是两个完全不同的概念。我们都知道，医生在给患者做疾病治疗决策之前，要收集患者全面的信息，包括影像信息、血压、血糖、血脂、很多化学检查，还要收集基本信息，包括年龄、症状、家族史等等。收集到所有信息之后，医生才能帮病人判断病该怎么治。

AI决策辅助也一样的，我们同样要收集到患者的所有信息，才有可能帮患者做一个相对准确的判断。

AI在影像上面的应用，更侧重图像后处理，AI决策辅助除了可以做图像后处理，还可以做关键决策支持，所以这两个是完全不同的。

这些关键决策支持，实际上它是需要源于中国人群的大数据库，而且这些数据类型是需要相对比较多的，因为它既需要患者的影像信息，又需要患者的各种检查信息、治疗信息以及随访信息。

我们自2016年以来参与国家十三五项目，经由科技部、工信部各种全国多中心的临床试验项目，构建属于中国人群的脑血管病数据库，有了全信息量的数据库做支撑，我们才有可能做AI决策。

目前AI决策可以辅助哪些关键决策？譬如帮助决策脑梗之后是否做取栓手术。大家都知道，脑梗之后是可以做介入治疗的，但做完介入治疗并不代表病人就真的能够康复，并不代表血管开通以后患者的语言功能或肢体功就能恢复，它们并没有直接关系。

我们可以通过采集患者全量的影像信息，再加以年龄、特征、化验检查等综合信息，搭建一个预测算法，更为准确地帮助医生判断患者是否适合做手术，因为手术的目的不是单纯追求血管开通成功，而是帮助病人康复。

目前，以我们的前期数据来看，算法决策的准确度大约在86%左右。大家可能觉得这个数字并不是很高，但在实际临床实践过程中，有将近一半的病人即使做了手术，也没办法达到肢体功能的恢复，所以这30个百分点的提升是至关重要的。

我们相信，随着AI技术的进步，它一定能与人类医生达成更加完美的结合，这个结合点不止是辅助完成简单重复的劳动，更重要的是可以帮助医生提高决策准确度，提高手术的准确度。

希望在AI的赋能之下，让疾病的治疗更简单，决策更准确，无论是急诊手术，还是择期手术，无论是在大三甲医院，还是在小乡村，每一个脑血管病患者都可以得到更好的治疗，从而发挥出AI最大的应用潜力。

作者：创业邦