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,人类医生很难练习出来关键手术技术,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

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