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醫學成像領域的人工智能

2020年01月29日 10:35 ? 次閱讀

隨著人工智能(Artificial Intelligence,AI)在成像技術中的應用興起,醫療行業和放射學界已經開始發生巨大變化。

人工智能算法在醫學成像領域的機遇和價值

為什么在醫療行業中經常會遇到“人工智能(AI)”這個詞?尤其是,為什么這項技術在醫學成像市場中成為爭論的焦點呢?因為人工智能有可能改變我們的醫療診斷和治療過程,從而實現更加個性化和有效的藥物治療。

目前,人工智能主要通過算法訓練而成。深度學習(Deep Learning,DL)是一種基于人工神經網絡的人工智能技術,可以檢測數據中更加精確的細節。該項技術最初用于圖像領域的模型識別。

放射學正隨著深度學習模型的采用而發生變化,該模型用于識別人體中的病灶,優先考慮可直接治療處于危險中的患者病例,以及預測病理的演變。此外,人工智能會深深地影響醫學成像技術,尤其是磁共振成像(MRI)、計算機斷層掃描(CT)掃描、X射線成像和超聲波成像。這些是這份報告的研究重點。

據麥姆斯咨詢介紹,醫學成像技術主要分為兩類:(1)高質量成像方法(包括MRI和CT掃描);(2)快速成像方法(包括X射線成像和超聲波成像)。并非每種類型的醫學成像技術都需要相同類型的算法。

專業人士的需求在很大程度上取決于所使用的醫學成像技術。

一方面,MRI和CT掃描是一種能夠獲得高質量圖像的密集型掃描方法。通過在圖像上添加標注,該成像模型經過人工智能訓練可以達到很高的病理分類準確性。而且,由于成像時間很長,所以該成像技術的執行速度并不需要非常快。另一方面,在X射線成像和超聲波成像方面的訓練模型則需要很快速的執行速度,從而能夠處理實時的圖像。然后,這些模型將被用于更快地檢測異常情況,并對病例進行優先級排序,這意味著可以大大提升效率。

人工智能賦能的模型應用可以歸納為:

- 篩選模型:負責異常檢測;

- 診斷模型:負責疾病評估;

- 治療計劃模型:能夠根據患者的病理和身體狀況建議最相關的治療方法。

在醫院中使用上述模型所產生的價值取決于應用領域。

人工智能算法價值鏈

應用于醫學成像領域的人工智能正在快速發展

醫學成像對人工智能算法的開發和應用都非常嚴格,具體的約束條件與醫學數據或法律法規有關。醫學數據,尤其是醫學影像,取決于成像設備的參數化及其供應商。對于軟件公司和醫院而言,模型互操作性的開發極具挑戰性。

為了預測病理學的演變,研究人員必須進行縱向研究,需要獲得病患的多年醫學圖像。大多數醫學數據的不一致性使得準確而復雜的研究進展具有挑戰性。

此外,有關數據隱私的法律法規使生態系統中的每個參與者的數據接入變得更加復雜。帶標注的圖像是人工智能的“燃料”,但是接入這些圖像及與病患相關的年齡、性別等數據卻通常受到限制。

盡管醫學領域受到高度監管,但我們預計該領域的人工智能市場將快速增長。首先是原始設備制造商(OEM),尤其是西門子(Siemens)和飛利浦(Philips),引入了人工智能產品,其次是將診斷算法引入醫學成像領域。通過人工智能提升效率,醫院能夠更有效地診斷和治療患者。


2018~2019年在醫學成像領域主要發布的人工智能產品

Yole預計,到2025年,通過銷售人工智能工具產生的軟件營收將達到29億美元,2019年至2025年的復合年增長率(CAGR)為36%,主要應用為:改進的圖像獲取、降噪、圖像重建、篩選、診斷和治療規劃。


全球醫學成像領域的人工智能營收預測

醫學領域的人工智能生態系統正在演變

醫學成像領域的人工智能生態系統有眾多的初創企業組成,其中不少企業是從大學里孵化出來的。這說明該領域是由醫學研究驅動的事實,以及它可以為醫院帶來價值。每家軟件公司都具有一定的差異化,為特定的應用和成像技術提供人工智能算法。他們可以直接向醫院銷售產品,也可以通過兩種不同的渠道銷售:一種是將這些算法集成到放射科醫生的工作流程中,如TeraRecon;另一種是通過西門子等OEM廠商在其醫學成像設備上優化模型。

事實上,OEM設備廠商也正在提供類似軟件公司的人工智能產品。未來幾年,哪種類型的參與者將處于優勢地位呢?本報告為生態系統中的關鍵問題提供了一些解答,并詳細分析了參與者的不同策略。

醫學領域的人工智能生態系統參與者

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