助力基层医院肿瘤诊断——复旦科研团队领衔研发便携式智能超声辅助诊断仪

发布时间:2020-09-14 

       某偏远落后的社区医院,病患躺在床上,医生拿着一只小巧的白色探头在病患脖颈处轻轻滑动,旁边一个与iPad相似大小的显示器上立刻呈现出实时影像。突然,“嘟嘟”警报响起,一个黄色方框出现在显示器中,病变区域被圈了出来。点击“分析”按钮,只要数十秒,一份专业的甲状腺超声报告出来了。

  这样的场景在不久将来即将成为现实,而一切都得力于由复旦大学、上海大学、复旦大学附属肿瘤医院和视隼智能科技(上海)有限公司共同研发的便携式智能超声辅助诊断仪。

  这款仪器由一块500*500*20mm的显示面板和一只超声探头组成,兼具便携、智能两大亮点,致力于成为基层医生早期筛查、辅助治疗肿瘤疾病的好帮手。继去年首次亮相上海张江人工智能展示馆后,这台具有国产化、小型化和智能化的全新超声仪器,今年9月将再度亮相上海国际工业博览会。

  研发团队由复旦大学信息科学与工程学院教授汪源源、副教授郭翌,上海大学教授施俊、复旦大学附属肿瘤医院教授常才、副主任医师周世崇,视隼智能科技(上海)组成。该项目也受到国家自然基金委重大仪器专项和上海市科委科技创新行动计划支持。

 

人工智能“良医”下基层

  “肿瘤”二字总令人胆战心惊。是不是得了肿瘤?良性还是恶性?要不要开刀?癌症是否会转移……这一系列问题让许多人心神不宁,跑大医院检查完,往往发现是虚惊一场。

  “肿瘤医院将近30%的病人,其实根本没必要到这里来检查!”复旦大学附属肿瘤医院超声科主任常才发现,长期以来,由于我国基层医疗机构硬件和人员水平有限,导致肿瘤相关的诊疗需求过度集中于三级医院,导致医疗成本增高、大医院人满为患,反过来又加大了病人对基层医院的信任缺失、基层医疗卫生人才体系建设困难,形成恶性循环。

  “分级诊疗”的概念逐渐在老百姓间传播开来,但实际推进并非易事。来自附属肿瘤医院医联体成员单位的基层医疗工作者表示,尽管一些基层医院已引入昂贵专业的大型超声设备,但是苦于没有善于解读图像的医生。

  “基层的很多全科医生并没有学习过专业的医学影像学知识,平时又缺少大量病例实操练习,因此在超声诊断方面的准确率较三级专科医院的医生,仍有一定的差距,经常出现漏诊的情况,更不要说进一步治疗。”周世崇解释说。

  为解决这一实际矛盾,常才团队找在医学影像方面和肿瘤医院合作多年的复旦大学汪源源团队和上海大学施俊团队,希望共同设计一款智能化超声设备,以提升基层医院早期筛查肿瘤的准确率,也为三级医院“分流”病患。两校团队立刻表示加入。 

  “基层医生经验的缺少,可以通过将人工智能引入超声成像来弥补。”郭翌介绍,国内外医疗器械厂商近年陆续生产的一些便携式超声诊断仪仅仅是大型超声仪器的微缩版,并不带人工智能算法。而超声诊断又和CT、磁共振不一样,具有实时性的特点,因此这类仪器的功能发挥仍然要依赖经验丰富的医生“读图”,所以主要面向一些三甲医院临床科室和急诊科室。

  而团队研发的诊断仪的最大优势,就在于植入基于人工智能的辅助诊断算法,能真正有效协助广大基层医生们准确、迅速地找到病灶,走在全球医疗技术和应用的前沿。

  据初步临床试验统计,该仪器能够在早期筛查、精确诊断、分子分型、预后预测四环节发挥作用,准确率达到90%以上,基本与肿瘤医院主治医师的水平相当,远高于未接受专业训练的基层全科医生。例如,甲状腺肿瘤是一种惰性肿瘤,仅有5%左右的病例会发生恶化,许多患者无需手术,只需长期随访即可。对于这类患者来说,在基层医院定期使用该仪器检测,将大大提高诊疗效率。在这台仪器的帮助下,基层医院开展女性乳腺肿瘤疾病的群体筛查工作,效率和准确率也将大大提高。

  该诊断仪还适用于浅表器官、心血管等多种疾病诊断。 

产学研医四方合作,攻克难题

  除了智能化,这台便携式智能超声辅助诊断仪的另一大特点就是便捷,就和听诊器一样方便医生携带。对一些腿脚不便的老年病患,社区医生可以拎着设备上门检查,现场就能得到诊断结果。此外,仪器还能在灾区、战地等特殊环境下灵活使用。

  实现这点并不容易。这要求研发团队必须将人工智能硬件化,将体型庞大的超声仪凝缩成平板电脑大小的便携式仪器,使之无需将数据输入电脑再做运算,而是现场对每一帧图像快速检测,达到实时诊断的效果。

  汪源源所在课题组在医学影像领域深耕二十年,在肿瘤、心血管、产科、神经性疾病等医学影像处理研究上经验丰富,但在硬件开发上则相对缺乏经验。于是,几家各有特长的单位和企业走到一起,共克难题。

  2016年,项目正式启动。在仪器的算法设计层面,上海大学主要负责前端筛查,复旦大学主要负责后端的精确诊断和超声报告。基于AI的辅助诊断算法,高效团队通过整合、分析医院提供的多维度多模态医学数据,实现重大疾病的精准诊断和预后预测。

  视隼智能科技则将高校算法产业化,将AI辅助诊断嵌入国产超声设备中,真正实现医疗设备智能化。做成便携式智能超声辅助诊断仪,投入医院临床试验,验证算法的准确率。

  为进一步缩小仪器硬件模块,同时保证高质量的图像,团队对整个算法进行优化,最终使仪器对每一帧画面的分析速度达到零点零几秒的水平。“根据肿瘤的影像学指南,仪器可以找出病灶位置,快速计算出形状是否已规则、边缘清晰度如何等等,最终综合所有指标给出报告,包括肿瘤分析和超声描述。”郭翌介绍说。

  目前,这台诊断仪已进入临床试验阶段,在复旦大学附属肿瘤医院和上海市部分基层社区医院供一线医疗人员使用。“对于一些新手医生来说,这台仪器提供了很大的帮助。”周世崇说。

  由于医院拥有大量具有中国特色的肿瘤疾病病例、先进医学理念和设备以及多模态大数据库,可以验证国产超声机器及AI辅助诊断算法,并据此提出建立符合中国人群的肿瘤疾病精准诊疗流程和模式,未来一段时间,研发团队还将根据医院反馈进一步优化算法模型,以降低诊断仪在早期筛查阶段的漏诊率和误诊率,争取让其早日进入人民群众的日常生活。

(转自《上海科技报》)