“智臻AI+”發(fā)布，肝臟磁共振AI分析平臺推向臨床
5月25日 ，GE醫(yī)療發(fā)布了全新的磁共振人工智能平臺——“智臻AI+” ， 這也是繼2020年初發(fā)布“智簡AI 3.0”平臺后 ， 在該領域的又一突破 。
【“智臻AI+”發(fā)布，肝臟磁共振AI分析平臺推向臨床】
據悉 ， 在技術上 ， “智臻AI+平臺”集合了GE磁共振的閃速射頻影像鏈 ， 從數據采集源頭確保獲取高清、優(yōu)質的影像數據；在臨床應用上 ， 它則搭載了“肝臟人工智能分析平臺”應用——由GE醫(yī)療與其Edison合作伙伴“數坤科技”合作研發(fā) 。
本文插圖
“智臻AI+”平臺
雙方將AI技術在磁共振領域的應用拓展至讀片、輔助診斷周期 ， 從而幫助實現肝臟部位多個病灶自動提取、病灶征象自動描述、病變性質的智能分析等 。
另外 ， 結合GE磁共振設備所具備的極速增強DISCO LAVA技術 ， “智臻AI+”將肝臟磁共振動態(tài)增強掃描速度提升60% ， 能精準獲取肝臟多動脈期 。
根據GE醫(yī)療中國磁共振臨床應用團隊介紹 ， 應用DISCO LAVA技術 ， 一次屏氣的情況下采集6期圖像 ， 提升掃描速度和效率 ， 讓臨床可以捕捉到多動脈期 ， 確保增強掃描的成功率 。 該技術的實現 ， 是AI輔助分析工具落地臨床的前提 ， 它為影像后的肝臟智能分析應用帶來精準影像數據基礎 ， 從而推動了AI工具的臨床落地 。
在此之前 ， GE醫(yī)療在7年間已將磁共振AI平臺進行三次迭代：
2013年 ， GE醫(yī)療推出了磁共振“AI 1.0”智能操作平臺 ， 實現了磁共振設備自動識別解剖部位、自動定位和自動連續(xù)掃描功能；2015年 ， “AI 2.0”智能后處理平臺推出 ， 在磁共振圖像后處理端實現了一鍵多模融合的智能后處理操作流程；2020年初 ， “智簡AI 3.0”平臺發(fā)布 ， 突破性地在影像成像前端核心環(huán)節(jié)實現AI深度神經網絡算法 ， 從成像源頭去除偽影 ， 進行前端圖像優(yōu)化 ， 成像速度提升1倍 ， 掃描成功率提升20% 。 如今在“智簡AI 3.0”平臺的基礎上 ， “智臻AI+”平臺包含了影像鏈AI、成像平臺AI、臨床應用AI ， 將AI的數字化技術與磁共振診斷全方位融合 ， 進一步釋放AI在磁共振技術領域應用的潛能 。
關鍵是 ， 成像設備本身不斷創(chuàng)新的這些技術 ， 在提供更為豐富的影像學信息的同時 ， 能在更短時間內獲取足夠多、高質量的數據 ， 為后影像部分的AI應用開發(fā)、落地打下堅實基礎 ， 帶來更多的可能性 。
其實 ， 目前肝臟疾病發(fā)病和診斷面臨很多挑戰(zhàn) 。
首先是肝臟疾病的挑戰(zhàn) 。 《2019年中國腫瘤登記年報》數據顯示：2015年 ， 全國惡性腫瘤發(fā)病約392.9萬人 ， 全國肝癌新發(fā)病例約36.5萬 ， 占全球新發(fā)病例的50% 。 肝癌是中國第二大腫瘤致死病因 。 60歲以下人群中 ， 肝癌仍是最常見和致死率最高的腫瘤之一 。 （全國腫瘤登記中心的數據通常滯后3年左右）
第二是疾病的復雜性 。 國家消化系統(tǒng)疾病臨床醫(yī)學研究中心、首都醫(yī)科大學附屬北京友誼醫(yī)院放射科楊正漢主任介紹 ， 肝臟疾病種類繁多 ， 按照病因、發(fā)病機制及病理狀態(tài)的不同 ， 分為局灶性病變和彌漫性病變 。 肝臟局灶性病變可進一步分為囊性或者實性病變 ， 常見的類型都有數十種之多 。 這些局灶病變中 ， 可以分為腫瘤或非腫瘤病變 ， 腫瘤病變又有良性與惡性之分 ， 診斷與鑒別診斷不僅難度大 ， 而且費事費力 。
第三 ， 是疾病診斷的難度大 ， 人才缺乏 。 臨床上 ， 肝臟磁共振檢查可以解決絕大多數肝臟疾病診斷的問題 。 但是 ， 楊正漢主任介紹：“規(guī)范操作磁共振設備且判讀圖像能力強的影像醫(yī)生很缺乏 。 由于肝臟本身的復雜特性 ， 光一個臟器就有那么多種病變 ， 磁共振有許多影像信息要去學習判斷 ， 所以影像醫(yī)生學習成長過程漫長 。 ”
其實AI等數字技術與醫(yī)療結合來輔助診斷、提升效率的進步已經走過了幾年 ， 但在磁共振領域 ， 腳步相對慢一些 。 這與磁共振技術發(fā)展、成像復雜、數據量大都相關 。
磁共振肝臟掃描后 ， 各種序列、各種角度產生至少上千幅不同的圖像 ， 巨大的信息量 ， AI算法、臨床診斷的依據、流程等 ， 都需要更精準的源頭數據、更智能的磁共振平臺基礎 ， 同時 ， 也需要深入了解臨床、了解診斷程的AI算法開發(fā) 。
對此 ， 據團隊介紹 ， 上述“肝臟AI分析平臺”實現了“后全流程AI”技術理念 ， 將AI技術在磁共振的應用突破磁共振的成像周期 ， 進入到讀片和診斷周期 ， 并通過一鍵式自動序列識別 ， 進行病灶提取和征象描述 ， 做到智能分析“會讀片、易診斷”；AI自動提取病灶解剖特征與信息的特點 ， 也為科研注入了動力 。
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