在复旦大学江湾校区的工程与应用技术研究院(以下简称工研院)实验室里,博士研究生戴健正在给记者展示“颅内动脉瘤磁共振造影图像辅助检测软件(AIneurysm)”的使用方法。
在以深灰色为主色调的界面上,是一个涵盖病人姓名、日期等信息的表格,选中某位病人后,便进入操作界面。根据需要,使用者可以根据页面的指示查看原始数据、动脉分割结果、血管信号等,判断病人的大脑中是否存在脑动脉瘤。
AIneurysm界面。图片由研究团队提供
近日,这一由工研院生物明升手机版工程技术研究所常务副所长、附属华山医院放射明升体育app术带头人耿道颖团队牵头研发并成功转化的科研成果,正式获批明升官网国家药品监督管理局(NMPA)三类医疗器械注册证。
值得一提的是,此次获批的注册证为国内首张由高校主导、临床医生牵头研发的颅内动脉瘤磁共振人工智能(AI)三类医疗器械注册证,将有望为高校牵头进行同类产品的产学研研发和转化提供经验。
“正是因为有复旦大学工研院提供的平台,我才得以组建团队,进而把想法变成一个可落地的成果。”耿道颖告诉《明升官网明升体育app报》。
医工结合,6年走通产学研用全链条
颅内动脉瘤是一种动脉壁异常膨出所形成的突起,普遍存在于全球成年人群中。动脉瘤具有发病率高、致残率高、死亡率高的“三高”特点,因此又有“颅内炸弹”之称,在临床诊疗上面临着早检查、早诊断、早治疗的“三早”需求。
我国成年人群颅内动脉瘤的患病率高达7%,是欧美成年人群发病率的2-4倍,高血压糖尿病等高危人群患病率达15%左右。因此,对颅内动脉瘤的及时诊断和治疗干预,对于急性蛛网膜下出血等脑重大疾病的预防有重要意义。
然而,受限于影像设备及影像医生的水平,目前临床中存在着大量重大疾病误诊、漏诊等情况,针对颅内动脉瘤研发一款智能诊断辅助系统已刻不容缓。
是否能研发一系列智能系统,学习和推广高水平医生的经验和技术,辅助提升各类疾病的诊断效率,更好地为人群服务?
带着这样的想法,耿道颖牵头组建了由工研院生物工程技术研究所、明升官网明升体育app院苏州医工所及附属华山医院为骨干的智能影像医工结合团队,让临床医生、算法团队和工程师紧密结合,进行多种重大疾病智能诊断辅助系统的研发和成果转化。
从2019年立项开始,智能影像医工结合团队迅速成长,短短6年时间,便完成了建立AI模型并优化、软件界面设计、多中心临床试验等工作。8月23日,Aineurysm顺利获批。
得益于此前建立起来的成熟体系,耿道颖带领的智慧明升手机版影像实验室中正在平行研发9款智能诊断辅助系统,覆盖脑肿瘤、前列腺癌等多个癌种的诊断。
软件开发中的系列创新性研究,也得到了业内专家的认可。
德国夏里特明升手机版院教授Anja Hennemuth指出:“该团队提出了血管区域增长分割的U-Net架构,此类深度学习技术分割脑动脉瘤的Dice系数高达0.9以上。”
美国石溪大学文艺复兴明升手机版院脑血管中心副主任Reza Dashti表示:“该团队的多中心试验通过优化网络,将(脑动脉瘤诊断的)灵敏度提高了15.79%,进一步降低假阳性率。”
AI+医生>医生
“AI无法完全取代医生的工作,但能够帮助医生提高诊断效率。”耿道颖强调。
作为一款AI软件,Aineurysm的操作界面十分便捷,影像科医生经过几分钟的培训即可以上手操作。Aineurysm能辅助医生进行精准影像决策,对颅脑磁共振造影图像的显示、处理、测量和分析,对3毫米及以上颅内动脉瘤辅助检测可提示疑似颅内动脉瘤患者,助力医生进行有效检测,同时量化分析动脉瘤区域,给出相关建议。
“我们的产品不仅让医生的诊断效率大大提高,而且敏感性和特异性都高于医生组。”耿道颖介绍,注册前全国多中心、回顾性临床试验结果表明,该软件提升动脉瘤检出率10%诊断效能由82%提高到94%,每例阅片时间缩短60%。
耿道颖期待,随着产品的推广和临床应用,能提高不同地区影像医生的动脉瘤的识别水平,减轻国家、社会和家庭医疗负担,缩小不同区域和不同医院医师的阅片水平差异,让更多患者获益。
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