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审批难题破解后,医学影像AI的产学研下一程怎么走?

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发表于 2022-9-7 00:53:29 | 显示全部楼层 |阅读模式 <
自2020年1月首张NMPA发布的影像AI三类证出炉后,短短20个月,已有约20款影像AI产品相继获得注册准入。不过,审批难题的破解并不意味着影像AI已经跑通市场。

为了探索医学影像AI发展的下一程,近日由雷峰网主办的第六届GAIR全球人工智能与机器人大会上,中科院计算所研究员周少华、中科院⾃动化所研究员蒋⽥仔、电⼦科技⼤学信息与通信⼯程学院教授李纯明、东南⼤学脑科学与智能技术研究院创院院⻓彭汉川、腾讯天衍实验室主任郑冶枫齐聚一堂,对影像AI的未来发展问题进行了深入探讨,尝试在思想交融之中给出答案。
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通过审评审批、IPO评价AI发展的局限性
2021年算得上医疗AI的上市年,科亚医疗、鹰瞳科技、推想医疗、数坤科技四家企业相继提交招股书,鹰瞳科技也于11月成功上市,成为医疗影像AI上市的第一股。

不仅如此,各家交出的业绩增长也因审评审批的通过而显得相当亮眼。鹰瞳科技2020年全年营收较去年涨了5成;推想医疗年增长318%;数坤科技甚至翻了32倍,半年营收便超过了5000万。
不过,相对于每家企业动辄上亿的年投入而言,骤增的数据并没有收获投资人的青睐,以上市的鹰瞳科技为例,上市前一夜暗盘便已跌幅约10%,在流动性较差的港交所,鹰瞳暂时没有在股价上显示出突破。
圆桌之上,郑冶枫主任将AI审评审批后的落地困境归纳为两点:商业、技术。
“说到审评审批,腾讯的肺炎AI也在今年通过了NMPA认证。但从整个AI产业来看,AI的商业模式、技术能力都存在一些问题。美国的医疗AI商业化很成功,不少AI产品还通过了医保准入,一部分原因在于,美国放射检查的设备费用和诊断费用是分开的,人工费用尤其高。反观国内,放射检查费用很低,不会单独计算,且大部分是设备费用。这是为什么现阶段美国AI可以独立收费、独立报销的原因。”
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美国部分参保AI产品示例(数据来源:Medicare.gov)

“技术上的问题与AI的商业模式困境有一定关联。从目前通过NMPA审批的AI产品来看,AI只能在特定的一个或几个问题上进行解决,但对于影像科医生而言,肺部的慢性肺阻、肺积水,肺以外的骨折、心脏相关疾病,影像科医生在阅片时看到的所有疾病都需要报告。所以,单点功能的AI不一定能降低医生的工作量,反倒有可能适得其反。换句话说,AI还需要全面的开发,全方位的升级。”
除此以外,深度学习的分布迁移并没得到很好的解决,周少华补充了一个鲁棒性伤的问题:“AI可以解决当前医院的数据分布,但对于新医院的数据分布,AI往往不能表现到训练时的最佳状态。”
五年以来,尽管医疗AI跨过了一道一道砍,但从目前来看,AI行业仍需要技术与商业的同步发展。这个时候,AI需要新的推动力。
作为动力,AI产学研需要革新吗?
在学者们看来,以创新为核心的产学研能够一定程度解决AI面临的两个问题。不过,AI的产学研模式本身或许存在一定问题,必须进行自身优化才能匹配AI的发展。用彭汉川院长的话来说:产学研需要实现真正意义上的创新,并让研发尽可能贴近临床需求。

从全球人工智能论文增速来看,我们能够看到近今年高达50%的增速,但海量的增长也会存在一定问题。
李纯明教授表示:“深度学习论文如今同质化严重,很多论文的确提出了方法,但方法创新不足,大同小异,造成大部分文章相似度很高,审稿的时候要拒都得拒,要收都得收。这种情况可能导致一些问题,比如为了满足大量审稿需求,就必须增加审稿人,这就有可能带入素质相对较差的审稿人,进而导致很多质量较差的文章被录入进来。这是一个恶性循环。”
因此,要让产学研支持AI发展的形式跑通,审稿者应加强审查,而创业者也需主动寻求创新,毕竟,最终检验创新成果的不是企业发了多少论文,而是有多少医院愿意购买企业的设备。
其次,不能完全依靠学术界的研究思维来做AI。郑冶枫认为:学术界研究自由,工业界研究受限,但能解决最贴近临床的问题。单一看待两种研究方式都存在局限性,更好的方式是将其融合,以工业思维定好贴近临床需求的研究目标,并不断关注学术领域的创新,及时发现学术界有用的尝试。
最后是要与医生达成良好合作的关系。如果把医学看成一种服务,医生是为数不多在服务对象面前处于主导地位的职业。所以,与医生合作时要注意倾听,不然医生就会“每天都很忙”。
此外,如蒋田仔教授所说,医生比产业者更了解哪些东西做出来是有价值,哪些是没有价值的。因此,要从临床需要出发构建AI,满足实际需求,这是核心,也是基础。
圆桌之上,郑冶枫主任举了这样一个例子。
“主动脉瓣膜微创置换手术是一个危险系数很高的手术。老年人心脏瓣膜会钙化,严重了就需要置换。以前医生需要开胸置换瓣膜,死亡率算下来有10%,后来出现了微创手术后,死亡率大大缩小,患者早上做了晚上就回家。”
“然而,做这个手术时要医生找到瓣膜的位置,需要患者注射显影剂。但显影剂对肾有伤害,所以我们跟医生沟通,医生需要一个导航系统,减小患者造影剂的摄入,也为了精细化了解人工瓣膜植入人体后运动的具体位置,决定什么时候可以展开。毕竟,一旦人工瓣膜没在合适的位置展开,就只能开胸把瓣膜取出来。所以,导航很重要。”
“当时我们想了很多方法,也跟医生进行了多次沟通,最终的方案是用X光把人体转一圈拍摄,这一方法得到了双发的一致认可。而对于我而言,整个过程让我充满了成就感的。”
所以,人工智能作为医疗设备之一,同样需要研发者也医生一步一步沟通,慢慢找到答案,以互联网的思维做好产品,在将其交给医生适用,这样的产品,很难走通。
深度学习会被替代吗?
在近年的发展之中,我们常用深度学习与人工智能一词混用,让人不免产生“深度学习=人工智能”的错觉。

蒋⽥仔教授表示:深度学习是一种方法,不等于人工智能。深度学习要发挥作用,需要大量数据,这不能解决所有问题,特别是对于很多疾病而言,这里只有小样本。
彭汉川也表示,大量问题并不适合深度学习解决,比如数据的传输问题——怎样解决传输速率,怎么高效收集存储数据,都不是深度学习适用分类问题。因此,研究人员需要构建整体逻辑,不能只考虑中间的分类问题。
不过,众人均认可深度学习仍会持续一段时间热度。2020年后,深度学习相关论文发表速度逐渐放缓,前面5年增长30%-50%,现在回到个位数。可能是因为疫情,也可能是市场饱和了。
80年代神经网络便已出现,但到90年代,替代技术的出现导致其被掩埋。但至少到现在,尚无可替代的技术走出来。






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来源:https://www.163.com/dy/article/GR3MK66U05118K9D.html
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