GE Healthcare于近日宣布，美國FDA已經(jīng)批準(zhǔn)了其510（k）重癥監(jiān)護(hù)套件Critical Care Suite Optima XR240amx，這是業(yè)界首個(gè)嵌入人工智能算法的移動(dòng)X光影像系統(tǒng)。

該設(shè)備的人工智能算法由GE與加州大學(xué)舊金山分校（UCSF）合作，利用GE Healthcare的愛迪生平臺(tái)推出。GE Heathcare于去年11月向FDA提交了這一產(chǎn)品的申請(qǐng)。

如今的放射科醫(yī)生面臨巨大的壓力，需要閱讀越來越多的影像，并提供快速、準(zhǔn)確的診斷。然而，在X光檢查中，有60％的病例影像被標(biāo)注為STAT（急診檢測(cè)）發(fā)送。放射科醫(yī)生如何才能判斷真正緊急的影像，如果不立即閱讀是否會(huì)對(duì)患者帶來危險(xiǎn)？這對(duì)于美國冗長的放射科診療流程來說，是一個(gè)頭痛的難題。

根據(jù)一篇發(fā)表在《Current Problems in Diagnostic Radiology》名為《減少STAT便攜式胸部X光片周轉(zhuǎn)時(shí)間：一項(xiàng)試點(diǎn)研究》的論文中的研究，在放射科醫(yī)師的診斷過程中，即使標(biāo)注“STAT（急診檢測(cè)）”的X光影像，也需要等待平均長達(dá)8小時(shí)。

而GE推出的Optima XR240amx設(shè)備是一款可移動(dòng)的智能X光設(shè)備，主要在ICU中使用。Critical Care Suite的加入旨在快速識(shí)別并幫助醫(yī)生確定氣胸等關(guān)鍵疾病的優(yōu)先級(jí)，有助于縮短放射科醫(yī)師的檢查時(shí)間。

ICU中的快速智能影像檢測(cè)

當(dāng)患者在ICU中，通過GE Critical Care Suite的移動(dòng)設(shè)備進(jìn)行X光掃描時(shí)，AI系統(tǒng)會(huì)通過同時(shí)自動(dòng)分析圖像。如果懷疑有氣胸，則會(huì)通過圖片存檔和PACS系統(tǒng)，將警報(bào)連同原始胸部X光片直接發(fā)送給放射科醫(yī)師進(jìn)行檢查。放射科醫(yī)師在收到的通知上，了解哪些影像是需要優(yōu)先處理的。

AI算法還可以同時(shí)分析和標(biāo)記協(xié)議和視野錯(cuò)誤，以及自動(dòng)旋轉(zhuǎn)設(shè)備上的影像，使得通過移動(dòng)X光設(shè)備獲取的影像標(biāo)準(zhǔn)化，節(jié)省醫(yī)師時(shí)間。

根據(jù)GE Healthcare的官方數(shù)據(jù)，Critical Care Suite對(duì)大型氣胸的靈敏度是96％，檢測(cè)4種小氣胸中的三種，靈敏度為75％。

此外，在移動(dòng)設(shè)備上嵌入人工智能算法可為放射科醫(yī)師和技術(shù)人員提供多種好處。GE Healthcare的算法是一種快速可靠的方法，可確保在圖像采集的幾秒鐘內(nèi)生成AI結(jié)果，而無需網(wǎng)絡(luò)來生成。然后，在設(shè)備發(fā)送原始診斷圖像的同時(shí)，會(huì)將這些AI的判斷結(jié)果發(fā)送給放射科醫(yī)師，確保沒有額外的處理延遲。

此外，在設(shè)備上還會(huì)自動(dòng)運(yùn)行影像質(zhì)量檢查，將質(zhì)量檢查集成到了技術(shù)人員的標(biāo)準(zhǔn)工作流程中，并使技術(shù)人員在患者床邊的操作變得規(guī)范，保證影像在發(fā)送到PACS之前的質(zhì)量。

在獲取原始影像之后，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)進(jìn)行協(xié)議檢查、質(zhì)量檢查和智能判斷，并對(duì)疑似影像進(jìn)行標(biāo)注，發(fā)送警報(bào)。

“目前，62％的影像被標(biāo)記為＇STAT＇或緊急閱讀，但它們并非都是關(guān)鍵的。這影響到了真正需要緊急處理的患者，可能會(huì)帶來嚴(yán)重的后果�！盙E Healthcare X光公司總裁兼首席執(zhí)行官Jie Xue補(bǔ)充道：“重癥監(jiān)護(hù)套件Critical Care Suite不僅標(biāo)志著懷疑氣胸的圖像具有令人印象深刻的準(zhǔn)確性，并且使放射科醫(yī)師能夠立即對(duì)這些病例進(jìn)行優(yōu)先排序，但它也使AI易于接近。我們的嵌入式AI算法為醫(yī)院提供了嘗試人工智能的機(jī)會(huì)，無需投資額外的IT基礎(chǔ)設(shè)施，安全評(píng)估或網(wǎng)絡(luò)安全預(yù)防措施，就可以將圖像異地傳輸?shù)骄W(wǎng)站�！�

Critical Care Suite和AI算法是使用GE Healthcare的Edison平臺(tái)開發(fā)的，該平臺(tái)有助于快速，安全地部署AI算法。

Edison是通用電氣醫(yī)療集團(tuán)的智能平臺(tái)，旨在幫助醫(yī)療工作者提高效率，改善患者治療效果并提供患者護(hù)理的機(jī)會(huì)。Edison應(yīng)用程序可以被嵌入到現(xiàn)有的工作流程中，可以集成和吸收不同來源的數(shù)據(jù)，并應(yīng)用分析或高級(jí)算法來生成臨床、運(yùn)營和財(cái)務(wù)洞察。Edison平臺(tái)既可以直接安裝到智能設(shè)備上，也可以通過云、Edison HealthLink等在線方式連接。

每位患者的在診療過程中都會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，Edison平臺(tái)利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和人工智能將這些大量的信息轉(zhuǎn)化為可直接認(rèn)知的觀點(diǎn)。這些觀點(diǎn)可幫助醫(yī)護(hù)人員提高工作效率，確定工作流程的優(yōu)先級(jí)，減少重復(fù)工作并提供最個(gè)性化的患者護(hù)理。

在2018年底的北美放射學(xué)年會(huì)上，GE Healthcare發(fā)布了一系列基于Edison平臺(tái)的全新醫(yī)療應(yīng)用產(chǎn)品和智能型醫(yī)療設(shè)備。GE Healthcare已經(jīng)基于Edison平臺(tái)為全球的200多個(gè)醫(yī)療影像類應(yīng)用提供了輔助支持。

GE Healthcare和加州大學(xué)、圣盧克大學(xué)的合作結(jié)晶

這次氣胸AI診斷產(chǎn)品的獲批可以稱得上是GE Healthcare與UCSF合作的里程碑。2016年底，GE（當(dāng)時(shí)GE Healthcare還未獨(dú)立）與加州大學(xué)舊金山分校（UCSF）達(dá)成了一項(xiàng)合作，共同創(chuàng)建一個(gè)深度學(xué)習(xí)算法文庫，用于改善未來GE公司的成像設(shè)備和云平臺(tái)使用者的診斷流程。

GE的直接合作者是UCSF下屬的數(shù)字健康創(chuàng)新中心。當(dāng)時(shí)UCSF的Michael Blum博士就表示，這項(xiàng)合作的關(guān)鍵點(diǎn)在于把深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)一步整合用于臨床數(shù)據(jù)和圖像處理分析，幫助臨床醫(yī)生在最短的時(shí)間內(nèi)了解患者的準(zhǔn)確信息。而且在當(dāng)時(shí)的新聞中，GE的研究人員用來介紹AI技術(shù)所舉的例子，正是氣胸癥狀。

加州大學(xué)舊金山分校外科學(xué)副教授Rachael Callcut博士，是加州大學(xué)舊金山分校衛(wèi)生部外科醫(yī)生和數(shù)字衛(wèi)生創(chuàng)新中心數(shù)據(jù)科學(xué)主任，和GE合作開發(fā)了Critical Care Suite。“當(dāng)拍攝患者X光時(shí)，處理和閱讀影像所耗費(fèi)的時(shí)間會(huì)影響最后的結(jié)果。AI為我們提供了加速診斷和改變患者護(hù)理方式的機(jī)會(huì)，最終可以挽救生命并改善預(yù)后�！盧achael Callcut博士說。

在GE Healthcare的新聞稿中，除了UCSF之外，還提到了幾個(gè)合作機(jī)構(gòu)，分別是圣盧克大學(xué)、亨伯里弗醫(yī)院和來自印度的Mahajan Imaging。

圣盧克大學(xué)（St． Luke＇s University）等待這個(gè)結(jié)果公布已經(jīng)很久了。在三個(gè)月前的一次采訪中他們提到，在過去的一年里，圣盧克大學(xué)健康網(wǎng)絡(luò)（St． Luke＇s University Health Network，SLUHN）放射科醫(yī)生Karl Yaeger博士及其同事與GE Healthcare的一個(gè)國際研究團(tuán)隊(duì)合作，開發(fā)了業(yè)界首個(gè)采用嵌入式AI算法的X光系統(tǒng)。這項(xiàng)技術(shù)旨在提醒臨床團(tuán)隊(duì)氣胸指征。

在開發(fā)這項(xiàng)人工智能產(chǎn)品時(shí)，Yaeger博士和他在SLUHN的團(tuán)隊(duì)審閱了數(shù)百張各種尺寸和不同嚴(yán)重程度的氣胸的X光片。然后使用深度學(xué)習(xí)軟件算法處理這些影像以確定其準(zhǔn)確性。

“這一人工智能產(chǎn)品的目的是提高診斷過程中這些潛在致死指征的檢出率和準(zhǔn)確率，讓患者可以及早治療，”Yaeger博士說�！斑@項(xiàng)研究最終要關(guān)注改善患者護(hù)理和挽救生命�！�

文 ｜ 劉宗宇 郝翰

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