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智东西（公众号：zhidxcom）
文 | 心缘
古代望闻问切，一个老中医凭经验就能看病。
这在现代根本不可能，稍微危重的，就需要多个科室来会诊，发挥群体智慧的力量。
人工智能（AI）加大数据，则相当于将群体智慧再量化，帮临床医生诊断地更快、更准确。就在此次疫情期间，AI在辅助CT影像诊疗方面，为我国筛查新冠立了不少功勋。
CT检查方便快捷又便宜，在我国基层医院得到大规模普及。然而，比CT影像更清晰、更多高质量信息、无辐射的磁共振成像，应用却相对有限。
检查速度和图像质量，是长期掣肘磁共振发展的两大瓶颈。磁共振检查（MR）预约难、排队难，检查一次，患者要排队5天。很多医院全天所有磁共振设备满负荷运转，仍然难以承受日益增长的临床需求。
不过，从中国科学院研究生院教授、国家重点基础研究发展计划（973计划）首席科学家田捷举的例子来看，AI也许能给临床诊疗带来相当大的帮助。
胃癌有没有隐性腹膜转移？人眼看影像是看不出的。要准确判断，常规做法只有开膛破肚。
而如果用AI大数据来挖掘影像高维信息，开刀前即可知道病人是否存在隐性腹膜转移，就能避免患者“白挨一刀”。
如今AI医疗影像正得到越来越多医疗专家的认可，但相比热门的CT影像，AI在磁共振成像的落地节奏却相对滞缓。模型复杂、数据匮乏、耗费时间、伪影干扰……种种挑战横亘在磁共振成像AI研究面前。
近日，百年医疗设备龙头GE医疗，提出了破解这些难题的开创性方法。
一、AI为何搞不定磁共振影像？
磁共振有多重要？它几乎适用于全身各个系统各种疾病的检查，尤其在神经、腹部、盆腔、骨肌、关节、颅脑等领域，磁共振能比其他影像技术提供更高参考价值的图像信息。
据GE医疗中国磁共振产品部总经理赵霞介绍，当前中国磁共振保有量为百万人，与发达国家相比还有一定差距，但磁共振整体增速飞快，每年基本以两位数以上在快速增长。
医院使用群体也在逐渐扩大，从早期只有三级医院使用，到现在二级医院甚至一些较大的基层医院也开始采购磁共振。
然而从技术难度来看，相比CT等影像设备，磁共振几乎站在医学影像领域的金字塔顶端。
磁共振成像的原理、结构、检查和处理过程均更为复杂，且影像信息对比多，成像维度高，技术开发投入大，AI技术的发展和应用总体相对滞后。
目前针对磁共振影像的AI技术，大多集中在两方面：一个是前期流程智能化，如自动识别解剖部位（磁共振AI 1.0时代）；另一个是图像重建后的智能分析和辅助诊断，如结构与功能成像的多模态融合（磁共振AI 2.0时代）。
但最严峻的挑战，其实是在前端成像环节。
磁共振检查中70%的时间被成像过程占据，同时一半的磁共振图像会有因身体器官的自然蠕动或者吞咽动作而产生运动伪影。
这些问题不仅带来磁共振检查速度、流通量的弊端，伪影更是让图像质量和精准度难以突破，直接影响医生诊断。
如果操作人员及时发现伪影，那么患者需要再次忍受5-10分钟的磁共振检查。每次检查，患者都要躺在像上图这样的机器中，对于有幽闭恐惧症的人来说尤其煎熬。
如果现场没有发现伪影，在后期诊断中才发现，这时病人不仅需要重新预约检查，同时也耽误了病情。这不仅浪费患者时间，而且也给医院运行成本带来更大的压力。
怎么才能去掉这些伪影，让医生拿到真正高质量的图像呢？
GE医疗经过三年研发，给出了新的答案。
二、三年研发、10万影像，破解磁共振最棘手难题
GE医疗集团是通用电气（GE）公司旗下的医疗健康业务部门，年营收达190亿美元。GE公司的历史最早可追溯到发明电灯的托马斯·爱迪生，科技与创新，从一开始就融于GE公司的血脉之中。
如今GE医疗在中国员工有7000多名，由中国1000多名工程师组成的GE医疗技术研发团队，正为中国和全世界开发先进的医疗产品。
3月28日，GE医疗针对磁共振临床痛点，开创性地在影像成像前端核心环节实现AI深度神经网络算法，推出全流程人工智能磁共振技术平台“智简AI”，开启磁共振AI 3.0时代。
核心目标有两点：一是加快检查速度，二是挖掘到人眼看不到的数据，让成像更清楚。
在GE医疗整合全球资源、历经三年研发、对超过10万例磁共振原始影像图学习后，AI算法可以在成像过程中，对每个线圈单元采集到的原始数据进行特征提取，识别处理噪声、伪影信息，第一时间剔除数据中的噪声等杂质，获得高质量的原始图像数据。
同时，图像重建优化过程中，GE医疗也基于AI算法抑制图像伪影，深度提高图像信噪比，大幅提升成像速度。
从测试效果来看，基于相同的扫描视野和参数设定，采用智简AI的磁共振设备，检查诊断的效率和质量均明显优化。
以磁共振最重要的成像部位之一——腹部常规成像为例，传统成像需6分钟，而基于智简AI技术的磁共振设备，仅3分钟便完成了检查。
▲智简AI技术将成像速度提升一倍
临床实践数据显示，20%左右的磁共振检查会由于运动伪影问题而导致扫描失败，而重复扫描会带来经济效益损失。
因此智简AI非常注重对伪影的有效识别和抑制，以增强成像的分辨率及信噪比。
在女性盆腔磁共振成像中，肠道和子宫的生理性运动蠕动，是常会遇到的难题。严重时，蠕动会导致图像质量下降，无法达到诊断效能。
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如下图所示，左图常规成像运动伪影严重，右图使用智简AI消除运动伪影，不仅可以优化子宫影像的对比度，而且将成像时间从原来的2分09秒缩短至1分19秒。
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▲用智简AI校正运动伪影后，内膜、结合带、肌层和浆膜层之间的对比非常清晰
为了实现更好的数据质控，智简AI首先会在GE医疗的设备端应用。
目前该平台已在保有量基数更大的1.5T磁共振产品SIGNA Creator上落地使用，很快会延展到3.0T高场磁共振产品上，后续随着标准化的建立普及，GE医疗会考虑更多拓展空间。
三、开创性研究背后的三大优势
能有这样的技术进展，主要归功于GE医疗长期积累的硬核实力。
1、行业优势：深耕医疗领域多年
GE医疗是中国市场最大的医疗设备制造企业，作为上游设备提供商，它能深入理解医疗客户的临床痛点，结合实际需求研发出更具针对性的产品。
2、技术优势：全面覆盖成像AI模型开发
GE医疗长期专注于通过创新科技提升临床诊治效率和质量，改善患者就诊体验，降低医疗成本，在AI技术研究领域同样蓄力已久，无论是前瞻性还是全面性均在业界领先。
就目前的开发方向上来看，GE医疗会全面覆盖成像端图像信噪比、伪影控制和加速三大方向AI模型的开发，比有些厂商仅仅尝试信噪比优化要更立体。
3、数据优势：设备装机量全球之首
GE医疗设备的装机量位居全球之首，据说GE医疗在全球每销售两台磁共振产品，就有一台来自天津生产基地。
这意味着GE医疗掌握了从数据到图像的先发优势，设备产生的海量数据价值巨大，能更好地把控AI深度学习训练数据集的质量。
四、服务于临床，磁共振影像AI还缺什么？
毕竟AI在磁共振领域的发展尚处于早期阶段，仅靠一家的力量，很难推动一个新兴技术的快速落地。
在推出智简AI研发的同期，GE医疗也联合中国医学影像AI产学研用创新联盟，举办了医疗磁共振影像人工智能线上论坛。
这个论坛邀请了来自产学界多个领域的专家，包括磁共振设备的制造商、医疗影像AI软件服务商、AI医疗器械标准化归口单位、以及医学影像科临床专家，从不同角度分享磁共振影像AI技术转化与应用的干货。
笔者在观看论坛时注意到，评论区的留言非常活跃，很多从医人员都兴致勃勃地讨论着一些演讲内容。
在开场致辞中，上海长征医院影像医学与核医学科主任、中国医学影像AI产学研用创新联盟理事长、中华医学会放射学分会候任主任委员刘士远提出了对磁共振AI发展的期待：
“我们希望的是，不仅能够在数据采集、重建、后处理的成像链全周期有AI，更希望临床端的检查、诊断和结构化报告等在下游的全周期应用也能够全面智能化，从而让磁共振、AI能够形成突破，更好地服务于临床。”
除了看好AI对临床的价值外，来自不同领域的多数嘉宾，在演讲中都提到同一个关键词——质控。
中国食品药品检定研究院医疗器械检定所是人工智能医疗器械标准化归口单位。据该所所长李静莉介绍，我国首批AI行业标准今年已立两项，分别是数据集通用要求和术语，在此基础标准框架下开展标准化产品的研发非常必要，他们将在今年下半年向社会公开征求意见。
她认为，数据集质量对AI生产质量管理、供应商审核等环节和后续的质量体系有重要支撑作用，而术语标准化能不仅统一了AI术语定义，而且能为质量评价工作提供依据。
从抗风险角度来看，质量控制亦势在必行。
中国食品药品鉴定研究院医疗器械鉴定所秘书长王浩表示，AI的成功依赖非常严谨的体系，既要有完善的质量标准，也需学术、临床、监管、教育等AI相关各方，对数据集整体质量进行把关。
数据采集、标注过程是否规范？企业标注结果是否可信？能否反映临床专家的判断？这些均对最终AI产品的性能有重要影响。
此外，作为国内首家进行核磁共振AI影像研发的企业，安德医智副总裁、大中华区CEO李晶珏分享了磁共振影像AI技术现有的三个门槛。
一是核磁共振自身的特点，要求AI模型更复杂、更小巧，能够满足多序列、多病种的同步分析，这给研发提供了一定的难度。
二是医疗产品数据量泛化性远远不够，保障数据质量又需要新标准的验证以及高水平医生的标注和审核。
三是当前医疗影像AI大多数基于图像空间的识别，有一定应用产品，但还不能完全满足临床需求。
在李晶珏看来，只有实现全行业AI生态链的发展，才能更好推动医疗影像AI的落地应用，真正帮助到医生。
五、不止是磁共振，复盘GE医疗的AI布局
AI在医学影像领域的研发和应用始于2016年，初创公司如雨后春笋，传统医疗设备厂商亦纷纷涉足，GE医疗即是其中的典型代表。
“数字化、AI技术与医疗影像的结合是GE发展战略的重中之重。”GE医疗中国副总裁、医疗影像业务总经理陈金雷说。
据GE医疗中国磁共振产品部总经理赵霞介绍，GE医疗中国的数字医疗战略以Edison数字医疗智能平台为基础，聚焦资产运营管理、病患临床产出、医院能力建设三大领域，AI是实现这三大产出的重要技术。
在设备端，GE医疗多款设备搭载了AI技术。
在软件端，GE医疗致力于在AI领域打造一个开放的生态系统。除生态系统有GE医疗自己研发的技术平台外，GE医疗还和国内多家专注于AI的企业合作，在各大疾病领域加速数字医疗应用在客户端的落地。
面向未来，GE医疗中国磁共振产品部市场总监陈思表示，GE医疗的AI建设将聚焦于三个层面。
一是技术落地层面，推动上下游企业更深入地合作，如提供更好的数据。
二是政策监管层面，非常愿意配合政府监管部门，推动行业数据标准规范化。
三是本源技术层面，AI算法从全身应用发展到更加专业化，如针对特定疾病、特定部位的算法进一步优化。
结语：智能化平台在医疗市场逐渐扩容
在德勤生命科学与医疗行业管理咨询主管合伙人俞超看来，随着我国经济发展及人民健康意识的提升，我国与国际成熟医疗市场的差距正在逐渐缩小。
特别是这次新冠疫情后，他认为，整个中国医疗环境有望发生会一些显著的变化，比如国家会更加重视基层疾病的预防工作，建立起强大的疾控网络，这就意味着大量的医院的投资。
未来，随着各医疗机构医疗设备更新换代，智能化影像平台在医疗市场逐渐扩容，落地前景十分广阔。
同时，在标准制定单位、GE等医疗设备厂商、AI企业以及一线临床医生等多方力量的通力合作下，一个更加良性、活跃的磁共振影像AI生态发展环境正在加速形成。
