2018年RSNA"黑科技"大盘点（AI篇）

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来源：器械之家

编者按：

在今年的RSNA中，AI在放射学中的应用依然是焦点。以往，“AI将取代影像医生”的呼声甚高。而今，人们开始探讨AI该如何帮助影像医生更好地进行诊断。正如，RSNA主席Vijay M.Rao在Daily Bulletin的采访中表示：“如今的AI应用将医生从重复的工作中解放出来，让他们以更高的效率工作；患者因为技术的升级而无需长时间的等待，整个放射学也因此更透明。”未来，AI技术的飞跃会为医学影像带来更多的便利。下面随器械之家来看看本次RSNA上亮相的AI"黑科技"们吧！（内有大量采访视频，建议在WiFi下观看。）

GE医疗

GE医疗发布了一系列基于“Edison”平台的全新医疗应用产品和智能型医疗设备，包括：

AIRx提供自动化的薄层扫描方式，帮助减少前期手动操作，避免因人为和设备的操作差异性所致的反复多次扫描，提高扫描成功率，尤其对于老年痴呆症和多发性硬化症等疾病的长期评估，扫描的连续性更为重要。AIRx内置的神经网络模型，已利用深度学习算法和解剖识别技术，提前完成了超过36,000张临床案例图像的智能训练。（*AIRx待美国FDA 510(k)审批，未上市销售）

Critical Care Suite基于人工智能算法，在气胸监测过程中，旨在通过高精度（>0.95 AUC）胸腔X片识别潜在的危及生命状况，并能够通过屏幕通知共享检查结果。例如，在发现气胸状况时，床旁监测会给临床团队发送紧急通知，让医生优先查看相关影像。人工智能诊断结果发送至院内影像平台（PACS），以供放射科医生对关键结果进行核查。（ *该套件待美国FDA510(k)审批，未上市销售）

医院可根据自身需求挑选合适的应用，包括颅内出血、中风监测、常规扫描剂量减少及优化、心脏功能评估等。

自动化病灶分割不再需要手动测量病灶，而是通过划分已识别的胸病灶、甲状腺病灶或肝病灶，自动提供病灶痕迹及其对应区域。

飞利浦医疗

飞利浦发布了人工智能平台IntelliSpace Discovery 3.0 (ISD3.0)

ISD3.0采用开放的开发环境，包括前端应用程序、研究管理、机器学习、临床研究、研究服务。研究人员可利用该平台训练测试人工智能算法，并且可以很便捷地封装成独立的应用（App）部署到研究工作流程中，以分析新数据集并帮助促进心、脑血管，及肿瘤三大高发疾病的临床研究。

西门子医疗

西门子发布了AI-Rad Chest CT。

该应用是人工智能（AI）技术在计算机断层扫描（CT）领域的运用。西门子医疗的科学家团队基于广泛的临床数据集合训练底层算法，利用胸部CT影像，区分胸部中各种不同的结构，突出显示各个部分，并标记和判断潜在异常。能够提高放射科的工作效率和工作质量，识别和测定胸部CT影像上的器官和病灶，并自动生成量化报告。

锐珂医疗

锐珂医疗IT品牌Vue推出新一代影像信息管理平台 ---Vue CCP临床协作平台，一个多站点协作、基于标准工作流和数据流共享的临床数据管理平台。

一方面，融合临床工作流程，实现企业级的临床数据管理，提供基于云计算的影像云服务，另一方面，提供基于人工智能的智能辅助诊断和医疗数据智能分析，帮助影像医生提升诊断效率和诊疗质量，并为公共卫生管理提供趋势分析以及建立预防保健机制。

联影医疗

如何让医生真正摆脱事务性纷扰，专注于人性关怀与对未知领域的探索？如何让冰冷的设备变成亲密伙伴，从旁辅助决策，于每一次合作彼此提升，共赢共生？“改变者”的答案是： uAI 联影智能。

在RSNA的舞台上，这一技术平台经历了又一次升级——再次推出近十款全新自主研发的前瞻诊疗应用，为临床、科研开启全新可能。基于此，一个贯穿疾病诊断、治疗全流程的跨模态AI软硬件解决方案的智能生态正在落成。

汇医慧影

此次RSNA大会上，汇医慧影发布了“人工智能全周期健康管理云平台”。其中包括：

AORTIST2.0主动脉人工智能云平台；

汇医慧影推出的“AORTIST2.0主动脉人工智能云平台”，实现了主动脉和真、假腔自动分割，以及真腔直径、破口长度的精准测量。该平台动脉直径测量误差不超过1.5mm，针对B型主动脉夹层解剖准确度达到93%，预后预测准确率超达到86%。

乳腺癌人工智能全周期健康管理平台；

乳腺癌人工智能全周期健康管理平台，是汇医慧影携手英特尔联合研发的全球首个以患者为中心的乳腺癌精准诊疗系统，也是首个多模态、全数据链的乳腺癌患者健康数据管理平台。

与只是进行疾病筛查和辅助诊断的医疗影像AI1.0产品相比，影像AI2.0从筛查、诊断，向具有更高医疗价值的治疗和预后环节延伸。汇医慧影率先进入影像AI2.0技术产品的研发和医疗实践，为患者提供更好的医疗服务。

推想科技

推想科技携带最新版人工智能辅助筛查产品亮相，并为大家分享未来产品研发方向。推想科技人工智能产品InferRead CT Lung取得了阶段性成功，其他产品也正在复制这样成功的产品检验路线，实现产业化落地。同时将医疗场景从单一场景发展为多场景，从单一模态发展为多模态。

由于国内医院科室设备环境，以及数字化水平建设、软硬件更新速度参差不齐，影像设备、扫描要求以及医院之间甚至医院内部信息环境都差异化明显，一开始为推想人工智能场景应用的推进造成很大困难。推想快速前进，从模型到产品、再到临床应用，推想的成长经历了不断采坑、跌进去又爬出的过程，技术、产品和临床应用逐步升级，内部高能量协同配合，最终让人工智能AI产品成为了医生最信赖的助手！

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