AI 医生正式上岗了？AI 医疗结合迎爆发点！
作者 | 硬核云顶宫
责编 | 晋兆雨
封图 | CSDN 付费下载自视觉中国
这些年，人工智能应用于医学界是非常热的话题。在医学三大杂志——新英格兰医学杂志、柳叶刀、JAMA上，AI与医疗相结合的论文，占比越来越高。其中最明显的趋势是将医生从繁重的诊断工作中释放出来，去实施价值更高的医疗过程，从而解决医生资源不足的问题，而AI在医疗界的应用，可以大幅降低医生的工作量，从目前医疗产业界的情况来看，AI辅助医疗吸引了大多数目光，而这其中进展最快的领域或许当属医疗图像的识别和应用，其在人工关节置换的术前定位和测量，已经有了重大的突破
关节置换-20亿的市场
现代意义上的人工髋关节出现于上世纪50年代，因为手术愈后良好，逐渐为当前髋部各种终末病变的首选手术治疗方法，因而被称为20世纪最成功的手术发明。
据统计，到2018年，单是北京人工关节转换手术已经破万例，全国总量已达40万例，其中近60%为人工髋关节置换。而且，随着规范化手术技术的推广与普及、患者对手术接受度的提高以及医疗保障制度的完善，髋关节置换的手术量仍将以较快的速度不断增长。这已经成为了非常巨大的社会和现实需求。单个人工髋关节置换手术至少需要10万元，那么在即使仅仅考虑国内，这也是将近20亿元、每年都在高速增长的新兴医疗市场。
可能读者对这个市场规模不太有概念，我举个简单的例子，目前国内EDA市场的规模也就连是几十亿的量级，因此20亿高速增长的规模，已经有足够的吸引力，而相应领域医疗器械和手术行业的大幅度发展，也使相关的研究问题也逐渐受到重视，如果可以通过自动化手段提升手术效率，那么带来的商业价值和市场潜力都极为巨大。
髋关节是人体躯干和双下肢连接的枢纽，身体的重量都通过双侧髋关节向下传导，也是现代人群最容易病变的部位之一。而髋关节被破坏，会严重影响日常生活和工作，经保守治疗不可能好转的病人都可以考虑髋关节置换手术。而手术中最关键的地方在于术前定位。
AI自动术前测量
虽然目前的人工全髋关节置换术流程已经非常成熟，但是依然很依赖经验。大多数高年级医师可以凭借积累多年的经验快速，但是对于年轻医生来说，如果手术中人工假体的植入位置出现错误，将会严重影响患者的康复和长期疗效，严重的可能会引起大规模并发症，比如会出现下肢不等长、脱位、骨折、神经损伤、甚至假体松动。
而术前测量又直接决定了手术位置在哪儿，这是一项非常精密且耗时的工作，比如如何确定植入假体的大小、型号，甚至前倾、外展角度、截骨高度、短缩多少如何恢复等等，上述任何一项都有可能会直接影响手术成败。也都会对病人的康复产生巨大挑战。
比如如果手术前和手术中假体测量出现误差，患者可能会出现术后双下肢不等长，会直接严重影响到患者下腰痛、甚至影响到站立、上厕所等日常生活。在相关研究中心对1171例人工全髋关节置换术进行的术后患者进行跟踪调查后发现，测量结果长度差小于1cm的患者中，大多数行走无跛行，而在长度差大于2cm的患者中，会有1/4的患者出现跛行。在曾经的实验中，145例患者术后发生双下肢不等长的有17例，这对于患者来说，会极大的影响其生活体验。
那么有没有可能通过某些自动化方法或者软件来完成准确而且标准的髋关节置换规划？答案是可行的。2018年左右，来自约翰霍普金斯大学的学者曾经提出通过两阶段卷积神经网络结构（CNN）来检测X射线成像图谱的手术测量标志点，并且能够从任意角度来完成成像检测。同时，也有有其他的一些研究试图引入人体解刨学特点，通过找到原本手术测量标志点之间的关系自动标注。但是在实践环节中，这些方法的准确率相较传统方案，并没有提升太多。
不过这个准确率的问题在MICCAI会议上，被达摩院的AI团队提出的方案所大幅度推进。
达摩院团队认为，医疗图像里不仅仅可以检测标志点，而且能同时自动学习这些手术测量标志点之间的关系，比如可以通过添加一个标志点的空间关系损失函数，来获得更加精确且高效的手术测量标志点检测结果。这种思想也就是把传统神经网络分别为两个支路：一个标志点预测分支，另一个边缘预测分支。在这种思想下，图像会先通过神经网络处理，再分别输入两个分支做不同目的的推理。其中标签预测分支将会把神经网络处理过后的高维特征转换为热点图，而边缘预测分支将会把神经网络处理过的边缘高维特征降维，此后向量化的标记将会提取更好的特征，这样可以通过一个专门针对标识空间位置建立的损失函数来提高边缘标签预测的准确度。
从最终结果来看，新加入的边缘预测分支表现良好，最终结果相比其他算法也具有大幅的提升。
毫无疑问，在目前的技术条件下，AI辅助的术前测量已经比较成熟，也实际上具备很高的商用价值，或许这也意味着AI在医疗领域的有一重要落地应用正在崭露头角。
随着近几年人工智能技术的飞速发展，AI在医疗领域的众多场景都有所发展。特别是在疫情期间，众多医疗AI企业在临床辅助诊断、科研、药物研发以及公共卫生体系搭建方面发挥了重要作用。
比如在2020年初的疫情发生初期，针对医疗产业人员严重缺乏的问题，达摩院研发出的AI可以在20秒之内完成原本需要15-20分钟的CT影像判断，分析准确率可以达到96%。从疫情初期的短短两个月里，新冠肺炎的诊疗方案更新了七版，而达摩院AI团队则通过自身快速的医疗产业化，快速把算法脱离实验室，同时不断适应新冠肺炎的诊疗方案，在众多医院展开了规模试点，大幅度提升了医院处理速度和水平。
如果我们冷静下来回头看到话，对医疗行业来说，AI起的作用更像是一种规模化的基础公共卫生体系。它有能力拉高“医生”的平均经验水平，让“医”变成“智医”。这样在一些医疗设施缺乏的地区，更能够给当地人群带来较高的医疗体验提升。
“天将降大任于斯人也，必先苦其心志劳其筋骨”。我们也可以预见到，从今年开始，伴随着原来越多的医疗AI产业落地和“疫情”效应的推动，都在让医疗AI行业的发展不断加速、不断走上正轨，相信随着数字时代的到来，医疗AI可以和更多数字新基建深度合作，降低大多数人的看病门槛。未来总有一天，AI医疗可以“让天下没有难看的病”，我们也期待着在家就能享受丰富医疗资源的未来。