作為公司的CEO及創(chuàng)始人，在動脈網(wǎng)之前，馬春娥還沒有接受過任何一家媒體的專訪。
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“剛開始成立時(shí)，我們還什么都沒有，遠(yuǎn)毅資本的投資，主要看重的還是團(tuán)隊(duì)?！?/p>
據(jù)了解，數(shù)坤科技的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)成員均來自于知名企業(yè)或者世界頂級科研機(jī)構(gòu)如IBM、Alibaba、GE Health等，曾從事IBM Waston、云平臺、自動駕駛、生命科學(xué)、醫(yī)療服務(wù)等產(chǎn)品的研發(fā)和銷售，具有深厚的人工智能產(chǎn)品和醫(yī)療服務(wù)銷售的經(jīng)驗(yàn)。
國內(nèi)首款冠心病全自動化輔助診斷產(chǎn)品CHD-AI
和大部分醫(yī)療人工智能企業(yè)不同，數(shù)坤科技的第一款產(chǎn)品瞄準(zhǔn)了心血管領(lǐng)域，開發(fā)了一款全自動化的冠心病智能輔助診斷系統(tǒng)Coronary Heart Disease AI (下簡稱CHD-AI)。
據(jù)馬春娥稱，我國每年有2到3億的心血管患者，全球有將近2000萬的患者死于心血管疾病。和肺癌、肺結(jié)節(jié)等疾病不同，心臟病的診斷流程更加復(fù)雜，CT圖像需要經(jīng)過復(fù)雜的三維重建，進(jìn)而診斷出血管的起源、走形、血管壁的斑塊、管腔狹窄等情況。
過去，醫(yī)生需要先花費(fèi)20到30分鐘在CT后處理工作站（Workstation）進(jìn)行圖像三維重建，再根據(jù)重建的圖片完成診斷報(bào)告。
國際SCCT規(guī)定，13個(gè)血管、18個(gè)分段，每一個(gè)分段都要分別描述，醫(yī)生耗費(fèi)在報(bào)告上的時(shí)間約為15到20分鐘，這樣算下來，一份病歷整體耗時(shí)超過40分鐘。
數(shù)坤科技的CHD-AI能夠做到從病人原始CTA圖像輸入到輸出符合SCCT標(biāo)準(zhǔn)的智能結(jié)構(gòu)化報(bào)告，整個(gè)過程完全自動化，用時(shí)僅1分鐘。
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據(jù)馬春娥介紹，CHD-AI是數(shù)坤科技與安貞醫(yī)院、北京大學(xué)第一醫(yī)院、友誼醫(yī)院等大型心血管病?？漆t(yī)院和大型綜合三甲醫(yī)院聯(lián)合開發(fā)的一款面向臨床的AI產(chǎn)品，同時(shí)，它還是目前行業(yè)中首個(gè)能夠?qū)崿F(xiàn)冠心病全自動化診斷的AI產(chǎn)品。
在友誼醫(yī)院，數(shù)坤科技已經(jīng)將CHD-AI接入到臨床流程中，與CT、PACS、RIS等設(shè)備和系統(tǒng)完成對接，病人一拍完CTA片子，就會推送到CHD-AI服務(wù)器上開始自動三維重建，并自動生成符合SCCT標(biāo)準(zhǔn)的智能結(jié)構(gòu)化報(bào)告。
醫(yī)生只需要打開生成的三維重建圖像和報(bào)告，做最后的確認(rèn)即可，這極大地提高了臨床報(bào)告書寫的效率。
在處理一些回顧性病例時(shí)，如果出現(xiàn)CHD-AI的結(jié)果與醫(yī)院報(bào)告不一致的情況，數(shù)坤科技的團(tuán)隊(duì)會和醫(yī)院的專家進(jìn)行反復(fù)論證，進(jìn)而得出正確的結(jié)果，保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和符合臨床標(biāo)準(zhǔn)。
此外，CHD-AI還引入了置信度機(jī)制。如果一份報(bào)告的置信度達(dá)到或者超過95%，就說明這類報(bào)告醫(yī)生需要手動修改的地方幾乎沒有，只需要最后的檢查即可輸出報(bào)告。
“圖像質(zhì)量好且沒有嚴(yán)重鈣化的情況，數(shù)坤科技的CHD-AI在自然分布的病歷中，置信度95%的病歷已經(jīng)達(dá)到80%。如果圖像質(zhì)量好、且無病情，置信度達(dá)到95%的病歷則已超過90%。”馬春娥告訴動脈網(wǎng)。
置信度較低的病歷，CHD-AI會反饋給醫(yī)生，提醒醫(yī)生將錯(cuò)誤或者遺漏的地方重新標(biāo)識生成ground truth（正確的標(biāo)注），以形成新的數(shù)據(jù)集，模型重新迭代一次，如此反復(fù)。
模型迭代需要的新增病歷數(shù)目和算法復(fù)雜度有很大關(guān)系。以判斷血管起源算法為例， 10個(gè)新的病歷對算法就能產(chǎn)生改進(jìn)效果；但如果是分割算法（冠脈樹提取算法），由于該算法非常復(fù)雜，50個(gè)以上的新增病歷才能產(chǎn)生改進(jìn)效果。
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據(jù)動脈網(wǎng)了解，產(chǎn)生Bad Case的原因主要是CHD-AI當(dāng)前處理能力尚待提升，以彌漫性嚴(yán)重鈣化為例，它是心血管疾病中診斷難度較高的病情，鈣化偽影會極大影響醫(yī)生對血管狹窄程度地評估。
為了提升CHD-AI針對這種病情的處理能力，讓算法真正做到“見多識廣”，數(shù)坤科技已和北京、華北、西北、華中、華東、華南等大區(qū)的幾十家醫(yī)院均開展了合作，充分收集相關(guān)病例，提高算法的魯棒性和泛化能力。
毫無疑問，這是一個(gè)不斷打磨、不斷進(jìn)化的過程。
這個(gè)過程中，圖像的處理和深度學(xué)習(xí)算法都對分布式系統(tǒng)和高性能計(jì)算有非常高的要求。對此，數(shù)坤科技的數(shù)據(jù)中心和云計(jì)算平臺提供了強(qiáng)有力的保證，提供了高性能、高可用性的平臺級支持。
數(shù)坤科技的團(tuán)隊(duì)中有大量云計(jì)算的專家，有前IBM云平臺的資深平臺架構(gòu)師，核心開發(fā)人員，有開源PaaS標(biāo)準(zhǔn)社區(qū)的核心貢獻(xiàn)者，他們持續(xù)活躍在各種分布式技術(shù)、容器技術(shù)、service mesh的前沿，是國內(nèi)外首屈一指的云計(jì)算團(tuán)隊(duì)。
作為一款冠心病類人工智能產(chǎn)品，CHD-AI幾乎可以給出所有的解剖學(xué)評價(jià)：如基于深度學(xué)習(xí)方法的冠脈樹自動提取、血管自動分段命名、血管冠脈起源、斑塊定性定量分析、循環(huán)類型、管腔管壁的評價(jià)。
除了解剖學(xué)指標(biāo)，功能性評價(jià)指標(biāo)對臨床診斷和治療也有很強(qiáng)的提示意義。
功能性指標(biāo)包括鈣化積分、FFR分?jǐn)?shù)等。在與其他傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因子的評分系統(tǒng)（如佛明翰風(fēng)險(xiǎn)評分，F(xiàn)RS）聯(lián)合使用時(shí)，CAC在預(yù)測未來心臟事件和生存率上表現(xiàn)出顯著優(yōu)越性。
同時(shí)，CAC能夠?qū)⒅卸蕊L(fēng)險(xiǎn)人群重新劃分為較低風(fēng)險(xiǎn)組和較高風(fēng)險(xiǎn)組。較高風(fēng)險(xiǎn)組，如糖尿病患者，CAC較高預(yù)示著短期內(nèi)心血管事件風(fēng)險(xiǎn)較高，而其中鈣化積分為零的人群與非糖尿病患者一樣很少發(fā)生心血管事件。
英國臨床實(shí)踐指南（NICE）中，鈣化積分是否為零可作為急診胸痛患者是否需要進(jìn)一步觀察的標(biāo)準(zhǔn)。而FFR分?jǐn)?shù)的高低，決定著患者血管的狹窄程度是否導(dǎo)致心肌缺血。如果分?jǐn)?shù)較高，說明狹窄沒有很大程度上影響患者心肌的供血量，可能就不需要接受支架等治療方式。
不同的場景，CHD-AI獲得的采納率也不同，患者無疾病且圖像質(zhì)量較高的病歷，醫(yī)生采納率在80%以上；如果患者心血管出現(xiàn)鈣化但不嚴(yán)重的情況CHD-AI的普遍采納率為60%，嚴(yán)重鈣化的情況，普遍采納率為20%。
2017年10月，數(shù)坤科技的CHD-AI正式提交了三類醫(yī)療器械的CFDA申請（由于審批標(biāo)準(zhǔn)待制定完善，所以尚未有企業(yè)獲得審批）。
“未來，我們希望能夠基于心血管的研究，通過一些遷移學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)，逐步擴(kuò)展到腦血管等相關(guān)的血管疾病領(lǐng)域。”馬春娥說。
除了冠心病之外，在乳腺癌方面，數(shù)坤科技也推出了一款名為乳腺癌智能輔助篩查診斷系統(tǒng)Mammary Cancer AI（下簡稱:MC-AI）的產(chǎn)品。
目前，數(shù)坤科技已聯(lián)合全國多家腫瘤醫(yī)院構(gòu)建了多中心的多模態(tài)乳腺數(shù)據(jù)庫，包括超聲、鉬靶、MR、病理和臨床數(shù)據(jù)。MC-AI實(shí)現(xiàn)了乳腺癌預(yù)防、篩查、診斷、治療、預(yù)后的完整生命周期管理，現(xiàn)也進(jìn)入CFDA的申請流程中。
醫(yī)生的科研工具：深度學(xué)習(xí)科研平臺
數(shù)坤科技的深度學(xué)習(xí)平臺，是把深度學(xué)習(xí)的能力提供給醫(yī)生的一款人工智能工具。
醫(yī)生只要上傳數(shù)據(jù)，就可以通過深度學(xué)習(xí)模型（疾病大腦模型），得出評估結(jié)果，包括數(shù)據(jù)的敏感性、特異性這兩類國際上通用的評估指標(biāo)，以及分割后的圖像對比結(jié)果。心血管、乳腺乃至腹部盆腔這幾類病歷圖像，醫(yī)生都可以基于醫(yī)療數(shù)據(jù)云，利用疾病大腦模型進(jìn)行科研研究。
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頂級算法科學(xué)家+頂級醫(yī)療專家 = 可臨床落地的機(jī)器智能
機(jī)器智能最終要為人類服務(wù)，協(xié)助人類專家做得更快更好才有社會意義。人機(jī)協(xié)智，使得人們對疾病的認(rèn)識逐漸深入。所以，要真正做一個(gè)可以臨床落地的人工智能產(chǎn)品，需要算法專家和醫(yī)療專家的協(xié)力參與。
對此，數(shù)坤科技以疾病為中心，由算法科學(xué)家和行業(yè)醫(yī)療專家組成了疾病專家委員會，如心血管專家委員會、乳腺專家委員會。
目前，心血管專家委員會已經(jīng)有將近20位來自于全國頂級醫(yī)院的心血管主任醫(yī)師。再加上數(shù)坤科技的技術(shù)團(tuán)隊(duì)成員，雙方共同參與到具體的應(yīng)用場景中。
專家委員會的職責(zé)主要包含四大層面：
1、定義有價(jià)值的臨床問題。
2、制定數(shù)據(jù)規(guī)范、標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)、驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)。
3、臨床打磨，提高算法臨床指標(biāo)
4、接入臨床流程，算法指標(biāo)進(jìn)一步提高
“我們不會為了科研而科研，很多公司都在公用數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型，但那算不得真正的臨床數(shù)據(jù)，基于那個(gè)做出來的模型根本沒辦法落地，專家委員會定義有價(jià)值的臨床問題，這是最核心的任務(wù)?！?/p>
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獲取脫敏數(shù)據(jù)之前，數(shù)坤科技會先經(jīng)過醫(yī)院倫理委員會的批準(zhǔn)。一般來說，倫理委員會批準(zhǔn)后，醫(yī)生會將脫敏后的原始數(shù)據(jù)拷貝至醫(yī)院的硬盤中，再提交給數(shù)坤科技的工作人員。工作人員將硬盤中的數(shù)據(jù)上傳到云計(jì)算平臺中，從而進(jìn)行下一步數(shù)據(jù)處理。
參與數(shù)據(jù)標(biāo)注和質(zhì)檢的人員，都是通過數(shù)坤科技資格和實(shí)名認(rèn)證的主治醫(yī)生及以上級別的醫(yī)生，并且整個(gè)過程采用完全匿名的形式。數(shù)據(jù)驗(yàn)收及入庫的環(huán)節(jié)，則是由數(shù)坤科技的算法組成員來完成。
在數(shù)據(jù)標(biāo)注和質(zhì)檢方面，數(shù)坤科技與30多家醫(yī)院、100多位醫(yī)生進(jìn)行合作。參與標(biāo)注或質(zhì)檢的醫(yī)生根據(jù)任務(wù)類型和難易程度不同，獲得相應(yīng)的酬勞。
據(jù)馬春娥介紹：“拿到原始數(shù)據(jù)后，從加工到入庫，整個(gè)數(shù)據(jù)的迭代周期差不多耗費(fèi)三天時(shí)間。星期一早上我們發(fā)布眾包任務(wù)，星期二數(shù)據(jù)就能加工好，星期二晚上系統(tǒng)跑算法，星期三早上新的模型就能訓(xùn)練出來?！?/p>
商業(yè)模式：在探索，但前景很美好
商業(yè)模式方面，數(shù)坤科技一方面通過跟醫(yī)院醫(yī)生進(jìn)行科研合作，達(dá)到臨床指標(biāo)后進(jìn)行成果轉(zhuǎn)化，進(jìn)而申請CFDA認(rèn)證。另外，數(shù)坤科技還計(jì)劃幫助政府打造人工智能的醫(yī)療產(chǎn)業(yè)園。
基于公司的器械團(tuán)隊(duì)的背景，數(shù)坤科技已經(jīng)和GE、飛利浦等大型醫(yī)療設(shè)備廠商展開了戰(zhàn)略合作，未來有望實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的上下游聯(lián)動。
“目前整個(gè)行業(yè)還處于比較初級的階段，需要更多的醫(yī)學(xué)專家和人工智能專家的參與，才能將行業(yè)推動起來。作為計(jì)算機(jī)背景的創(chuàng)業(yè)者，我買了一大堆醫(yī)療相關(guān)的書籍，每天一有時(shí)間就會看，學(xué)得越多，就越清楚數(shù)坤科技能在哪些方面能夠產(chǎn)生臨床價(jià)值?！瘪R春娥說。
文|郝雪陽
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