ROCCIPI框架下醫(yī)學(xué)影像人工智能發(fā)展的機遇與挑戰(zhàn)分析

浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第一醫(yī)院 醫(yī)工信息部，浙江 杭州 310003

引言

人工智能是通過機器實現(xiàn)人的行為和思考模式的模擬以及擴展的一門新興技術(shù)。自1956年斯坦福大學(xué)的約翰.麥肯錫第一次提出人工智能的概念后，人工智在短短幾十年間經(jīng)歷了迅速的發(fā)展，逐漸衍生出了模式識別、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、機器人學(xué)等多項分支技術(shù)，并在無人駕駛、人臉識別、智能推薦等多個熱門研究領(lǐng)域上得到了廣泛的應(yīng)用，為我們的生活帶來了極大的便利。

醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域是人工智能的重要應(yīng)用方向之一，人工智能技術(shù)可以在疾病篩查、輔助診斷、健康管理、微創(chuàng)手術(shù)等多個方向上為醫(yī)生和患者提供幫助。早在1970年代，斯坦福大學(xué)就研發(fā)出了基于病歷的人工智能診斷系統(tǒng)，用于輔助醫(yī)生進行疾病的診斷；此后，隨著醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的不斷進步，醫(yī)學(xué)影像人工智能開始得到發(fā)展，人工智能被應(yīng)用于包括超聲、X光、CT、核磁共振在內(nèi)的多種醫(yī)學(xué)成像的圖像分析，以輔助完成病灶確認、圖像診斷等工作。醫(yī)學(xué)影像人工智能相較于傳統(tǒng)的醫(yī)生讀片，具有讀片效率高、敏感性強、穩(wěn)定性強等特點，具有較強的應(yīng)用前景。

本文基于ROCCIPI技術(shù)框架，從規(guī)則（Rule）、機會（Opportunity）、能力（Capacity）、交流（Communication）、利益（Interest）、過程（Process）和意識（Ideology）這七個維度出發(fā)，系統(tǒng)性地對我國醫(yī)學(xué)影像人工智能發(fā)展中的挑戰(zhàn)和機遇進行深度分析，探索醫(yī)學(xué)影像人工智能的產(chǎn)業(yè)建設(shè)以及落地應(yīng)用的最佳方案。

1 醫(yī)學(xué)影像人工智能的發(fā)展概況

醫(yī)學(xué)影像人工智能，是將人工智能技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像分析的產(chǎn)物，是醫(yī)工交叉融合的重要成果。醫(yī)學(xué)影像人工智能的核心是對醫(yī)學(xué)影像的智能化分析，其主要流程包含影像數(shù)據(jù)的獲取、圖像的預(yù)處理與特征提取、模型的搭建與訓(xùn)練等。目前，醫(yī)學(xué)影像人工智能已經(jīng)在多個人體部位的影像診斷中得到應(yīng)用。

1.1 腦部疾病研究

美國的RapidAI公司研發(fā)了腦卒中的智能分析平臺，通過分析大腦的CT成像結(jié)果，可以實現(xiàn)腦卒中患者血管閉塞位置的檢測[1]；美國的Viz.ai公司研發(fā)的醫(yī)療輔助軟件Viz LVO，可以用于對血管閉塞的檢測和分類，在美國多個中風(fēng)康復(fù)中心得到應(yīng)用；我國的推想醫(yī)療推出的產(chǎn)品InferRead CT Stroke. AI，可以快速實現(xiàn)腦卒中患者的病灶分割[2]，目前已獲得美國FDA認證。

1.2 肺部疾病研究

我國的推想醫(yī)療、深睿醫(yī)療推出的肺結(jié)節(jié)輔助診斷系統(tǒng)，先后獲得了國家三類醫(yī)療器械證，可以快速高效地對肺結(jié)節(jié)進行識別和分割，有效降低肺癌的死亡率；清華大學(xué)、華中科技大學(xué)等高校，以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ResNet模型為基礎(chǔ)開發(fā)了用于診斷肺炎的人工智能軟件，在新冠病毒“COVID-19”的應(yīng)對中發(fā)揮了重要作用[3]。

1.3 心臟疾病研究

美國麻省理工學(xué)院研發(fā)的RiskCardio系統(tǒng)，可以用于評估心血管病患者的死亡風(fēng)險；美國斯坦福大學(xué)的研究人員通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)了基于心電圖的心率失常檢測，檢測效果優(yōu)于心臟病學(xué)專家的平均水平[4]；中國的心之聲醫(yī)療科技自主研發(fā)的心電圖分析算法Cardio-Learn[5]，獲得了世界心電分析挑戰(zhàn)賽的冠軍，目前已獲得數(shù)千萬的融資。

除了上述研究，人工智能技術(shù)還被應(yīng)用于糖尿病、乳腺癌、結(jié)腸癌、宮頸癌等多種疾病的影像診斷中。目前，醫(yī)學(xué)影像人工智能的發(fā)展呈現(xiàn)出覆蓋影像平臺多，涉及疾病類型廣泛的特點，整體發(fā)展勢頭迅猛。人工智能技術(shù)與醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的結(jié)合，將是未來醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域發(fā)展的重要方向。

2 我國醫(yī)學(xué)影像人工智能的機遇與挑戰(zhàn)分析

我國的醫(yī)學(xué)影像人工智能起步較晚，雖然目前整體發(fā)展勢頭迅猛，在部分的技術(shù)領(lǐng)域甚至已經(jīng)達到了國際領(lǐng)先的水平，但是整體的產(chǎn)業(yè)化建設(shè)相對落后，在商業(yè)化的臨床推廣與應(yīng)用上仍舊面對挑戰(zhàn)。本文將以ROCCIPI框架為基礎(chǔ)，對我國醫(yī)學(xué)影像人工智能發(fā)展中的機遇和挑戰(zhàn)進行深入的分析和探討。

2.1 醫(yī)學(xué)影像人工智能——“規(guī)則”

規(guī)則包括人工智能醫(yī)學(xué)影像應(yīng)用中所需要遵守的法規(guī)、條例以及標(biāo)準(zhǔn)化體系。醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域是涉及生命安全的關(guān)鍵領(lǐng)域，如何規(guī)范人工智能在醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用將會是醫(yī)學(xué)影像人工智能發(fā)展的關(guān)鍵。我國對于醫(yī)療人工智能的規(guī)范化研究十分重視，于2019年成立了人工智能醫(yī)療器械標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)歸口單位以及針對醫(yī)療人工智能標(biāo)準(zhǔn)化的標(biāo)準(zhǔn)化研究工作組，并于2020年報批了我國首個人工智能醫(yī)療器械行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《人工智能醫(yī)療器械質(zhì)量要求與評價》的第1部分《術(shù)語》和第2部分《數(shù)據(jù)集通用要求》。此外，針對人工智能產(chǎn)業(yè)的整體發(fā)展，我國還先后頒布了《國家新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》以及《人工智能標(biāo)準(zhǔn)化白皮書（2021版）》，在促進人工智能產(chǎn)業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展的同時，也為人工智能技術(shù)在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的應(yīng)用提供了安全保障。國家對于人工智能的標(biāo)準(zhǔn)化體系的不斷完善以及法律法規(guī)的逐漸健全，將成為醫(yī)學(xué)影像人工智能健康發(fā)展的重要支撐。

醫(yī)學(xué)影像人工智能的規(guī)則還包括醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化。目前，國際上通用的醫(yī)學(xué)成像標(biāo)準(zhǔn)為DICOM標(biāo)準(zhǔn)，由美國放射學(xué)院和美國國家電氣制造協(xié)會于1985年聯(lián)合制定，用于規(guī)范數(shù)字醫(yī)學(xué)圖像的傳輸、顯示與存儲，是目前超聲、X光、CT、核磁共振等多種成像技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)圖像格式。數(shù)字醫(yī)學(xué)圖像標(biāo)準(zhǔn)化體系的建設(shè)，是實現(xiàn)醫(yī)學(xué)影像信息共享的基礎(chǔ)，也是需要大量樣本數(shù)據(jù)的醫(yī)學(xué)影像人工智能得以快速發(fā)展的關(guān)鍵。

2.2 醫(yī)學(xué)影像人工智能——“機會”

機會是指我國醫(yī)學(xué)影像人工智能發(fā)展中的有利條件和背景。我國政府在政策上大力支持醫(yī)療人工智能的發(fā)展，國家衛(wèi)生健康委員會在2017年發(fā)布的《醫(yī)院信息化建設(shè)應(yīng)用技術(shù)指引》中提出要通過人工智能實現(xiàn)在智能醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的突破，國務(wù)院辦公廳于2018年印發(fā)的《關(guān)于促進“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”發(fā)展的意見》，也提出要全面支持對于醫(yī)療健康相關(guān)的人工智能的研發(fā)。此外，國家大力資助醫(yī)療人工智能研究的發(fā)展，在2015—2019年間國家自然科學(xué)基金委員會醫(yī)學(xué)科學(xué)部共資助了278項醫(yī)療人工智能相關(guān)的研究項目，其中醫(yī)學(xué)影像相關(guān)的項目占比更是達到了66%，總計有184項[6]。國家政策和資金的扶持，使得醫(yī)學(xué)影像人工智能相關(guān)的研究能夠廣泛展開，也吸引越來越多的企業(yè)甚至是高校都投入到醫(yī)學(xué)影像人工智能的研究中。

我國醫(yī)學(xué)影像人工智能發(fā)展的另一個有利因素是我國廣闊的醫(yī)療器械市場。我國醫(yī)療器械市場目前正處于黃金發(fā)展時期，整體的市場規(guī)模已經(jīng)超過了七千億元，年增長率達到了20%[7]。尤其是疫情期間，對醫(yī)療器械的需求增長迅速，吸引了大量的企業(yè)進入醫(yī)療器械領(lǐng)域，帶動了醫(yī)學(xué)影像人工智能的產(chǎn)業(yè)發(fā)展。目前，我國醫(yī)學(xué)影像人工智能的市場規(guī)模約為5.14億元，而且年復(fù)合增長率預(yù)計將超過80%[8]。此外，我國龐大的人口基數(shù)也有助于醫(yī)學(xué)影像人工智能的發(fā)展。人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而我國作為世界第一的人口大國，目前總?cè)丝跀?shù)量已經(jīng)超過了14億，龐大的人口基數(shù)將會產(chǎn)生大量的病患成像數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)將是我國高性能醫(yī)學(xué)影像人工智能發(fā)展的基石。

2.3 醫(yī)學(xué)影像人工智能——“能力”

能力是指目前我國醫(yī)學(xué)影像人工智能技術(shù)的發(fā)展水平。對于醫(yī)學(xué)影像人工智能技術(shù)的發(fā)展，其核心的關(guān)鍵在于影像的獲取以及模型的搭建兩個方面。

在影像獲取方面，隨著成像設(shè)備的高速發(fā)展，醫(yī)學(xué)影像的采集越發(fā)的快速、便捷，部分便攜式成像設(shè)備的研發(fā)，甚至使得隨時隨地獲取醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)成為可能；同時，成像技術(shù)的發(fā)展也使得醫(yī)學(xué)影像的質(zhì)量大幅提高，圖像具有更高的清晰度以及更少的噪聲干擾，這使得人工智能對醫(yī)學(xué)影像的識別和診斷可以更加的準(zhǔn)確和高效。目前，對于用于人工智能分析的醫(yī)學(xué)影像的主要挑戰(zhàn)在于醫(yī)學(xué)影像的標(biāo)定。人工智能對于醫(yī)學(xué)影像的診斷需要一個學(xué)習(xí)的過程，需要專業(yè)的醫(yī)生先“告訴”人工智能什么樣的影像結(jié)果可能表示疾病的存在。因此，為了促進醫(yī)學(xué)影像人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，建議鼓勵更多的專業(yè)影像醫(yī)生參與影像數(shù)據(jù)的標(biāo)定，以形成高質(zhì)量的專業(yè)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)庫用于人工智能模型的訓(xùn)練。

在模型搭建方面，越來越多的模式識別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)被應(yīng)用到了醫(yī)學(xué)影像診斷中。尤其是深度學(xué)習(xí)方法的出現(xiàn)，極大地推動了人工智能醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的發(fā)展[9]。目前，部分人工智能的影像診斷水平甚至已經(jīng)可以達到甚至超越?？漆t(yī)生的水平。但是目前人工智能的診斷模型仍屬于數(shù)據(jù)驅(qū)動的黑盒模型，診斷的結(jié)果具有不可解釋性，算法的構(gòu)建實質(zhì)上沒有融入醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的知識。因此，建議從事人工智能開發(fā)的工程師應(yīng)該與臨床的醫(yī)生建立更多的溝通和交流，使影像特征的選取可以更具有生理意義，構(gòu)建由“數(shù)據(jù)+醫(yī)學(xué)知識”共同驅(qū)動的人工智能影像診斷系統(tǒng)。

2.4 醫(yī)學(xué)影像人工智能——“交流”

交流是指醫(yī)學(xué)影像人工智能指實際臨床應(yīng)用推廣中醫(yī)生和患者對人工智能的認知程度。在人工智能醫(yī)學(xué)影像的應(yīng)用中，醫(yī)生應(yīng)該全面熟悉人工智能技術(shù)的性能和用途，明確人工智能技術(shù)可以做到什么；同時，醫(yī)生也應(yīng)該了解目前人工智能技術(shù)的瓶頸和弊端，明白人工智能技術(shù)應(yīng)用的局限性，只有這樣，人工智能技術(shù)和醫(yī)生才能真正實現(xiàn)相輔相成，共同完成疾病的診斷。此外，患者也應(yīng)該對人工智能的概念有基本的認識，了解人工智能的安全性、精準(zhǔn)性等相關(guān)方面的性能，才能使患者對人工智能有更高的接受度。

目前，人工智能醫(yī)學(xué)影像仍存在整體宣傳水平不足的問題，醫(yī)生對人工智能技術(shù)的了解不深入，無法全面發(fā)揮人工智能技術(shù)的優(yōu)勢，使得許多醫(yī)院雖然配置了人工智能軟件，確無法合理應(yīng)用，最終軟件被荒廢，造成了醫(yī)療資源的浪費；病患也對人工智能的有效性認可度不高，由于對新興技術(shù)不熟悉，容易對人工智能影像診斷產(chǎn)生抵觸心理，對人工智能給出的診斷結(jié)果不信任、不接受。

因此，建議在人工智能醫(yī)學(xué)影像的推廣中應(yīng)該加強對醫(yī)生的培訓(xùn)，增強醫(yī)生對人工智能的認知程度，提高人工智能醫(yī)學(xué)影像系統(tǒng)的應(yīng)用效率。同時，醫(yī)生對人工智能的認識可以幫助他更好地與病人就人工智能診斷的相關(guān)事宜進行科普和溝通，使患者明白人工智能技術(shù)的優(yōu)點所在，真正推動人工智能醫(yī)學(xué)影像技術(shù)在患者中的普及和推廣。

2.5 醫(yī)學(xué)影像人工智能——“利益”

利益是指與醫(yī)學(xué)影像人工智能應(yīng)用過程中不同利益相關(guān)者的利益分配情況。醫(yī)學(xué)影像人工智能的應(yīng)用與患者、醫(yī)生和醫(yī)院的利益都息息相關(guān)。

對患者而言，醫(yī)學(xué)影像人工智能的應(yīng)用能夠大幅提高患者的就診效率，減少等待結(jié)果的時間，使患者能夠更及時得到相應(yīng)的治療；同時人工智能技術(shù)的引入將帶動基層醫(yī)療水平的提升，改善基層患者看病遠、看病貴、看病難的問題。對醫(yī)生而言，醫(yī)學(xué)影像人工智能可以有效地對影像數(shù)據(jù)進行初步篩選，降低醫(yī)生的工作量，提高醫(yī)生的診療效率；人工智能的診斷結(jié)果還能與醫(yī)生的診斷結(jié)果進行相互驗證，提高評估和診療的精準(zhǔn)度。對醫(yī)院而言，推動醫(yī)學(xué)影像人工智能的應(yīng)用可以有效地減低人力成本，提高醫(yī)院的診療效率，增強醫(yī)院的綜合實力和競爭力；醫(yī)學(xué)影像人工智能的引入也將加快智慧醫(yī)院的建設(shè)進程，推動醫(yī)院的信息化發(fā)展[10]。

另一方面，目前人工智能醫(yī)學(xué)影像技術(shù)仍處在發(fā)展的初期階段，應(yīng)用方案尚不完善，因此在臨床實際的實施上仍存在運營維護成本高、醫(yī)生使用熟練度低、安全性不穩(wěn)定等多個方面的問題，這些事關(guān)患者、醫(yī)生、醫(yī)院切身利益的問題將成為醫(yī)院將人工智能技術(shù)納入常規(guī)臨床應(yīng)用的主要顧慮，也是人工智能醫(yī)學(xué)影像落地亟待解決的問題。

2.6 醫(yī)學(xué)影像人工智能——“過程”

過程是指醫(yī)學(xué)影像人工智能實際應(yīng)用和推廣的有效程度。目前，雖然“人工智能+醫(yī)療影像”的概念日趨火熱，但實際落地應(yīng)用的產(chǎn)品屈指可數(shù)，部分醫(yī)院即使配置了醫(yī)學(xué)影像人工智能軟件，但也很少實際投入臨床的應(yīng)用。

究其原因，一方面是人工智能在技術(shù)層面尚不完全成熟，目前的人工智能通常只能針對單一疾病進行診斷，應(yīng)用擴展性較差;同時也有研究表明目前大多數(shù)人工智能的測試樣本具有偏向性，診斷效果被過分夸大[11]，基于醫(yī)學(xué)影像人工智能診斷的安全性尚不能完全保證。此外，醫(yī)學(xué)影像人工智能可能引發(fā)的安全責(zé)任問題也需要進一步的探討，明確關(guān)于人工智能產(chǎn)品的開發(fā)者、生產(chǎn)者、運營者、使用者的責(zé)任劃分，構(gòu)建完善的醫(yī)學(xué)影像人工智能產(chǎn)品主體責(zé)任體系[12]。另一方面，醫(yī)學(xué)影像人工智能在商業(yè)層面存在整體市場不規(guī)范的現(xiàn)狀，相關(guān)的注冊和市場準(zhǔn)入機制尚未完善，監(jiān)管措施和法律法規(guī)也仍不成熟，整體呈現(xiàn)出市場定位混亂、定價不清晰等特點。

針對上述問題，建議：① 研發(fā)具有復(fù)合功能的多任務(wù)醫(yī)學(xué)人工智能軟件，發(fā)展結(jié)合醫(yī)學(xué)信息的高性能人工智能模型；② 構(gòu)建由專業(yè)醫(yī)生參與的醫(yī)學(xué)影像人工智能安全評估體系，落實相關(guān)責(zé)任體系的建設(shè)和法律法規(guī)的完善[13]；③ 完善醫(yī)學(xué)影像人工智能的市場建設(shè)，明確準(zhǔn)入條件，形成明確的收費體系。

2.7 醫(yī)學(xué)影像人工智能——“意識”

意識是指相關(guān)利益者對醫(yī)學(xué)影像人工智能的認知、觀念和評價等。

部分相關(guān)利益者對醫(yī)學(xué)影像人工智能的認知存在偏差，認為醫(yī)學(xué)影像人工智能是醫(yī)生的“替代品”。實際上，醫(yī)學(xué)影像人工智能的定位應(yīng)該是輔助醫(yī)生臨床診斷的“助手”，幫助影像醫(yī)生進行病患的篩選和初步診斷[14]。目前階段的人工智能無法獨立承擔(dān)醫(yī)學(xué)影像的診斷決策任務(wù)，一方面是出于技術(shù)水平限制和安全性的考慮，另一方面則是因為人工智能無法完全具備醫(yī)生的思維模式。人工智能給出的診斷結(jié)果通常是完全客觀理性的，而醫(yī)生在診斷時可能會融入人文關(guān)懷的考慮，結(jié)合病患的精神狀態(tài)、經(jīng)濟狀況等給出綜合性的診斷結(jié)果和建議。因此，輔助影像醫(yī)生診斷將會是醫(yī)學(xué)影像人工智能未來很長一段時間內(nèi)的主要應(yīng)用模式。

此外，相關(guān)利益者必須建立起對醫(yī)學(xué)影像人工智能正確的隱私觀念。無論是醫(yī)學(xué)影像人工智能的開發(fā)商還是應(yīng)用的各級醫(yī)療機構(gòu)，都應(yīng)該格外重視患者影像數(shù)據(jù)的隱私保護。醫(yī)學(xué)影像人工智能的訓(xùn)練和應(yīng)用都需要依賴大量影像數(shù)據(jù)的共享，在共享過程中數(shù)據(jù)的安全性和隱私性將會受到極大的挑戰(zhàn)[15]。如何建立完善的患者隱私保護制度，提高隱私保護技術(shù)，將成為醫(yī)學(xué)影像人工智能應(yīng)用過程中的關(guān)鍵問題之一。

3 總結(jié)

醫(yī)學(xué)影像與人工智能的融合將是醫(yī)學(xué)技術(shù)發(fā)展的重要方向[16-17]。本研究采用ROCCIPI技術(shù)框架對我國醫(yī)學(xué)影像人工智能發(fā)展中的機遇和挑戰(zhàn)進行了分析，并針對醫(yī)學(xué)影像人工智能發(fā)展中的部分問題提出了相關(guān)建議。醫(yī)學(xué)影像人工智能的相關(guān)從業(yè)者應(yīng)該積極面對醫(yī)學(xué)影像人工智能發(fā)展中的問題和困難，抓住影像醫(yī)生的真正痛點，積極探索人工智能的創(chuàng)新應(yīng)用模式，才能真正推動醫(yī)學(xué)影像人工智能的應(yīng)用落地和市場推廣。