近日，作為醫療器械三巨頭之一，GE 醫療舉行了一場特殊的線上發布會，正式推出針對新冠肺炎的 CT 影像智能分析平臺技術———“智贏新冠 LK 2.0”。
智贏新冠 LK 2.0 平臺是一個以呼吸系統疾病為中心，基于影像基因組學原理，結合 AI 技術和圖像處理、圖像識別方法，提供新冠肺炎 CT 影像智能化分析的軟件平臺。值得一提的是，該平臺主要用于科研目的，不能用于臨床診斷。
會后，多位醫生及 GE 醫療的高管接受了雷鋒網 AI 掘金志在內的采訪，詳解了 LK2.0 平臺的初衷與未來前景。
LK2.0 解決什么問題
影像科成為這次戰“疫”前線的重要力量。
不管是新冠肺炎還是其他類型的肺部疾病，在影像科的工作流程中，醫生首先要做的就是對病灶進行定位。吉林大學白求恩第一醫院放射線科主任張惠茅表示，“看過大量片子之后，醫生都很疲憊。很多醫生都要在半夜值班，如果 AI 可以找出病變部位，告訴我們是否有病變，這是一個很有吸引力的功能點。”
其次，找出病灶后，需要把病灶勾勒出來，便于對病灶特征進行分析。然后，相比于腫瘤，新型冠狀病毒肺炎的邊界并不明確。
此前，在接受雷鋒網采訪時，依圖醫療的副總裁石磊表示，“人眼難以精確分析 CT 圖像 2000 個單位下的灰階變化，對視覺不明顯的病變，AI 可以提供幫助，這方面 AI 要優于人類，但是否被醫生采納，還取決于醫生對 AI 提供信息的判斷和 AI 提供信息的維度。”
張惠茅主任對 LK2.0 平臺印象最深的點是“組學特征的可視化展現”：“除了新冠肺炎，患者并不是不存在其他病變，例如甲流、乙流、常規的早期肺癌。我們都需要結合臨床數據作出診斷。如果 AI 可以幫助我們從更高維度分析所有的數據，會有很好的使用場景。”
所以，根據這些需求，GE 醫療在 LK2.0 重點做了幾件事情：
對于早期無癥狀病患和不易發現的新冠病灶，GE 醫療將 AI 分析范圍拓展到了氣管、支氣管部分，幫助肺部無明顯形態學改變的病例，進行早期病灶識別。GE 醫療中國精準醫學院副院長趙周社解釋說，就目前的指南而言，對氣管和支氣管的變化分析比較少，所以 LK2.0 平臺專門針對這兩者進行定量的分析。
對于新冠中后期復雜病變，平臺對肺葉進行快速智能化分割、精準定位病灶和定量評分；結合 AI 深度學習建模，進一步評估疾病進展、反映病變體積與分布，分析彌漫性病變，預測病情走勢。同時，將分隔出來的特征進行影像組學的分析，從而提高檢出的準確性。
對于激增的新冠病患數據，平臺可對不同型號的 CT 進行數據規范化處理，統一把數據處理成 1 毫米的層厚，同時進行批量快速讀片處理。
“沒有精準定量，AI 無從談起”
GE 醫療中國首席市場營銷官閻華說到，GE 醫療的數字化布局，主要是從疾病出發，利用先進的數字化以及 AI 技術為臨床提供服務，能夠有效的迅速應對像疫情這樣的突發情況。
據 AI 掘金志了解，LK2.0 的前身 1.0 版本，主要是針對肺結節、肺部炎癥和肺功能損傷的定量分析。
GE 醫療中國診斷藥物業務總經理戴紅東向 AI 掘金志表示，此次發布的智贏新冠 LK 2.0 平臺，是由 20 多位來自海內外的博士，涉及化學、影像學、臨床、數學等多學科，還有將近 10 位人工智能科學家、工程師經過一個月的時間，與十幾家醫院合作，專門針對新冠病毒在肺部影像方面的特異性和特殊性而開發。
在戴紅東看來，LK2.0 解決方案的推出，也是 GE 醫療在中國精準醫學、數字化戰略的一個縮影。“精準醫學的概念提出后，很多年沒有得到實質性的進展。但是人工智能技術的出現，為精準醫學帶來了更大的發展空間。”
據 AI 掘金志了解，GE 醫療在內部設立了一個精準醫學院，主要分為三個中心：生物醫學研究中心、人工智能研究中心和精準定量醫學影像研究中心。
該院副院長趙周社表示，“我們不但要重視腫瘤、神經、心血管類疾病，我們更要重視傳染性疾病，發揮人工智能技術來在精準醫學中的作用。”
為什么會設立這三個部門，趙周社解釋了其中的邏輯———如果疾病在形態學上沒有明顯變化，我們能否通過 DNA、蛋白質水平的變化，來推測出疾病的類型。
趙周社的觀點很明確：研究 AI 技術，如果沒有“精準定量”作為基礎，一切 AI 都沒有辦法獲得結果。所以，精準醫學院要做的第一件事情就是，進行精準定量，有了精準定量作為基礎，GE 醫療做的第二件事情才是 AI。
“研究院就是要用轉化醫學的理念，定量和分子醫學以及分子影像僅僅是一個工具。AI 技術也只是幫助我們建立一個模型，模型對不對，我們需要生物醫學分析來驗證它。三個中心就是互相協作，來實現精準醫學的目標。”
在 AI 掘金志的采訪中，趙周社也透露，基于 1.0 平臺，GE 醫療已經發表了一些肺損傷的文章。今年，GE 醫療將會在 2.0 平臺的基礎上和 15 家醫療單位合作，預計到 3 月底，還會有 15 篇 SCI 和國際期刊論文發表。
新冠肺炎研究將成為重點
新冠肺炎疫情對人們的生活造成巨大沖擊，但是從另一個角度來看，也啟發了更多豐富的研究思路。
作為上海長征醫院影像醫學與核醫學科主任、中國醫學影像 AI 產學研用創新聯盟理事長，劉士遠教授對新冠肺炎 AI 產品十分關注，而他也看好這方面的研究：“一方面是因為新冠肺炎本身的醫學挑戰，另一方面，這些醫療產品會有很好的延展性，新冠肺炎之后的大量肺部炎癥和腫瘤的鑒別都有很強的需求。”
劉士遠教授的觀點得到了印證。3 月 5 日，為應對新型冠狀病毒肺炎疫情，按照科學審評的原則和確保產品安全、有效、質量可控的要求，NMPA 器審中心制定了《肺炎 CT 影像輔助分診與評估軟件審評要點（試行）》的通告。
劉教授表示，“醫療 AI 的歸口管理單位在積極進行新冠肺炎 AI 產品的質量標準制定、臨床評價制定。影像科的醫生也非常接受。因此，新冠肺炎的 AI 產品是有政府的支持、有醫生的接受、有公司積極參與，相信會有很好的前景。”
當然，基于 CT 影像的肺部 AI 產品從幾年前就開始研發，但是至今還沒有一款產品獲批，本身有其產品端的“難關”。因此，可以理解為其“子系統”的新冠肺炎 AI 產品也面臨著很大的挑戰。
首先，關于新冠肺炎的診斷標準還沒有完全明確，基于 CT 影像的標注標準都是各家公司“各自為政”。
其次，單純的深度學習遠遠解決不了肺炎 AI 產品研發的整體問題。劉士遠教授表示，“肺炎比肺結節更加復雜，它的維度更多，需要考慮的因素也更多。例如，圖像分割就非常困難，由此帶來的算法挑戰也會很大。”
最后，是產品迭代能力。前段時間，由于臨床病例管理的限制，以及一線醫生的參與度不夠，新冠肺炎 AI 產品的迭代能力還不強。“我覺得 AI 產品尤其是新冠肺炎的產品，距離真正用于臨床還有比較長的路要走，要大家一起做更多的努力。”
武漢大學中南醫院影像科主任徐海波教授也談到了新冠肺炎 AI 產品面臨的一些問題。“我們現在合作研發的參照這些重癥這些標準，很多參數還沒有完全匹配，今后我們很有可能跟 GE 醫療公司基于 LK2.0 再次合作，科學上是無止境的。”
當然，徐海波教授看好 LK2.0 平臺的前景。“未來不僅是 LK2.0，很多 AI 軟件的探索之路都還很長。畢竟，我們對新冠肺炎的了解太少。SARS 已經過了 17 年，我們都還沒有完全了解清楚。”
劉士遠教授也對新冠肺炎 AI 產品的未來表示樂觀。
“現階段來看，疫情進入比較良好的控制形勢下，希望未來在這些科研平臺的基礎上，為更多肺部疾病的診斷、鑒別、量化、分級，療效評價，或者出院標準判斷，提供更多維度的信息，更好地為所有的患者服務。”