醫學影像AI如何賦能腦專科，國際磁共振協會(ISMRM)院士帶你解密
在神經醫學領域，由於人腦的複雜性，神經影像輔助決策依舊是一片“藍海”，如何突破技術瓶頸，實現前沿AI科技在神經醫學臨床轉化是這一領域的重要課題。醫學影像AI如何賦能腦專科，國際醫學磁共振協會(ISMRM)院士帶你解密。
圖片來自“億歐網”
醫療是AI應用場景中最被看好的領域之一，由於慢性病患者群體增長、優良醫療資源緊缺及不均衡等現狀，使得醫療AI被寄予厚望。
近兩年來，醫學影像+人工智慧的發展如火如荼，數百家公司湧入，在部分熱門病種上的競爭已然進入白熱化的紅海領域。但在神經醫學領域，由於人腦的複雜性，神經影像輔助決策依舊是一片“藍海”，如何突破技術瓶頸，實現前沿AI科技在神經醫學臨床轉化是這一領域的重要課題。
在2019新年來臨之即，邁格生命科技（深圳）有限公司（以下簡稱“邁格生命”）在上海主辦了一場以“神經醫學技術轉化”為主題的國際研討會。會上，約翰霍普金斯大學醫學院放射學及腫瘤學教授、國際醫學磁共振協會（ISMRM）院士、邁格首席科學家Susumu Mori教授就醫學影像AI如何破局腦專科從國際視野上做出了全面解讀。同時復旦大學附屬華山醫院、吉大一院、復旦大學計算系統生物學中心、哈爾濱工業大學（深圳）、上海中醫藥大學以及邁格生命的多家服務渠道合作企業的眾多專家代表共同對各類神經疾病轉化難題進行了專業報告和深入探討。
神經疾病診斷之“難”
對於醫療行業而言，無論是神經疾病還是非神經疾病，診斷都是一個繞不開的話題。並非創業者不願意選擇神經影像輔助決策切入市場，恰恰相反醫學影像是神經疾病檢查中唯一非侵入式的客觀手段，但由於神經影像閱片對專業水準的要求較高，導致存在難度大、誤診多的現狀。
神經疾病大部分屬慢性疾病，例如帕金森病、阿爾茨海默病、抑鬱症、腦癱等。人口老齡化加速，導致神經退行性疾病的發病率顯著上升。以帕金森病為例，55歲以上人群的發病率約1%，65歲以上人群的發病率佔到1.7%，且中國帕金森患者將在2030年達到494萬，佔全球總患者的57%。毫無疑問，帕金森病、老年痴呆等神經退行性疾病，已成為繼腫瘤、心腦血管病之後中老年人健康的“第三殺手”。
對於很多患者家庭而言，患上神經疾病意味著沉重的家庭負擔，早診斷、早干預則是應對的首要策略。在神經影像領域，PET與MRI具有區別疾病臨床前期、前驅期和臨床期的識別能力，而影像標誌物在疾病發生前5至10年就開始出現變化，早期診斷及有效干預可延緩發病5到10年。
臨床上，帕金森病最主要的病理改變是中腦黑質多巴胺能神經元的變性死亡，由此而引起紋狀體多巴胺含量顯著減少而致病。也就是說，診斷帕金森病需要了解人腦的結構分佈，而這無疑指向了腦圖譜。
目前，大多數的磁共振腦圖譜僅包含大腦灰質結構，不包含白質分割槽。來自約翰霍普金斯大學的Susumu Mori教授發明了磁共振DTI纖維追蹤技術，繪製了國際第一個腦白質圖譜，以及國際唯一的全腦圖譜。該圖譜包含283個腦區，達到了絕大多數臨床醫生無法用肉眼識別的精細度。Mori教授介紹，“篩查神經疾病首先要突破人腦標準化定位，可以類比為GPS技術。為了實現人腦GPS，神經影像需要在足夠精細化的腦圖譜基礎上，對全腦進行自動分割，從而實現對腦影像的量化分析。而目前人類在腦科學領域還不夠深入，腦圖譜的構建依然是限制這一領域發展的重要因素。”
對於腦圖譜的繪製過程，Mori教授表示，“腦圖譜的製作需要綜合解剖學、影像學、組織學、臨床醫學等多學科知識，門檻極高。”
以帕金森病單點破局，撬動腦疾病全面版圖
醫學影像AI上半場大多是基於影象識別等技術，未來醫學AI是否能夠為醫生所接受併產生爆炸性發展的關鍵則在於基於知識圖譜的可解釋人工智慧。邁格生命作為約翰霍普金斯大學全腦圖譜的中國區獨家技術轉化合作方，同時，Mori教授也擔任其首席科學家，這為邁格生命將全腦圖譜與AI技術結合提供了權威腦科學基礎支撐，有利於實現將尖端的科學成果轉化為臨床技術。
神經疾病臨床診斷依賴量表和主觀性強的現狀，使得AI閱片和輔助決策技術在神經專科有著更實質和普遍的需求，然而對於醫生都具有更高挑戰的神經影像，對智慧讀片技術就有著更高的門檻，邁格生命便是面向重大需求和尖端挑戰應運而生，專注於神經影像的智慧解讀和臨床輔助決策，為醫生提供精準醫療的工具和方案，維護患者尊嚴。基於全腦圖譜，邁格生命研發了一系列智慧演算法，並通過開發Brain Label神經影像雲提供SAAS分析服務，幫助醫生提高臨床決策準確率和效率。
疾病服務場景貫穿診前、診中和診後三大環節，邁格生命以Brain Label神經影像雲平臺作為切入點，商業模式選擇上採用“神經影像分析產品+專病醫療服務團隊+醫療機構落地”一體化的神經專病醫療服務解決方案。
以帕金森病為例，邁格生命所提供的帕金森醫療服務解決方案主要分三步走：
第一步，影像輔助診斷產品提供診斷支援。先是通過VMAT2-PET影像對紋狀體（亞區）進行自動分割，輸出VMAT2-PET Analysis(VPA)量化分析報告對帕金森病程進行分級；
第二步，專病醫療服務團隊提供醫療服務。邁格生命首席臨床科學家正是國家老年疾病臨床研究中心主任陳彪博士，以其領導的帕金森醫生集團和中國帕金森聯盟，以及國家老年疾病臨床研究中心均能為帕金森患者提供醫療服務；
第三步，醫療機構實施落地服務。以北京瑞安醫院為例，它能夠提供專病專家、預約就診和特色診療等落地服務。
對於邁格生命而言，它的版圖並不止步於帕金森病。目前，邁格已進入國家老年疾病臨床醫學研究中心所開展的大規模多中心臨床試驗，這也將作為未來制定中國相關老年疾病的臨床診斷標準奠定基礎。而邁格生命的神經專病醫療服務解決方案則是從帕金森病作為突破口，逐步延伸到阿爾茨海默病以及其他腦疾病。
據瞭解，目前Brain Label已經在帕金森、阿爾茨海默、腦血管等相關疾病開展了智慧輔助決策的產品研發和落地，其分析精度和輔助功能受到了宣武、天壇、華山、湘雅等國內神經專科排名前十醫院專家的高度認可，入選成為了國家臨床研究中心的影像大資料後臺的獨家提供商，並在2018年承擔了國家十三五重點研發專項相關課題的技術攻關任務。
應用場景之落地
區別於其他疾病，帕金森病、阿爾茨海默病等神經性疾病屬於慢性病，導致患者和主診醫生之間存在強繫結關係。主診醫生的複診及調藥可以依賴於網際網路醫院服務場景，患者依託長期專科醫生指導下的藥物干預能使病情得到有效控制，進而對服務平臺產生較高的粘性和穩定性。
邁格生命通過“科研+臨床+服務平臺”的多元化佈局方式，無疑能夠進一步推動產品的落地。
在科研層面，邁格生命通過與國內頂級三甲醫院臨床中心及放射科在老年病場景裡的科研和臨床實踐合作，在實現腦科學研究成果轉化落地的同時，也能提升輔助診斷能力，並獲取部分科研合作收益。
在臨床方面，邁格生命主要通過落地基層專科醫院，幫助基層專科醫生進行輔助診斷，幫助其識別老年病分期分型，並連線北上廣老年病專家遠端會診及診斷意見。
總而言之，邁格生命採取的是通過與國家老年疾病臨床研究中心宣武醫院和湘雅醫院這一層面的臨床合作，通過為其關聯的中國帕金森聯盟、AD臨床前期聯盟等搭建影像診斷輔助平臺，打造專病場景下的專家共識，服務於聯盟下屬500多家擁有神內及老年科醫院，進一步使得邁格神經系統影像分析AI深入臨床服務場景，藉助於頂級臨床中心對於其產品Brain Label的輔診能力的認可幫助神經專科醫生更有效的識別帕金森及阿爾茨海默疾病。