曾在戰疫中發揮突出貢獻、幫助醫生提高診斷效率的AI助手們又“升級”了。無需對超聲設備進行改造，只要連接一臺小巧的服務器，超聲設備就能搖身一變成為“AI超聲”。近日，多家中關村AI影像企業加緊研發，向乳腺、肺部等多病種領域進發。
超聲探頭放在病人身體的掃查區，屏幕中的超聲影像不斷閃現，醫生只需點擊“ROI標記”，屏幕上立刻出現一個矩形框，勾畫出了病灶區，供醫生進一步判別。隨著探頭輕微變換角度，矩形框也隨著視頻圖像信息變動即時調整。昨天，在醫準智能的研發辦公區，技術人員演示起剛剛推出的技術產品——乳腺超聲智能檢測系統。
作為全國首個針對超聲設備的AI檢測系統，該技術實現了AI智能檢測從識別2D、3D到視頻實時檢測的“3.0”時代的跨越，僅毫秒級閃現的病灶也能精準抓取，并大幅避免醫生因疲勞、基層醫院醫師經驗有限等原因而帶來的漏檢。
“舉個例子，要初步判斷一處病灶是良性還是惡性，就有各種影響因素和無數種可能的組合，比如形狀是否規則、邊緣是否清晰、有無毛刺、有無回聲、有無鈣化……醫生需要憑借豐富經驗來判斷，而AI可以在短時間內快速學到這些‘經驗’，然后憑借學到的‘經驗’輔助醫生做出更為準確的判斷，人會疲勞、疏漏，機器卻可以一直保持高水準發揮。”醫準智能技術人員馬璐介紹。
疫情前后，AI在醫生助手的角色中逐漸擔綱起不容忽視的職責。在北京小湯山醫院、武漢方艙醫院等醫院輔助醫生看片。“AI助手”讀取CT這樣的二維影像在業內已非難題，可是，讓它像醫生一樣讀懂超聲實時視頻影像，卻一直是個全行業的技術難點。
“每個病人通常一次超聲檢查十分鐘左右，以每秒鐘影像中提取30幀來分析計算，一個病人的二維超聲影像就有18000張。”醫準智能創始人兼CEO呂晨翀介紹，人工智能需要建立特定的算法，通過前期讀取大量標注過的影像對模型進行“訓練”。
經過創新算法模型，在醫療器械領域深耕多年后創業的初創團隊攻克了一個個問題。最新完成研制的系統，可實現每秒處理速度超50幀，且檢測結果延遲小于0.09秒。近日，該系統將在北京等全國十余家三甲醫院試用。呂晨翀透露，研發投入巨大的同時，公司此前在胸部CT智能檢測系統，乳腺鉬靶智能檢測系統、達爾文科研平臺已經開始為公司“回血”。今年上半年，盡管受疫情影響，公司仍收獲訂單3000多萬元，已超過去年全年收入。
近日，工信部公布了在科技支撐抗擊新冠肺炎疫情中表現突出的人工智能企業名單，全國79家單位上榜，有11家提供了肺炎CT影像人工智能輔助診斷產品，其中醫準智能、安德醫智、推想科技、數坤科技等4家為北京企業。
關鍵詞： 中關村AI影像
