AI超聲:面對20億人次的診斷量,AI影像中的晚熟賽道將如何爆發(fā)?
以往,超聲診斷需要依靠專業(yè)的醫(yī)生通過眼睛來識別圖像中的解剖結(jié)構(gòu),而AI通過智能識別讓超聲的使用不局限于經(jīng)過專業(yè)訓(xùn)練的醫(yī)生。實(shí)現(xiàn)自動找到最佳的圖像和輔助診斷。
對于AI+掌上超聲來說,不同的應(yīng)用場景,帶來了不同的應(yīng)用挑戰(zhàn)。
對于臨床科室應(yīng)用來說,很多臨床科室醫(yī)生以往沒有使用過超聲設(shè)備,并且各個(gè)臨床科室需求較為分散,人工智能應(yīng)用的過程需要經(jīng)歷一定的市場教育過程。
但是在介入科、心內(nèi)科這樣的科室,有的臨床醫(yī)生也有一定的超聲診療經(jīng)驗(yàn),掌上超聲在這些科室落地并不難。
而對于基層來說,市場教育更是難上加難。
作為國內(nèi)專注于AI+超聲的先行者,深至CEO張卓表示:基層醫(yī)療需求并不是三甲醫(yī)院的簡化版本;鶎俞t(yī)療對于超聲設(shè)備有著完全不同的功能和場景要求。
“對于村醫(yī)來說,它們不可能花較長的學(xué)習(xí)周期去學(xué)習(xí),同時(shí)村醫(yī)的檢查流程時(shí)較短的,產(chǎn)品的檢查時(shí)間需要控制在幾分鐘內(nèi)。所以AI+超聲能否做到真正的智能化和流程的簡單化,非常重要。目前的市場的大部分AI+超聲產(chǎn)品還難以做到讓一個(gè)護(hù)士水平的人也能快速掌握!
根據(jù)動脈網(wǎng)不完全整理,目前已統(tǒng)計(jì)到國內(nèi)外有16家AI超聲相關(guān)企業(yè)。從病種的覆蓋上來看,超聲診斷廣泛應(yīng)用于臨床科室,而AI超聲診斷覆蓋的病種主要包括乳腺癌診斷、產(chǎn)前篩查、甲狀腺疾病、心臟疾病等眾多病種。
從表中主要的應(yīng)用場景可以看出,雖然AI超聲領(lǐng)域有強(qiáng)大的巨頭布局,也有創(chuàng)業(yè)公司,但是應(yīng)用場景的不同,他們沒有構(gòu)成直接競爭。
技術(shù)壁壘讓AI超聲晚熟于AI+CT
對比AI+CT影像來看,AI超聲這個(gè)賽道并不擁擠。為什么AI+超聲是AI影像中晚熟的一個(gè)賽道。一大原因就是在技術(shù)方面,AI+超聲的挑戰(zhàn)性更大。
在德尚韻興執(zhí)行總裁嚴(yán)耶恩看來,AI應(yīng)用于超聲的主要技術(shù)挑戰(zhàn)可以分為三大部分。
首先是要實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)診斷,和CT、MRI的靜態(tài)圖像不同,超聲圖像是動態(tài)實(shí)時(shí)圖像,超聲檢測的難點(diǎn)在于圖像采集與閱片需要同時(shí)完成。這主要是因?yàn)镃T、核磁、X光等影像的采集是由技師完成,而閱片由放射科醫(yī)生完成,因此不需要實(shí)時(shí)同步影像,但超聲檢測的難點(diǎn)在于圖像采集與閱片需要同時(shí)完成。這也就為輔助診斷提出了更大的挑戰(zhàn),包括算法和算力上。

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