7月18日-21日，中國醫學裝備大會暨磁共振應用專業委員會第三屆學術年會在蘇州舉行，政府領導、兩院院士、知名專家、醫院院長、國內外知名醫學領域企業代表近萬人參會。
上海交通大學附屬第六人民醫院放射科主任李躍華教授受邀參加此次會議的醫學影像AI科研平臺研討會，并在會上分享了與杏脈合作急性腦卒中人工智能診療平臺的研究成果，展示了AI在急性腦卒中影像學中的應用，以及將來可能為急性腦卒中的臨床治療帶來的創新性改變。
心腦血管疾病是人類的頭號殺手，2016年共造成全球1520萬人死亡。在我國，腦血管疾病的負擔更加嚴重。《中國腦卒中防治報告2018》指出，腦卒中已成為我國公民的首要致死病因，且近十年間發病率不斷攀升，腦卒中的臨床表現形式多樣且存在不確定性，更嚴重的是，這種疾病在我國還有年輕化的趨勢，腦卒中的平均發病年齡為63歲，比美國早了10歲。卒中發病后，每耽誤一分鐘，大腦就將丟失190萬神經元；一旦腦組織缺血6小時，人體將會發生不可逆的改變。因此早期診斷、早期治療非常重要。
腦卒中的搶救醫生需要爭分奪秒爭取黃金救治時間，但是這并不意味著在腦卒中面前，我們只能坐以待斃。杏脈研發團隊與上海第六人民醫院合作的急性腦卒中人工智能診療平臺，涵蓋急性腦卒中患者臨床治療全線輔助診斷產品矩陣，已經通過了海量真實臨床數據的測算驗證，其中AI所顯現出的精準和穩定性都優于傳統測算方法，能夠助力醫生跑贏卒中黃金搶救時效。
急性腦卒中評估系統
出血性腦卒中發病兇險，病情變化快，致死致殘率高，超過70％的患者發生早期血腫擴大或累及腦室，3個月內的死亡率為20％~30％，因此排除外出血是卒中病人檢查第一步。除了出血定量指標，血腫擴大也是顯著影響預后的危險因素，因為血腫擴大存在于40％的顱內出血患者中，是病情惡化、預后不良的一項獨立預測因素。 李躍華教授提到，和杏脈合作研發的基于顱腦NCCT的自動化血腫檢出急性腦卒中AI評估系統，可以自動分析CT掃描影像，自動勾畫出血區域、自動測量出血容積、明確診斷出血部位及血量和占位效應等，一旦識別出疑似卒中的病人就會在6分鐘內給醫生發送警告信息。在涉及300份CT掃描的研究中，杏脈急性腦卒中AI評估系統在95%以上的腦卒中案例中都表現出了“快”的優勢，比影像專家們平均快52分鐘，大大縮短了干預時間，讓救治更及時，而這對急性腦卒中的恢復而言是非常關鍵的。
急性缺血性腦卒中評估系統
在急性缺血性腦卒中的檢測中，有一個難點是醫生需要使用灌注成像生成多個模態的腦部數據以觀察病人腦部包括血液流速，血液流量等信息方能確定診斷。由于多模態的介入，醫生需要不斷反復觀察多個數據方能得到診斷結果，該過程十分耗時耗力。
另外，腦部CT圖像是通過對患者腦部區域逐層掃描得到的三維數據。但是，目前醫生大多基于二維的切片進行觀察診斷，使得病灶識別與分割結果在三維空間中缺乏連續性。
李躍華教授與杏脈科研團隊研發的基于顱腦NCCT/CT血管成像/CT灌注的多模型CT急性缺血性腦卒中評估系統的目的正是解決這兩大問題。
李躍華教授在研討會上介紹，這套系統不僅能為醫生提供一套完整的全自動化精細識別腦卒中病灶的解決方案，還可以為醫生在三維空間中重構出患者的病灶區域，幫助醫生更好地了解患者病情并及時給出合理的治療方案。
雖然之前已經有學者在缺血性腦卒中病灶檢測任務中嘗試使用深度學習技術以取得更好的分割精度，但受限于數據質量，計算能力和模型優化等因素，模型的準確率仍無法達到落地到醫院等實際應用場景的水平。而杏脈科技與上海市第六人民醫院研發的這套系統憑借優質的數據來源與出色的深度學習網絡設計，協助影像科醫生敏銳診斷卒中癥狀，從而為患者贏得腦卒中救治黃金期，降低手術風險，增加有效搶救率、全面提升腦卒中的治愈比例。
杏脈科技秉承“人工智能締造全球10億家庭健康生活”的使命，用AI賦能醫療、以科技呵護生命，杏脈不僅要做中國最大的腦卒中AI智能診療平臺，更要做全球領先的腦卒中AI智能診療平臺。
