飛利浦推出了IntelliSpace Discovery 3．0，這是一個旨在促進(jìn)放射學(xué)AI算法在臨床研究中的開發(fā)和部署的軟件平臺。近日該產(chǎn)品落地吉林大學(xué)白求恩第一醫(yī)院（以下簡稱“吉大一”），輔助放射科醫(yī)生通過智能化圖像后處理為患者提供精準(zhǔn)診療，并支持臨床科研及應(yīng)用轉(zhuǎn)化。此外，飛利浦過去發(fā)布的IQon光譜CT一直以強大的信息獲取能力著稱，而近期研究表明，軟件方面的技術(shù)可以減少后續(xù)掃描工作、降低造影劑使用量和x射線輻射劑量的水平，從而提高醫(yī)院工作效率。

西門子也在人工智能技術(shù)上做出了廣泛、深入的投入，如何持續(xù)提供創(chuàng)新的數(shù)字化醫(yī)療解決方案，打造數(shù)字化醫(yī)療生態(tài)圈，踐行數(shù)字化醫(yī)療的企業(yè)價值承諾，成了這家巨頭當(dāng)下最大的追求。

西門子在AIX中表示，他們正在努力創(chuàng)造一種以人工智能為動力的數(shù)字“雙胞胎”模型，這種模型可以用來模擬患者的單個器官生理狀況，用于預(yù)測變化和治療結(jié)果。該公司表示，這些數(shù)字模型還可以通過預(yù)測變化的影響，幫助優(yōu)化工作流程。

富士展示了REiLI醫(yī)療影像與信息學(xué)AI項目。該公司目前正在開發(fā)一系列人工智能技術(shù)，如用于識別和提取器官區(qū)域的區(qū)域識別技術(shù)。REiLI的其他正在開發(fā)的應(yīng)用包括計算機(jī)輔助檢測，通過減少圖像解釋時間來幫助放射科醫(yī)生的臨床決策。富士AI的另一個新應(yīng)用FCT Pixel Shine則提供了低劑量CT圖像的圖像處理。

富士展出的是64排CT，該CT配有嵌入Synapse 3d重建模塊的控制臺。該公司還強調(diào)了其FCT Pixel Shine技術(shù)，它能使用AI算法在極低輻射劑量下實現(xiàn)高效的圖像處理。

三星正在展示在其成像模式中集成人工智能技術(shù)。三星的S－Detect for Breast軟件能在超聲圖像上評估乳腺病變，并協(xié)助標(biāo)準(zhǔn)化報告和可疑病變分類。在數(shù)字影像學(xué)方面，三星展示了其Auto Lung Nodule Detection應(yīng)用、SimGrid網(wǎng)格替換技術(shù)和骨抑制技術(shù)。它還推出了一個基于人工智能的顱內(nèi)出血分類和通知診斷應(yīng)用程序。

三星在超聲方面推出了一款名為SonoSync的軟件包。該軟件提供網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，可進(jìn)行實時超聲檢查，使臨床醫(yī)生可以及時查看圖像。SonoSync還可以連接智能手機(jī)、平板電腦、筆記本電腦和臺式電腦。

Luis Donoso Bach教授是巴塞羅那醫(yī)院臨床診斷影像學(xué)系主任、巴塞羅那大學(xué)放射學(xué)教授。作為歐洲放射學(xué)的領(lǐng)導(dǎo)者，他的研究涉及放射學(xué)實踐的多個領(lǐng)域，包括肝臟成像、數(shù)字成像、診斷放射學(xué)中的IT應(yīng)用和產(chǎn)品開發(fā)。

Luis Donoso Bach教授表示，隨著CT、MR和介入放射學(xué)等技術(shù)的引入，放射科醫(yī)生的角色從在醫(yī)療服務(wù)中的邊緣地位移向中心：“今天，如果沒有成像部門，任何一家醫(yī)療機(jī)構(gòu)都會無法運轉(zhuǎn)，畢竟病人幾乎每次離開醫(yī)院前都至少要做一次影像學(xué)檢查�！�

放射學(xué)在技術(shù)和臨床之間取得了平衡，它已經(jīng)成為一門強有力的學(xué)科。如果它要繼續(xù)發(fā)展，就必須更多地參與臨床，而不僅僅是輔助診斷，以拉近與患者的距離。同時，放射科醫(yī)生必須超越檢測病變和解釋圖像的范疇，因為機(jī)器已經(jīng)比人類更好地完成了這些任務(wù)。

“放射科醫(yī)生的角色應(yīng)該是通過將影像信息與臨床信息結(jié)合起來，并根據(jù)具體情況中來解決臨床問題。要想繼續(xù)發(fā)展，放射科醫(yī)生必須不僅僅是放射科醫(yī)生，還要成為‘影像信息方面的專家’�！比斯ぶ悄艿陌l(fā)展只是凸顯了這種必要的轉(zhuǎn)變。

到目前為止，放射科醫(yī)生只研究“狹義人工智能”，用簡單的算法來完成簡單的任務(wù)。機(jī)器仍然需要人工輔助來學(xué)習(xí)如何執(zhí)行任務(wù)。人工智能的下一個大趨勢是深度學(xué)習(xí)，在這個過程中，機(jī)器不需要人工干涉就能自主學(xué)習(xí)。

同時，標(biāo)準(zhǔn)化的大數(shù)據(jù)將具有巨大的價值，放射科醫(yī)生在這一領(lǐng)域仍將發(fā)揮重要作用。“我們可以幫助檢驗人工智能應(yīng)用。人工智能是通過成像穿透醫(yī)學(xué)，所以我們處于有利地位。我們必須擁抱技術(shù)，幫助開發(fā)和實現(xiàn)人工智能工具，因為這是在驗證階段。醫(yī)生，尤其是我們放射科醫(yī)生，是非常必要的�！盠uis Donoso Bach教授說。

Valentin Sinitsyn教授是莫斯科羅蒙諾索夫國立大學(xué)醫(yī)學(xué)院放射學(xué)系主任。他是俄羅斯心臟成像領(lǐng)域的先驅(qū)，幫助推動了俄羅斯心臟成像領(lǐng)域的發(fā)展，但他認(rèn)為，要增加磁共振（MRI）和CT的使用，還有很多工作要做。

他坦誠地表示了對俄羅斯臨床實踐中心臟MRI和CT緩慢的發(fā)展失望的態(tài)度。心臟成像的好處眾所周知，但心臟CT和MR檢查在心臟成像中的運用比例僅為1％左右。他認(rèn)為放射科醫(yī)生和心臟病科醫(yī)生的知識和積極性不足是造成這種情況的主要原因。

那么，人工智能將朝哪個方向發(fā)展呢？我們必須回答以下幾個問題。

對于MRI來說，人工智能的價值在于替代不精確的手工測量成像，并加速定量成像在日常臨床實踐中的應(yīng)用。這從自動化的大小測量，如腫瘤的長、短測量，擴(kuò)展到更高級的腫瘤表型定量特征檢查，包括結(jié)構(gòu)、器官位置和異質(zhì)性。而智能想要在人工的基礎(chǔ)上更進(jìn)一步，還需要做好以下幾點：

1． 能夠做出更明智的決策，提高診斷準(zhǔn)確性；

2． 比較既往和當(dāng)前影像學(xué)研究的變化和疾病進(jìn)展的能力；

3． 更個性化的治療計劃；

4． 預(yù)測患者治療反應(yīng)的能力。

定量成像的趨勢還處于早期階段，因此需要解決幾個市場障礙：一、商業(yè)市場關(guān)于定量成像的意識薄弱；二、不同供應(yīng)商的定量成像軟件得出的結(jié)果之間缺乏重現(xiàn)性；三、放射科醫(yī)生在工作中使用該技術(shù)時，定量成像結(jié)果需要在初讀時顯示，而不是之后處理；四、大多數(shù)PACS系統(tǒng)不支持定量成像數(shù)據(jù)的搜索和挖掘。

當(dāng)然，這些問題并非不能解決，當(dāng)人們對人工智能的理解逐漸加深，企業(yè)間的交流逐漸豐富，這些障礙或許會在今后幾年內(nèi)逐步克服。

在混合成像中使用人工智能的好處對于決策支持、預(yù)測和其他應(yīng)用是顯而易見的，但是影像學(xué)專家必須采用實用的方法來實現(xiàn)人工智能在工作中的應(yīng)用，這種情況只有在它們被整合到醫(yī)院的主要工作流程中才會發(fā)生。

人工智能（AI）和混合成像（HI）結(jié)合起來會成為一個新的研究領(lǐng)域。“我們將從人工智能中獲益匪淺。”ESHIMT總裁、來自奧地利維也納的Thomas Beyer教授說。

HI將解剖圖像與分子成像結(jié)合在一起，PET／CT和PET／MR已經(jīng)為閱片者提供了比CT更廣泛的信息�！皩τ贖I，尤其是PET／MRI，放射科醫(yī)生和核醫(yī)學(xué)專家將開始利用動態(tài)成像模式，這就像隨著時間的推移觀察病變的功能�！盩homas Beyer說。但是，在腫瘤的觀察中加入的參數(shù)越多，醫(yī)生就越難對一種疾病的表型做出判斷。因此，人工智能的深度學(xué)習(xí)能力和其他技術(shù)可以作為一種決策支持機(jī)制。

此外，HI與病理學(xué)密切相關(guān)，越來越多的研究人員將AI視為介導(dǎo)成像和組織病理學(xué)的工具。目前已經(jīng)有研究將數(shù)字化組織病理學(xué)與PET／MRI相結(jié)合，建立基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測模型，在不需要活檢的情況下鑒別前列腺良／惡性腫瘤。

來自瑞士的核醫(yī)學(xué)醫(yī)師、放射學(xué)家和物理學(xué)家Antoine Leimgruber說，腫瘤學(xué)可能比其他任何領(lǐng)域都更需要通過放射組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、基因組學(xué)、病理學(xué)、治療和放射治療來整合成像數(shù)據(jù)，從而向個性化醫(yī)學(xué)發(fā)展。放射學(xué)可以幫助放射科醫(yī)生和核醫(yī)生獲得最大限度的疾病信息。

到目前為止，運用放射組學(xué)收集的大部分?jǐn)?shù)據(jù)都是關(guān)于肺癌的。一半的研究集中在病變的特征（惡性或良性）。Antoine Leimgruber相信，這些只是初步數(shù)據(jù)�！袄�用現(xiàn)有的科學(xué)知識和技術(shù)來決定是否需要對肺結(jié)節(jié)采取措施，是很容易的。”雖然這已經(jīng)是一個復(fù)雜的問題，但這是邁向更加一體化的放射組學(xué)或放射組學(xué)＋的第一步。

更全面的影響組學(xué)方法正在出現(xiàn)，但是在臨床環(huán)境中使用它們是非常困難的，因為數(shù)據(jù)每天都在非�？焖俚亓魅朊考裔t(yī)院，而問題的關(guān)鍵在于醫(yī)療團(tuán)隊將如何對其進(jìn)行有效地整合。

一個可靠的開端是，人工智能有望以盡可能自動化的方式，從可復(fù)制協(xié)議中提取的簡單而標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)集成到醫(yī)院工作流中，以便人們實際使用或訪問數(shù)據(jù)。“否則，‘垃圾進(jìn)垃圾出’的老話也會影響到放射學(xué)，這對任何人都沒有好處�！盇ntoine Leimgruber總結(jié)道。

在人工智能領(lǐng)域，中國技術(shù)一直走在世界的第一梯隊，中國力量也頻繁出現(xiàn)在各大國際會議之上。

在本次會議之上，我們能看到推想（InferVision），圖瑪深維（12 Sigma），安德醫(yī)智（Biomind）等AI公司，江蘇麥格思頻（JiangSu Magspin）、普愛醫(yī)療（Prelove）、巨鯊醫(yī)療（JuSha Display）、深圳巨烽（Shenzhen Beacon）、汕頭超聲（SIUI）等器械公司的展臺，以及他們所展示的卓越技術(shù)。

作為國內(nèi)心腦血管人工智能的領(lǐng)航者，數(shù)坤科技在會上向英國放射協(xié)會、中華醫(yī)學(xué)會放射學(xué)分會的權(quán)威教授，以及全球的設(shè)備廠商、制藥商、解決方案商等分享了將AI用于心腦血管疾病輔助診斷的成熟經(jīng)驗。

數(shù)坤科技在ECR做心血管人工智能技術(shù)分享

在此次ECR 2019上，圖瑪深維與法國老牌醫(yī)學(xué)成像軟件解決專家影思（Intrasense）聯(lián)合展出三款醫(yī)學(xué)影像智能診斷新品，包括肺結(jié)節(jié)智能診斷系統(tǒng)、胸部X線智能診斷系統(tǒng)、乳腺鉬靶智能診斷系統(tǒng)。

圖瑪深維參會后深刻地感受到，影像相關(guān)的企業(yè)與科室已經(jīng)從觀望轉(zhuǎn)向有意嘗試，AI廠商在尋找落地合作伙伴的難度也不斷降低。在這種趨勢下，人工智能廠商更應(yīng)竭力提升產(chǎn)品價值，以盡量滿足醫(yī)生對產(chǎn)品的期望。

貼合此次主題，SIUI在ECR現(xiàn)場演示了SIUI MAI智能遠(yuǎn)程物聯(lián)網(wǎng)平臺和專注女性健康的乳腺超聲IBUS等儀器的智能化操作流程，引起現(xiàn)場觀眾的極大興趣。參觀者聚集在SIUI展位，向銷售人員了解新產(chǎn)品新應(yīng)用的技術(shù)特點，并親身體驗SIUI智能化時代產(chǎn)物帶來的便利。

普愛醫(yī)療作為國內(nèi)C形臂行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的制定者，其C形臂產(chǎn)品已服務(wù)全球10000多家醫(yī)療機(jī)構(gòu)。在ECR 2019盛會上，普愛醫(yī)療展示了目前比較熱銷的動態(tài)平板小C，這款平板C形臂自2017年上市以來，憑借清晰的圖像和便捷的臨床操作獲得市場認(rèn)可，而此次展示的升級版產(chǎn)品更加成熟和貼近臨床需求。

學(xué)術(shù)方面國內(nèi)也不曾落后。作為出席ECR 的中國影像學(xué)者，北京協(xié)和醫(yī)院放射科王明老師在 ECR 現(xiàn)場帶來的創(chuàng)新成果展示正與人工智能相關(guān)——《 AI 成像優(yōu)化聯(lián)合迭代算法在“雙低”主動脈 CTA 的初步應(yīng)用》。這是北京協(xié)和醫(yī)院與東軟醫(yī)療合作的關(guān)于人工智能聯(lián)合迭代算法改善低劑量 CT 圖像質(zhì)量的科研項目成果展示，驗證了中國高端 CT 設(shè)備（ NeuViz 128 精睿 CT ）所獨有的技術(shù)創(chuàng)新點及專利技術(shù)，實現(xiàn)了“超越影像”的價值。

機(jī)遇在此，但也不得不提及挑戰(zhàn)。如今的GPS、佳能、日立等巨頭以生態(tài)圈的方式布局人工智能，他們有足夠的資源去取得領(lǐng)頭位置。如果國內(nèi)的廠商不能及早推出更堅實、更被市場認(rèn)可的產(chǎn)品，仍可能輸在商業(yè)化的起跑線上。

所以，醫(yī)療AI的應(yīng)用與探索仍需加速，一刻也不能放松。我們期待在2020年的ECR中可以看到AI與放射學(xué)相融合中更令人驚喜的進(jìn)展，更期待有更多的中國身影出現(xiàn)在國際之中，在這國際學(xué)術(shù)舞臺上展示出前沿的成就。