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加码30亿美元业务,GE医疗这次看中了超声AI

作者: 赵泓维 2023-02-27 08:00
医准智能
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人工智能辅助医疗影像诊断系统研发商 | 战略融资 | 运营中
中国-北京
2023-01-13
巨峰科创
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2023年2月9日,继百亿巨资收购BK Medical后,GE医疗再度出手超声赛道,将AI超声技术开发商Caption Health收入囊中,进一步加码年营收超过30亿美元的超声业务。

 

虽然官方没有披露交易的具体的金额,但事件本身已足够引起行业震动。

 

一方面,GE医疗近年影像业务增长有所放缓,超声业务依旧维持强劲增势,接连收购颇有乘胜追击之意,也将有效推动超声在精准诊疗、便携场景中的落地,推动整个超声行业向前发展。

 

另一方面,Caption Health作为超声AI领域新星企业,核心产品Caption Guidance和Caption AI分别于2020年2月、3月获得FDA批准上市,率先开启了美国AI超声的商业化之旅。此番并入GE医疗,Caption Health以一种特殊的方式证明了自己的价值,为AI医疗赛道之中的同行们带来信心。

 

大洋的对岸,国内超声AI同样处于蓬勃发展之中,近十家企业入局,基本覆盖了医疗超声的常见应用。

 

那么,我们是否能够跑出一家Caption Health这样的超声AI企业?或者,我们已在AI超声走出了自己的道路?

 

技术壁垒让超声AI仍在路上

 

心力衰竭常被医生称为“无声杀手”,因为症状很容易被忽视,等到发现时已为时已晚,但及时进行超声检测早期的症状、并在前期干预将能够有效减缓该疾病恶化。近年来,美国的心力衰竭衰恶化患者数量激增。相关数据显示,美国每年有超过100万人因心力衰竭恶化而住院,每年在心力衰竭相关管理花费400亿美元。

 

作为一家美国AI超声企业,Caption Health紧紧贴合美国患者需求,直接切入心脏超声领域。从管线角度看,Caption Health 2020年获批的超声成像软件Caption Guidance、Caption AI均作用于心脏超声。

 

其中,Caption Guidance可对成年患者的心脏超声检查或者二维经胸超声心动图进行分析,帮助非超声领域人员获得正规诊断级别质量的图像;Caption AI通过采集高质量图像后计算患者的射血分数(用于心力衰竭诊断)。

 

分析Caption Health的各项产品不难发现,这家公司更加强调“找到关键切面”这一环节,而非国内AI超声偏好的:找到患者患病的证据,并予以辅助诊断。

 

产品设计理念的不同与国情有关。美国医疗体系发展更为成熟,医疗资源分布相对均匀,他们想要的是针对特定疾病找出更有效的数据获取手段,帮助患者及早发现疾病、及早治疗疾病,进而降低医保费用支出。相比之下,我国人口基数大,拥有成熟超声诊断能力的医生相对匮乏,尤其是在部分基层地区,AI不仅需要辅助医生获取正确的影像,还需辅助医生正确地分析超声影像。

 

但什么样的超声辅助产品更适合我国的临床应用?GE医疗中国副总裁、首席技术官孙旭光认为:超声检查相较于CT、MR检查更具实时性,更有利于图像的动态观察以及实时动态对比。但该检查高度依赖医生经验和手法的检查手段,不同的操作者、不同的超声医生针对同一个患者,可能会得出不同的结论。而AI技术的赋能医疗,不仅可以对医疗资源形成有效补充,帮助医生缩短学习曲线,更可以为更多复杂疾病的诊疗提供依据,进而更好更快地服务病患。


不过,超声AI产品的开发存在一定难度。首先,目前AI常应用在较为成熟的放射科中,CT、MRI、DR等影像数据采集部分是由影像技师完成,交由放射科医生进行阅片,AI处理的是静态影像,不需要实时对影像进行分析。而超声检查生成的是动态实时图像,图像采集与阅片需要同时完成,因此实现辅助诊断的前提是要实现“动态且实时的检出与诊断”。这也是相当于在二维的图像处理上加了一个时间维度,不仅需要企业设计多步骤的处理算法,还需额外考虑算力这一要素。

 

其次,AI训练的基础是高质量数据。由于超声影像数据的浏览处理存储习惯,超声影像比起CT等数据更难获取,数据标准化程度也更低。超声影像的清晰度是依赖于超声医生的操作手法和不同设备型号。需要由要给较强的专家团队对这些数据进行清洗和分析,这对企业成本控制提出考验。

 

最后,算法算力自研需承担额外风险。在医疗AI入门时,绝大部分公司都是用的开源算法,但在超声领域,能够参考的算法非常少,企业需要自己从头开始研究算法。如果算法过于冗长,处理速度就会很慢;如果算力不能达标,算法就难以处理几十帧甚至上百帧的实时影像。换句话说,企业既需要承担算法研发的成本,又需克服实时性、动态性、准确度不达标的风险。

 

因此AI+超声的挑战直接劝退了不少技术能力不达标的公司。超声对于实时动态的要求,同样也反映在算法的创新中,企业是否拥有自己的算法架构,并支撑更新与迭代至关重要。而医准智能作为全球首个“实时动态”超声辅助诊断系统的缔造者,已经在浅表器官、腹部器官、心血管器官等全身多部位进行布局,而作为拥自主知识产权算法框架的企业,医准智能似乎正在不断逼近“问题的本质”并试图解决。

 

年检查量超20亿人次,超声赛道还有巨大突破空间

 

技术上的难题限制了超声AI的发展速度,但也为突破重重障碍的企业建起高企的技术壁垒,并将他们导向一个潜力无限的市场。

 

根据中国医学装备协会2018年数据统计,我国超声机设备保有量约为19万台,远超DR 5.5万台保有量;CT 2.2万台保有量;内镜2万台保有量;MRI 9255台保有量。仅计算全身超声,我国年检查人次已达20亿人次,且伴随超声临床认可度的进一步提高,检查人次数据将进步放大。

 

此外,伴随GE医疗、飞利浦医疗等头部企业的持续研发,超声设备的形态及作用场景也再不断分化。

 

超声发展主要分为两大路线,一大路线是在三级医院,在AI赋能下,超声价值不再止于单单一台成像设备,而是成为集数据采集、管理、分析于一体、融入深度学习的智能终端,它的创新是融合了软、硬件协同的创新。

 

举个例子,许多医院存在医生摆位不规范这一问题。如果只是着眼于硬件,无论怎么迭代,摆位问题依然存在。为了解决这一问题,GE医疗的做法是引入人工智能,与共同推出了全流程乳腺X线检查Senographe Crystal Nova AI 影像质量控制系统。

 

具体而言,该AI是Nova AI乳腺机的一个新增模块,它基于多家三甲医院专家针对检查规范联合推出的《乳腺X线检查规范化手册》,能够严格遵循乳腺摄影规范,对影像检查的全流程进行智能提示,规范乳腺X线影像技师操作,在保证合格的影像留存、减少废片的同时,还可以为医院提供可回溯的影像标准管理工具,从图像采集端的源头提升乳腺癌筛查的质量,赋能精准诊断。

 

此外,GE医疗“爱迪生魔盒·智”系列中“智超声”也能够为超声检查提供多个浅表器官的AI辅助诊断能力的智慧临床服务工作站,共同推进基层大病防治的检查结果互认工作,节省患者的医疗费用支出。


神经外科手术中同样需要AI超声的赋能。譬如,超声影像导航可以为神经外科手术提供准确的开颅部位、病变定位、制订手术方案,成为微创神经外科手术尤其是“锁孔”手术的重要工具,进而提高神经外科手术质量、减少副损伤的基础是准确定位。而在乳腺外科手术中,超声的使用可提高保乳手术疗效,显著降低肿瘤留存率及再次手术切除率和切除标本的体积。


麻醉科是超声未来应用的潜力场景。POC超声在麻醉科的应用,主要集中在超声引导下的血管穿刺、神经阻滞和术中经食管心脏超声(TEE)等方面,旨在提高麻醉操作的安全性和器官功能评估的准确性。这不同于用于疾病诊断的超声检查。AI在其中的作用则是可以实现创伤鉴定、图像配准/融合、系统质量保证、扫查辅助、多普勒噪声抑制等效果。

 

另一主要路线埋藏于基层医疗场景之中。国内医疗体系中,国内有近90万家基层医疗机构,医、药、检三个环节中,破解医疗结构性矛盾,AI超声瞄准的便是“检”这个环节,有望成为基层医生们的“可视化听诊器”。

 

与三甲医院场景不同,基层医院不仅需要AI提升“准确率”、“效率”等指标,还需要一个监管流程对超声检查过程进行质量控制,用以解决摆位不正确、影像不清晰的问题。此外,教育模块同样必不可少,只有提升了基层医生的服务能力,才能从根本上解决基层医疗资源匮乏的问题。

 

总的来说,分化的市场给予了AI超声更多的发展空间,自动化图像质量评估、图像标准化处理、图像勾画、自动测量、辅助诊断、手术导航……均需AI介入发挥价值。北京某三甲医院超声科医生在接受采访时表示,当AI赋能超声,动态实时辅助医生进行病灶检出与分析,为超声医生提供了“第二双眼”,这对于基层医疗机构超声检出与诊断能力的提升也是“福利性”的赋能。

 

当数字化赋能已成定式,无论哪一个方向,AI超声的未来发展都大有可为。

 

弯道超车,AI超声商业化进程提速

 

尽管Caption Health凭借FDA的认证率先做起了营收,但国内AI超声企业并未在商业化上落后太多距离。

 

一个典型的例子是来自台湾的医疗器械公司安克侦。这家企业将其AI直接装入超声机后端,跳过了寻找有效超声切面环节,直接帮助医生分析存在可疑病变的超声切面数据。通过这种方式,安克侦能够在部分纳入医院收费目录的省市与医院进行分成,实现AI的商业化落地。

 

AI头部企业医准智能代表了AI超声商业化的另一种模式。一方面能够实现超声影像实时动态智能检测分析(包括异常部位标记及分析)至关重要。据医准智能创始人兼董事长吕晨翀表示,医准智能超声AI系列产品已经在乳腺、甲状腺、腹部等多个部位进行应用,并正在向全身多部位进行布局,目前已覆盖全国400余家医疗机构。

 

另一方面,医准智能与GE医疗建立了合作关系,借助于器械厂商的成熟渠道与海量落地设备,AI企业能够以相对低廉的成本实现商业化,并能将更多精力投入到新产品的研发之中,而医疗设备厂商也能通过这种方式打造AI生态,加速完成设备智能化转型,因此相辅相成的合作关系,正在逐渐建立。

 

从目前的超声AI商业化进程来看,我们尚不能判断哪一种商业化模式更有优势,可以确定的是,他们与Caption Health的商业化距离,没有想象中的那么遥远。

 

走出自己的AI“超”速度


回顾应用场景、市场规模及发展潜力三个方向,我们或许已经拥有了比肩Caption Health的企业,甚至有望在数年时间之内打造更为丰富的AI超声产品矩阵。


这意味着,超声AI及超声本身均在中国医疗体系中不断渗透,也有更多患者因为AI超声及超声的普及而受益。

 

不过也需注意,包括AI超声在内的AI医疗,其落地虽具必然性,但这是一个长期的、潜移默化的过程。技术的突破能够帮助企业快速拿出产品,但很难帮助他们教育市场、拿下市场。

 

重新审视整个医疗AI赛道,从2017-2019年的飞速发展中回落或许是一件好事。放弃颠覆医疗后,AI医疗企业正与临床医生们一起,与设备厂商们一起,走出属于自己的AI速度,用AI赋能的超声设备,助力解决医疗体系面临的众多问题。

相关赛道 医疗信息化
文章标签 人工智能
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