心臟病對現(xiàn)代人的困擾日趨明顯。
前女排隊長惠若琪因心臟病兩次接受手術(shù)并早早退役；春雨醫(yī)生創(chuàng)始人、網(wǎng)易新聞客戶端創(chuàng)始人張銳因突發(fā)心肌梗塞逝世……一次次令人心痛的事件提醒著我們，關(guān)注心臟健康刻不容緩。
作為預防心臟類疾病的第一步，心電監(jiān)測正在被AI賦能。
這家企業(yè)與上海超三分之一三甲醫(yī)院合作，只做了一件事
心電圖早已十分普及。由于心電圖具有方便無創(chuàng)、快捷、經(jīng)濟、準確等優(yōu)點，同時能夠篩查的疾病種類多，包括各類心律失常、結(jié)構(gòu)性心臟病、心肌缺血、電解質(zhì)異常等疾病，因此在臨床使用廣泛。而AI的入局更是提升了心電圖檢查的效率和報告準確性。
AI報道了解到，上海數(shù)創(chuàng)醫(yī)療科技有限公司（以下簡稱數(shù)創(chuàng)醫(yī)療）即是瞄準AI心電監(jiān)測產(chǎn)品的企業(yè)之一。它的“心電圖人工智能及產(chǎn)業(yè)化項目”獲得了2019世界人工智能創(chuàng)新大賽（AIWIN）醫(yī)療賽道前三甲獎項。
數(shù)創(chuàng)醫(yī)療專注于心電圖細分領(lǐng)域，僅憑心電產(chǎn)品，它已與上海超過三分之一的三甲醫(yī)院達成了合作，復旦大學附屬中山醫(yī)院、上海市第十人民醫(yī)院、長征醫(yī)院、曙光醫(yī)院等知名醫(yī)院都是數(shù)創(chuàng)醫(yī)療的用戶。它做對了哪些事？
面向醫(yī)院，數(shù)創(chuàng)醫(yī)療開發(fā)了完整的一套心電網(wǎng)絡(luò)解決方案。方案采取分布式采集、集中診斷的架構(gòu)，將醫(yī)院院內(nèi)多個心電圖檢查儀器采集到的數(shù)據(jù)（通常護士就可以完成采集）匯總至心電圖醫(yī)生處，使相對稀缺的心電圖醫(yī)生能夠?qū)Ｗ⒂趫蟾娼庾x工作，從而保障了診斷的效率。在由區(qū)域內(nèi)各級醫(yī)療機構(gòu)組成的醫(yī)聯(lián)體中，上述方案同樣也能發(fā)揮作用，只是將院內(nèi)的連接轉(zhuǎn)換為跨院的連接，同樣也是將多點采集的心電數(shù)據(jù)從基層醫(yī)療機構(gòu)匯集到上級醫(yī)院少數(shù)有診斷資質(zhì)、經(jīng)驗豐富的心電醫(yī)生手中。
在診斷環(huán)節(jié)，AI起到了輔助診療的作用。對于全種類心臟相關(guān)疾病，數(shù)創(chuàng)醫(yī)療自主研發(fā)的計算機智能輔助診斷系統(tǒng)能夠極大提高醫(yī)生診斷效率；運用深度學習技術(shù)，計算機對部分疾病進行輔助診療的準確率已接近100%，其中以房顫診斷為代表。
房顫風險因素較多，以綜合影響因素居多，整體與高齡、衰老等密切相關(guān)， 80歲以上的老年人房顫的發(fā)生率可達15到20%。進入老齡化社會后，當前我國房顫人群已經(jīng)超過1000萬。但由于較大比例房顫沒有相關(guān)癥狀，公眾知曉率低，相當比例的老年人還沒有意識到這個潛在殺手的存在，缺乏規(guī)范化的治療。同時，由于房顫引起心力衰竭、中風等風險高，后果嚴重，個人經(jīng)濟負擔和社會負擔明顯加重。因此，房顫成了目前醫(yī)療界為預防更嚴重疾病、診治重心前移的重點病種，也是數(shù)創(chuàng)醫(yī)療用深度學習進行攻關(guān)的第一項病種。
當心電圖顯示房顫時，系統(tǒng)直接輸出結(jié)論，報告房顫次數(shù)等信息，醫(yī)生僅需復核和修訂即可。通過深度學習算法的升級，系統(tǒng)對房顫的識別準確率達到了98.5%，已經(jīng)超過了人類醫(yī)生的平均水平。
做AI輔助診療的企業(yè)為數(shù)不少，但普遍面臨“落地難”的問題。且由于國內(nèi)的標準、監(jiān)管政策都有待進一步明確，AI技術(shù)還存在“收費難”問題，對實際診斷有所助益的輔助診療系統(tǒng)有不少都因此難以投入商用。
而數(shù)創(chuàng)醫(yī)療面對的此類壓力則相對較小。由于數(shù)創(chuàng)醫(yī)療已擁有大量醫(yī)院用戶，熟悉臨床應用場景，并擁有自身的硬件、軟件產(chǎn)品體系，在此基礎(chǔ)上，數(shù)創(chuàng)醫(yī)療只需將AI模塊整合進產(chǎn)品，進一步提升產(chǎn)品性能，重新注冊新產(chǎn)品，即可投入使用。
AI賦能心電監(jiān)測刻不容緩
距離心電圖發(fā)明已經(jīng)過去了110多年，這項技術(shù)已是十分成熟。然而，這并不意味著心電圖可以被改進的空間小，恰恰相反，在臨床大量的使用過程中，一些問題急需得到解決。
據(jù)了解，我國醫(yī)療資源緊缺已成常態(tài)，類似于影像科醫(yī)生，心電圖醫(yī)生的短缺情形亦不容樂觀。據(jù)統(tǒng)計，全國僅有三萬余名有資質(zhì)的心電圖醫(yī)生，這三萬余名醫(yī)生的分布又高度向頭部醫(yī)院集中，很多基層醫(yī)療機構(gòu)可能連一個有診斷資質(zhì)的心電醫(yī)生都找不出。
統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，截止至2018年底，全國共有醫(yī)院3.2萬個，醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)總數(shù)突破100萬大關(guān)，達100.4萬個?？上攵卸嗌籴t(yī)療機構(gòu)未能擁有專門的心電圖診斷醫(yī)生。盡管心內(nèi)科醫(yī)生等其他醫(yī)生也能夠解讀心電圖，但由于術(shù)業(yè)有專攻，診斷水平難免參差不齊，且占用了其他診療的時間，效率較低。
與醫(yī)療人員數(shù)量形成鮮明對照的，是他們極大的工作量。只要是與心臟有關(guān)的疾病一般都會進行心電圖檢查，以觀察疾病對心臟的影響。哪怕最常見的感冒，醫(yī)生也會安排心電圖檢查，以排除心肌炎等病癥，這導致醫(yī)院每天必須進行的心電圖檢查次數(shù)極多。特別是動態(tài)心電圖（holter）普及后，醫(yī)生的工作量過飽和問題更加突出。
因心臟問題常常是一過性，普通的心電圖檢查難以捕獲非發(fā)病期的心電異常，而holter可以記錄下24小時的心電活動全過程，在診斷時有著不可替代的價值。但大量的數(shù)據(jù)需要醫(yī)生更長的分析時間，僅一名患者的數(shù)據(jù)醫(yī)生往往就要分析20分鐘，甚至一個小時。在上述情形下，患者想要進行holter檢測往往需要預約排隊到一個月后，這從側(cè)面說明心電圖醫(yī)生的人才缺口之大。
因此，最先能從AI中獲益的群體是醫(yī)生。對前沿技術(shù)的運用將大幅壓縮醫(yī)生閱片所需的時間，從而達到減負增效的目的。
在家自檢心電成老齡化社會新興需求
除此以外，家用AI心電監(jiān)測設(shè)備市場也悄然興起。
進入老齡化社會以來，我國房顫人群已超過1000萬，但由于較大比例房顫沒有相關(guān)癥狀，公眾知曉率低，很多患者未能及時規(guī)范治療。
針對此現(xiàn)狀，數(shù)創(chuàng)醫(yī)療面向消費者研發(fā)了能夠篩查房顫，并直接輸出檢測結(jié)果的家用臨床級多導聯(lián)心電可穿戴設(shè)備，為用戶提供心臟實時監(jiān)護，由AI實時對心電情況進行判斷。
對患者來說，當心臟不舒服時，盡管最優(yōu)的解決方案是去醫(yī)院，但很多現(xiàn)實的因素制約著他們。例如：“我只是偶然心臟難受了一下，不難受的時候去會不會測不出？會不會顯得太大驚小怪？我有沒有足夠的時間和金錢？忍一忍能不能過去？”諸如此類的問題不一而足。
此外，一些已確診疾病，但需在家長期調(diào)養(yǎng)的患者以及術(shù)后患者也存在自我監(jiān)測的需求。
一個可用以比較的產(chǎn)品是家用血壓計。與自測血壓類似的是，高危人群有著長期自測心電的需求。與自測血壓不同的是，讀懂血壓測量結(jié)果相對簡單，而心電圖圖形復雜，在沒有專業(yè)人士輔助的情況下，讀懂何種波形對應何種疾病相對困難。雖然這項工作醫(yī)生可以做，但緊缺的醫(yī)生資源根本無法覆蓋到家用心電監(jiān)測的市場需求。因此，在心電監(jiān)測可穿戴設(shè)備中，有必要引入能夠代專業(yè)人士分析結(jié)果的AI技術(shù)。
實際上，注意到心電監(jiān)測這一市場的企業(yè)為數(shù)不少，這其中就包括蘋果。蘋果在2018年推出了配備心電監(jiān)測功能的Apple Watch，該功能獲得了美國食品與藥品監(jiān)督管理局（FDA）的許可，并被劃入ECG功能的“新生”分類，這意味著它跟市場上的任何已有產(chǎn)品都不一樣，是首款直接面向消費者的ECG可穿戴設(shè)備。Apple Watch在藍寶石水晶和數(shù)字表冠上增加了電極，用戶佩戴手表時將另一只手的手指放在表冠上即可構(gòu)成檢測回路，并完成檢測。房顫目前是唯一一種Apple Watch在美國被批準檢測的心臟疾病。
然而在中國，Apple Watch的心電監(jiān)測功能未能被我國藥監(jiān)局批準使用。這是由于心電圖原理是電位差產(chǎn)生的波動，通過不同位置上心電電極測定心肌細胞電流產(chǎn)生的電壓差，進而描跡出整個波動過程。而Apple Watch用于測定的回路屬不穩(wěn)定I導聯(lián)，易被其他元器件干擾。因此，Apple的嘗試未能得到國內(nèi)的承認。
在我國，也有部分企業(yè)進入心電可穿戴設(shè)備市場。與市面上大多數(shù)同類產(chǎn)品不同的是，數(shù)創(chuàng)醫(yī)療采用了三導聯(lián)心電監(jiān)護，比起常見的單導聯(lián)監(jiān)測精確度更高。目前，數(shù)創(chuàng)醫(yī)療的臨床級多導聯(lián)心電可穿戴設(shè)備正在進行藥監(jiān)局（NMPA）認證流程。
AI還能為心臟做些什么？
當下的AI診療系統(tǒng)能夠進行的尚只是單病種篩查，而醫(yī)患要面對的是紛繁的各類心臟疾病，顯然，未來的心電人工智能還有很長的路要走。
實際上，數(shù)創(chuàng)醫(yī)療研發(fā)的計算機智能輔助診斷系統(tǒng)已能覆蓋心臟類疾病全病種診斷。目前的整體準確率在80%左右，公司正運用最新的人工智能技術(shù)進一步提升診斷準確率。
數(shù)創(chuàng)醫(yī)療表示，下一個要利用深度學習攻克的病種是早搏。在未來，還會有更多病種將被一一擊破。
除此以外，人工智能在預測心臟病方面也有想象空間，如美國科學家的新研究就曾指出，AI可通過觀察某人的心臟測試結(jié)果來預期其一年內(nèi)死亡的風險，即使是心臟病專家認為心電圖正常的人，AI也能預測其死亡風險。不過，由于該研究結(jié)果的原理未明，如何應用乃至商用似乎還是很遙遠的事。
數(shù)創(chuàng)醫(yī)療認為，在人工智能大潮興起的當下，正是公司轉(zhuǎn)型成為人工智能心電圖診斷公司的大好時機。輔助診療、健康管理都是醫(yī)療行業(yè)下很年輕的垂直領(lǐng)域，通過打通硬件、軟件、網(wǎng)絡(luò)的閉環(huán)，數(shù)創(chuàng)醫(yī)療正一步步踏上時代的風口浪尖。
