近日，作为医疗器械三巨头之一，GE 医疗举行了一场特殊的线上发布会，正式推出针对新冠肺炎的 CT 影像
智赢新冠 LK 2.0 平台是一个以呼吸系统疾病为中心，基于影像基因组学原理，结合AI技术和图像处理、图像识别方法，提供新冠肺炎 CT 影像智能化分析的软件平台。值得一提的是，该平台大多数都用在科研目的，不能用于临床诊断。
会后，多位医生及 GE 医疗的高管接受了雷锋网 AI 掘金志在内的采访，详解了 LK2.0 平台的初衷与未来前景。
不管是新冠肺炎还是别的类型的肺部疾病，在影像科的工作流程中，医生首先要做的就是对病灶做定位。吉林大学白求恩第一医院放射线科主任张惠茅表示，“看过大量片子之后，医生都很疲惫。很多医生都要在半夜值班，如果 AI 可以找出病变部位，告诉我们是不是有病变，这是一个很着迷的功能点。”
其次，找出病灶后，需要把病灶勾勒出来，便于对病灶特征做多元化的分析。然后，相比于肿瘤，新冠病毒肺炎的边界并不明确。
此前，在接受雷锋网采访时，依图医疗的副总裁石磊表示，“人眼难以精确分析 CT 图像 2000 个单位下的灰阶变化，对视觉不明显的病变，AI 能够给大家提供帮助，这方面 AI 要优于人类，但是否被医生采纳，还取决于医生对 AI 提供信息的判断和 AI 提供信息的维度。”
张惠茅主任对 LK2.0 平台印象最深的点是“组学特征的可视化展现”：“除了新冠肺炎，患者并不是不存在别的病变，例如甲流、乙流、常规的早期肺癌。我们都需要结合临床数据作出诊断。如果 AI 能够在一定程度上帮助我们从更高维度分析所有的数据，会有很好的使用场景。”
对于早期无症状病患和不易发现的新冠病灶，GE 医疗将 AI 分析范围拓展到了气管、支气管部分，帮助肺部无明显形态学改变的病例，进行早期病灶识别。GE 医疗中国精准医学院副院长赵周社解释说，就目前的指南而言，对气管和支气管的变化分析比较少，所以 LK2.0 平台专门针对这两者进行定量的分析。
对于新冠中后期复杂病变，平台对肺叶进行快速智能化分割、精准定位病灶和定量评分；结合 AI深度学习建模，进一步评估疾病进展、反映病变体积与分布，分析弥漫性病变，预测病情走势。同时，将分隔出来的特征进行影像组学的分析，从而提高检出的准确性。
对于激增的新冠病患数据，平台可对不同型号的 CT 进行数据规范化处理，统一把数据处理成 1 毫米的层厚，同时进行批量快速读片处理。
GE 医疗中国首席市场营销官阎华说到，GE 医疗的数字化布局，主要是从疾病出发，利用先进的数字化以及 AI 技术为临床提供服务，能够有效的迅速应对像疫情这样的突发情况。
据 AI 掘金志了解，LK2.0 的前身 1.0 版本，主要是针对肺结节、肺部炎症和肺功能损伤的定量分析。
GE 医疗中国诊断药物业务总经理戴红东向 AI 掘金志表示，此次发布的智赢新冠 LK 2.0 平台，是由 20 多位来自海内外的博士，涉及化学、影像学、临床、数学等多学科，还有将近 10 位人工智能科学家、工程师经过一个月的时间，与十几家医院合作，专门针对新冠病毒在肺部影像方面的特异性和特殊性而开发。
在戴红东看来，LK2.0 解决方案的推出，也是 GE 医疗在中国精准医学、数字化战略的一个缩影。“精准医学的概念提出后，很多年没有得到实质性的进展。但是人工智能技术的出现，为精准医学带来了更大的发展空间。”
据 AI 掘金志了解，GE 医疗在内部设立了一个精准医学院，主要分为三个中心：生物医学研究中心、人工智能研究中心和精准定量医学影像研究中心。
该院副院长赵周社表示，“我们不但要重视肿瘤、神经、心血管类疾病，我们更要重视传染性疾病，发挥人工智能技术来在精准医学中的作用。”
为什么会设立这三个部门，赵周社解释了其中的逻辑———如果疾病在形态学上没有明显变化，我们能否通过 DNA、蛋白质水平的变化，来推测出疾病的类型。
赵周社的观点很明确：研究 AI 技术，如果没有“精准定量”作为基础，一切 AI 都没有办法获得结果。所以，精准医学院要做的第一件事情就是，进行精准定量，有了精准定量作为基础，GE 医疗做的第二件事情才是 AI。
“研究院就是要用转化医学的理念，定量和分子医学以及分子影像仅仅是一个工具。AI 技术也只是让我们建立一个模型，模型对不对，我们需要生物医学分析来验证它。三个中心就是互相协作，来实现精准医学的目标。”
在 AI 掘金志的采访中，赵周社也透露，基于 1.0 平台，GE 医疗已经发表了一些肺损伤的文章。今年，GE 医疗将会在 2.0 平台的基础上和 15 家医疗单位合作，预计到 3 月底，还会有 15 篇 SCI 和国际期刊论文发表。
新冠肺炎疫情对人们的生活造成巨大冲击，但是从另一个角度来看，也启发了更多丰富的研究思路。
作为上海长征医院影像医学与核医学科主任、中国医学影像 AI 产学研用创新联盟理事长，刘士远教授对新冠肺炎 AI产品十分关注，而他也看好这方面的研究：“一方面是因为新冠肺炎本身的医学挑战，另一方面，这些医疗产品会有很好的延展性，新冠肺炎之后的大量肺部炎症和肿瘤的鉴别都有很强的需求。”
刘士远教授的观点得到了印证。3 月 5 日，为应对新型冠状病毒肺炎疫情，按照科学审评的原则和确保产品安全、有效、质量可控的要求，NMPA 器审中心制定了《肺炎 CT 影像辅助分诊与评估软件审评要点（试行）》的通告。
刘教授表示，“医疗 AI 的归口管理单位在积极进行新冠肺炎 AI 产品的质量标准制定、临床评价制定。影像科的医生也非常接受。因此，新冠肺炎的 AI 产品是有政府的支持、有医生的接受、有公司积极参与，相信会有很好的前景。”
当然，基于 CT 影像的肺部 AI 产品从几年前就开始研发，但是至今还没有一款产品获批，本身有其产品端的“难关”。因此，可以理解为其“子系统”的新冠肺炎 AI 产品也面临着很大的挑战。
首先，关于新冠肺炎的诊断标准还没有完全明确，基于 CT 影像的标注标准都是各家公司“各自为政”。
其次，单纯的深度学习远远解决不了肺炎 AI 产品研发的整体问题。刘士远教授表示，“肺炎比肺结节更加复杂，它的维度更多，需要考虑的因素也更多。例如，图像分割就非常困难，由此带来的算法挑战也会很大。”
最后，是产品迭代能力。前段时间，由于临床病例管理的限制，以及一线医生的参与度不够，新冠肺炎 AI 产品的迭代能力还不强。“我觉得 AI 产品尤其是新冠肺炎的产品，距离真正用于临床还有比较长的路要走，要大家一起做更多的努力。”
武汉大学中南医院影像科主任徐海波教授也谈到了新冠肺炎 AI 产品面临的一些问题。“我们现在合作研发的参照这些重症这些标准，很多参数还没有完全匹配，今后我们很有可能跟 GE 医疗公司基于 LK2.0 再次合作，科学上是无止境的。”
当然，徐海波教授看好 LK2.0 平台的前景。“未来不仅是 LK2.0，很多 AI 软件的探索之路都还很长。毕竟，我们对新冠肺炎的了解太少。SARS已经过了 17 年，我们都还没有完全了解清楚。”
“现阶段来看，疫情进入比较良好的控制形势下，希望未来在这些科研平台的基础上，为更多肺部疾病的诊断、鉴别、量化、分级，疗效评价，或者出院标准判断，提供更多维度的信息，更好地为所有的患者服务。”
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