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宣武医院卢洁:四成国人存脑卒中风险, “数字脑”协助医生与时间抢跑

科技资讯 来源:搜狐 INDU06 2021-05-12 13:44:28 查看评论 加入收藏

  在医学发展的进程中,科技正发挥越来越无法比拟的作用。

  先看一组数据:

  据《中国脑卒中防治报告2019》:中国人群总体卒中终生发病风险为39.9%,在全球范围内位居首位。我国年龄≥40岁居民卒中标化患病率由2012年的1.89%上升至2018年的2.32%。

  据此推算目前年龄≥40岁居民卒中现患人数高达1318万,每年另有190余万人因卒中死亡;2030年,我国脑血管病事件发生率将较2010年升高约50%……

  是的,患病人口逐年增加,疾病负荷重,卒中预后与治疗时机密切相关,这三大特点要求我们必须重视卒中的三级预防,并尽可能地实现早诊早治。

黄金抢救20分钟难实现!

卒中影像诊断面临巨大挑战

  影像学检查对于明确卒中位置、性质、制定治疗策略及尽早干预具有重要意义,不同的发病时间窗及不同的影像结果决定了不同的治疗方案。因此《中国卒中中心建设指南》要求:医生需在20分钟之内需完成头颅CT平扫、头颈CTA以及CTP的多项检查并出具报告。

  然而,影像学报告并不易得。

  以多模态CT为例,病人到达影像科首先需要以CT平扫判断是否有出血或早期梗死征象;拟行血管内治疗患者需进行CTA扫描评估责任血管及侧支循环;超过6小时的患者则要进行CTP检查评估梗死核心及缺血半暗带。

  更重要的是,影像科不仅要完成影像学扫描,更需要根据结果撰写报告。颅内血管纤细病变检测困难以及斑块边界不清病变定量困难都是初写报告时的难点也是重点,即便是有经验的影像科医生也难免遇到不确定的情况。

  但根据指南要求:从开始检查到出报告,不管患者处于哪个时间窗、需要进行多少项目的检查,给影像科的时间仅有20分钟。

  

  怎么办?

  首都医科大学宣武医院副院长卢洁教授给出了她的观点——

  “影像学读图是卒中干预的基础也是重点,每一位患者都会产生海量的原始图像,后处理费时费力。临床上CTA扫描常规只需要10分钟,但后处理可能需要30分钟,撰写、审核报告又需要30分钟。传统处理方法不仅不能满足指南的需要,且给临床医生带来了巨大的工作压力,在劳累状态下读图及评估水平也难以保证。在这样的困难面前,临床医生亟需经过训练的人工智能(AI)在图像处理方面给予帮助,以最大限度压缩图像评判时间,更及时地对卒中患者进行干预。”

数坤科技首推“数字脑”,

让难题不再难解

  为了解决这一难题,数坤科技与首都医科大学宣武医院卢洁教授团队合作,首次利用AI结合3D卷积神经网络设计开发了可实现头颈CTA血管分割的后处理系统——数字脑。该技术是3D卷积神经网络在神经影像学中的首次应用,它可以基于生理结构分区、AI自动去骨对头颈血管实现完整分割并自动完成头颈CTA血管重建。 该技术不仅可以提高影像精度,还可以避免二次扫描,降低患者辐射剂量,且可节省医生约90%后处理工作量。

  

  卢洁教授介绍,宣武医院使用的CerebralDoc头颈辅助诊断系统,是一种一站式CT检查方案,可对头颈CTA图像的后处理和辅助诊断,帮助医生快速完成头颈部CT血管图像处理,包括自动检测狭窄、斑块、动脉瘤等血管异常和高风险病灶,助力医生进行诊断与评估,大大提高了医院的诊断效率。

  目前,数坤数字脑产品在宣武医院的使用率已超90%,准确率超93.1%。在数字脑的帮助下,影像学诊断所需时间大幅缩短,最快可在10分钟内完成。这不仅可以加快诊断速度、缓解患者积压的压力,还可以直接提升诊断质量并减轻医生的工作强度。

  国际上DNT时间(急性脑卒中患者从进入医院到静脉溶栓开始的时间间隔)规定时间为60分钟内,并且越早越好。据《健康时报》报道,2019年,全国所有上报数据的卒中中心DNT(door to needle time)中位数为56分钟,其中高级卒中中心达到平均46分钟。

  而宣武医院内部统计显示,2019年宣武卒中绿色通道团队将患者从入院到用药时间的中位数控制在27分钟,比DNT国际指南时间节省了一半以上,也远高于国内高级卒中中心平均水平,这其中影像医生与“数字脑”争分夺秒功不可没。

  卢洁教授在一次学术交流会上的分享数据显示,宣武医院脑卒中绿色通道完成多模态影像学检查及诊断仅需15分钟,为脑卒中患者救治争取了宝贵时间。

Nature子刊认可,

“数字脑”必将扬帆出海

  去年9月,数坤科技与首都医科大学宣武医院卢洁教授团队合作,开展人工智能在头颈CTA血管重建的应用价值研究,研究成果 Rapid vessel segmentation and reconstruction of head and neck CTA using 3D convolutional neural network ,在 Nature 子刊 Nature Communications 在线发表 (IF = 12.121)。卢洁教授评价: 这是目前国内首个针对头颈血管分割提取的大规模研究,它不仅体现了卷积神经网络在医学图像后处理的应用优势,更反映了AI在临床的应用价值和潜力。

  

  该研究纳入多中心共18766例行头颈CTA检查的患者(9370例男性和9396例女性,平均年龄63.2岁)进行模型构建,算法评价指标戴斯相关系数、血管加权分数和召回率均达到90%以上。之后前瞻性纳入152例CTA图像进行AI重建与技师手动重建的比较,AI重建的合格率为92.1%,与手动重建相比,AI重建VR图像的血管边界更光滑、最大密度投影重建(MIP)图像的去骨效果更佳。该文章同时总结分析了2019年7月-11月该系统在宣武医院的应用情况。该系统将图像的平均后处理时间由14.22±3.64min减至4.94±0.36min,技师点击次数由115.87±25.9下减至4下。

  该研究目前是国内首个针对头颈血管分割提取的大规模研究,研究结果不仅体现了卷积神经网络在医学图像后处理的应用优势,更反映了AI在临床的应用价值和潜力。此外,其巨大的临床价值也得到全球专家认可,真正推动了AI技术扎根临床、服务临床。

  目前国外脑卒中AI影像产品的代表是美国Rapid公司提供的卒中影像评与估分析产品,而国内AI医疗领域领头羊数坤科技在CTA-AI的基础上不断创新,是唯一能够提供全流程方案的中国公司,在国内率先推出了“数字脑”系列AI辅助平台。它包括了头颈CTA智能辅助诊断系统、CT脑灌注智能分析系统、脑出血智能辅助诊断系统、智能动脉瘤评估、脑卒中临床智能辅助决策系统等。

  我们期待新技术的临床应用和推广能高效赋能急诊医生,造福更多患者。

  参考文献:

  [1]《中国脑卒中防治报告2019》概要[J].中国脑血管病杂志,2020,17(05):272-281.

  [2]Fu F, Wei J, Zhang M, Yu F, Xiao Y, Rong D, Shan Y, Li Y, Zhao C, Liao F, Yang Z, Li Y, Chen Y, Wang X, Lu J. Rapid vessel segmentation and reconstruction of head and neck angiograms using 3D convolutional neural network. Nat Commun. 2020 Sep 24;11(1):4829.

  来源:医学界智库

  作者:一条锦鲤

  校对:臧恒佳

  责编:郑华菊

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