人工智能影像诊断的产品

以下我将从核心应用领域、代表产品与公司、产品形态与特点以及行业趋势与挑战几个方面,为您详细介绍AI影像诊断产品。

核心应用领域（按影像类型划分）

AI影像诊断产品已经渗透到多个临床科室,主要集中在以下几类影像：

放射影像

这是AI影像诊断应用最成熟的领域,产品种类也最为丰富。

• 肺结节检测与筛查： 在胸部CT影像中自动检测、定位、测量和分类肺结节，辅助早期肺癌筛查，这是国内最先获批、商业化最成功的AI应用。
• 骨折检测： 在X光片上快速识别骨折迹象，尤其在急诊场景下,可帮助医生快速做出判断。
• 脑卒中（脑出血/梗塞）检测： 在头部CT上快速识别脑出血、脑梗塞等关键病变，为“黄金抢救时间”提供支持。
• 心血管疾病分析：
  • 冠脉CTA分析： 自动分割冠状动脉，评估血管狭窄程度、计算钙化积分。
  • 心脏结构分析： 自动测量心脏的各项功能参数，如左心室射血分数、心肌质量等。
• 肝脏/胰腺/腹部其他器官肿瘤检测与分割： 在CT/MRI上自动识别和分割肝脏肿瘤、囊肿,或胰腺癌等病变。

病理影像

被称为“病理医生的显微镜”,是AI应用的另一个热点。

• 癌症辅助诊断： 对病理切片上的细胞进行识别、分类和计数，如乳腺癌的HER2、Ki-67等免疫组化判读，前列腺癌的Gleason评分，宫颈癌的TCT/HPV结果判读等。
• 数字病理切片分析： 将传统玻璃切片数字化后，AI可以进行全片扫描、区域识别、定量分析,提高诊断效率和标准化程度。

眼底影像

主要用于眼科疾病的筛查和诊断。

• 糖尿病视网膜病变筛查： 在眼底彩照或OCT影像上自动检测、分级糖网病变，是NMPA（国家药品监督管理局）最早批准的AI三类证之一。
• 青光眼、黄斑变性等疾病分析： 通过分析OCT（光学相干断层扫描）影像，辅助诊断青光眼、年龄相关性黄斑变性等。

超声影像

• 胎儿超声标准切面识别： 自动识别和测量胎儿的双顶径、头围、腹围、股骨长等标准切面和生物指标。
• 甲状腺/乳腺结节超声分析： 自动勾勒甲状腺或乳腺结节边界，并根据TI-RADS等标准进行良恶性风险预测。

代表产品与公司（国内外举例）

以下是一些在该领域具有代表性的公司和产品,可以帮助您更好地理解市场格局。

国际代表

• Arterys (已被西门子收购)： 早期专注于心脏MRI的快速分析和云平台。
• HeartFlow： 其产品FFRCT（基于CT的无创血流储备分数计算）是FDA批准的明星产品,用于评估冠状动脉功能性狭窄。
• PathAI： 专注于病理AI,为药企和诊断公司提供药物研发和病理诊断的解决方案。
• Ibex Medical Analytics： 其Galistapath产品专注于前列腺癌的病理切片分析,已获得FDA和CE认证。

国内代表（中国是该领域最活跃的市场之一）

• 推想科技： 国内AI医疗影像的领军企业之一，产品线覆盖肺结节、脑卒中、骨折、冠脉等多个领域,全球化布局领先。
• 联影智能： 依托其强大的医疗设备制造背景，AI产品与CT、MRI等设备深度整合，提供“设备+AI”的整体解决方案。
• 深睿医疗： 产品线广泛，覆盖肺、脑、骨、眼、乳腺等多个部位,在多家医院有大规模落地应用。
• 依图医疗： 早期以肺结节AI闻名，后业务拓展至全身多部位,并涉足AI制药领域。
• 腾讯觅影： 依托腾讯云和AI技术，产品覆盖肺结节、食管癌、糖网、眼底病、宫颈癌筛查等多个场景,并与多家医院合作。
• 数坤科技： 专注于“心、脑、骨”三大核心领域,其冠脉和神经产品在业内有较高知名度。
• 鹰瞳科技： 专注于AI眼底筛查，已成功在香港上市，是“AI医疗第一股”,其产品主要应用于体检中心和基层医疗机构。

产品形态与特点

AI影像诊断产品通常以以下几种形态出现：

1. 独立软件：

   • 形态： 作为独立的软件，部署在医院的服务器或云端，医生通过工作站或Web界面上传影像,AI进行分析后返回结果。
   • 特点： 灵活性高，可与医院现有的PACS（影像归档和通信系统）、RIS（放射科信息系统）等系统集成,这是目前最主流的形态。

2. 嵌入/集成到医疗设备中：

   
   （图片来源网络，侵删）
   • 形态： AI算法作为插件或内置功能，直接集成在CT、MRI、超声等设备的扫描控制台或后处理工作站中。
   • 特点： 流程无缝，医生可以在扫描的同时或立即获得AI辅助，操作体验更佳，代表公司如联影智能、西门子、GE等。

3. 云平台/服务：

   • 形态： 基于云的SaaS（软件即服务）模式，医院无需本地部署硬件,通过互联网即可使用AI服务。
   • 特点： 部署快速，成本较低，易于更新和维护，特别适合中小型医院和体检中心,腾讯觅影等主要采用此模式。

产品核心特点：

• 自动化与智能化： 自动完成耗时耗力的重复性工作，如病灶搜索、测量、计数。
• 高精度： 在特定任务上,AI的检测精度可以达到甚至超越人类专家的平均水平。
• 可重复性： AI的诊断结果客观、一致，避免了因医生经验、疲劳、情绪等因素带来的差异。
• 效率提升： 大幅缩短医生阅片时间，尤其是在筛查和急诊场景下,能显著提高患者周转率。

行业趋势与挑战

趋势：

1. 从“检测”到“诊断”与“预后”： 早期产品多为“检测”病灶，未来将向更深入的“诊断分型”、“良恶性判断”、“疗效预测”和“预后评估”演进。
2. 多模态融合： 结合影像、基因、临床文本、病理等多源数据，构建更全面、更精准的模型,实现真正的精准医疗。
3. 手术与治疗导航： AI将从诊断前段延伸到治疗中，例如在机器人手术中提供实时导航,或在放疗中自动勾画靶区和危及器官。
4. 全流程解决方案： 提供覆盖“筛查-诊断-治疗-随访”全周期的AI产品,形成闭环管理。
5. 普惠基层医疗： 通过云平台和轻量化模型，将高质量的AI诊断能力输送到基层和偏远地区,促进医疗资源均等化。

挑战：

1. 数据质量与“黑箱”问题： AI模型的性能高度依赖高质量、标注精准的大数据，深度学习模型的决策过程不透明（“黑箱”问题）,使其在临床中的信任度建立面临挑战。
2. 临床价值与收费模式： 如何明确证明AI产品能带来真实的临床获益（如降低死亡率、提高生存率），并建立合理的医保或医院付费模式,是商业化落地的关键。
3. 法规与审批： 作为医疗器械，AI产品需要通过严格的NMPA/FDA等监管机构审批，审批流程长、成本高。
4. 医院集成与工作流融入： 如何让AI产品无缝融入医院现有的复杂工作流，而不增加医生的额外负担,是产品设计和推广的重要考量。
5. 伦理与责任： 当AI出现误诊时，责任如何界定？如何保护患者数据隐私？这些都是亟待解决的伦理和法律问题。

人工智能影像诊断产品已经从实验室走向临床，成为现代医疗体系中不可或缺的辅助工具，它正在深刻地改变医生的工作方式，提升医疗服务的质量和效率，虽然仍面临数据、法规、商业模式等多重挑战，但随着技术的不断成熟和应用的持续深化,AI影像诊断无疑将在未来的精准医疗和智慧医院建设中扮演越来越重要的角色。