作者 | 硬核雲頂宮
責編 | 晉兆雨
封圖 | CSDN 付費下載自視覺中國
關節置換-20億的市場
現代意義上的人工髖關節出現於上世紀50年代，因為手術愈後良好，逐漸為當前髖部各種終末病變的首選手術治療方法，因而被稱為20世紀最成功的手術發明。
據統計，到2018年，單是北京人工關節轉換手術已經破萬例，全國總量已達40萬例，其中近60%為人工髖關節置換。而且，隨著規範化手術技術的推廣與普及、患者對手術接受度的提高以及醫療保障制度的完善，髖關節置換的手術量仍將以較快的速度不斷增長。這已經成為了非常巨大的社會和現實需求。單個人工髖關節置換手術至少需要10萬元，那麼在即使僅僅考慮國內，這也是將近20億元、每年都在高速增長的新興醫療市場。
2018年北京關節置換手術增長趨勢
可能讀者對這個市場規模不太有概念，我舉個簡單的例子，目前國內EDA市場的規模也就連是幾十億的量級，因此20億高速增長的規模，已經有足夠的吸引力，而相應領域醫療器械和手術行業的大幅度發展，也使相關的研究問題也逐漸受到重視，如果可以通過自動化手段提升手術效率，那麼帶來的商業價值和市場潛力都極為巨大。
髖關節是人體軀幹和雙下肢連接的樞紐，身體的重量都通過雙側髖關節向下傳導，也是現代人群最容易病變的部位之一。而髖關節被破壞，會嚴重影響日常生活和工作，經保守治療不可能好轉的病人都可以考慮髖關節置換手術。而手術中最關鍵的地方在於術前定位。
AI自動術前測量
雖然目前的人工全髖關節置換術流程已經非常成熟，但是依然很依賴經驗。大多數高年級醫師可以憑藉積累多年的經驗快速，但是對於年輕醫生來說，如果手術中人工假體的植入位置出現錯誤，將會嚴重影響患者的康復和長期療效，嚴重的可能會引起大規模併發症，比如會出現下肢不等長、脫位、骨折、神經損傷、甚至假體鬆動。
而術前測量又直接決定了手術位置在哪兒，這是一項非常精密且耗時的工作，比如如何確定植入假體的大小、型號，甚至前傾、外展角度、截骨高度、短縮多少如何恢復等等，上述任何一項都有可能會直接影響手術成敗。也都會對病人的康復產生巨大挑戰。
比如如果手術前和手術中假體測量出現誤差，患者可能會出現術後雙下肢不等長，會直接嚴重影響到患者下腰痛、甚至影響到站立、上廁所等日常生活。在相關研究中心對1171例人工全髖關節置換術進行的術後患者進行跟蹤調查後發現，測量結果長度差小於1cm的患者中，大多數行走無跛行，而在長度差大於2cm的患者中，會有1/4的患者出現跛行。在曾經的實驗中，145例患者術後發生雙下肢不等長的有17例，這對於患者來說，會極大的影響其生活體驗。
那麼有沒有可能通過某些 自動化方法或者軟體來完成 準確而且標準的髖關節置換規劃？ 答案是可行的。2018年左右，來自約翰霍普金斯大學的學者曾經提出通過兩階段卷積神經網絡結構（CNN）來檢測X射線成像圖譜的手術測量標誌點，並且能夠從任意角度來完成成像檢測。同時，也有有其他的一些研究試圖引入人體解刨學特點，通過找到原本手術測量標誌點之間的關係自動標註。但是在實踐環節中，這些方法的準確率相較傳統方案，並沒有提升太多。
不過這個準確率的問題在MICCAI會議上，被達摩院的AI團隊提出的方案所大幅度推進。
達摩院團隊認為，醫療圖像里不僅僅可以檢測標誌點，而且能同時自動學習這些手術測量標誌點之間的關係，比如可以通過添加一個標誌點的空間關係損失函數，來獲得更加精確且高效的手術測量標誌點檢測結果。這種思想也就是把傳統神經網絡分別為兩個支路：一個標誌點預測分支，另一個邊緣預測分支。在這種思想下，圖像會先通過神經網絡處理，再分別輸入兩個分支做不同目的的推理。其中標籤預測分支將會把神經網絡處理過後的高維特徵轉換為熱點圖，而邊緣預測分支將會把神經網絡處理過的邊緣高維特徵降維，此後向量化的標記將會提取更好的特徵，這樣可以通過一個專門針對標識空間位置建立的損失函數來提高邊緣標籤預測的準確度。
從最終結果來看，新加入的邊緣預測分支表現良好，最終結果相比其他算法也具有大幅的提升。
毫無疑問，在目前的技術條件下，AI輔助的術前測量已經比較成熟，也實際上具備很高的商用價值，或許這也意味著AI在醫療領域的有一重要落地應用正在嶄露頭角。
醫療AI的未來
隨著近幾年人工智慧技術的飛速發展，AI在醫療領域的眾多場景都有所發展。特別是在疫情期間，眾多醫療AI企業在臨床輔助診斷、科研、藥物研發以及公共衛生體系搭建方面發揮了重要作用。
比如在2020年初的疫情發生初期，針對醫療產業人員嚴重缺乏的問題，達摩院研發出的AI可以在20秒之內完成原本需要15-20分鐘的CT影像判斷，分析準確率可以達到96%。從疫情初期的短短兩個月里，新冠肺炎的診療方案更新了七版，而達摩院AI團隊則通過自身快速的醫療產業化，快速把算法脫離實驗室，同時不斷適應新冠肺炎的診療方案，在眾多醫院展開了規模試點，大幅度提升了醫院處理速度和水平。
如果我們冷靜下來回頭看到話，對醫療行業來說，AI起的作用更像是一種規模化的基礎公共衛生體系。它有能力拉高「醫生」的平均經驗水平，讓「醫」變成「智醫」。這樣在一些醫療設施缺乏的地區，更能夠給當地人群帶來較高的醫療體驗提升。
「天將降大任於斯人也，必先苦其心志勞其筋骨」。我們也可以預見到，從今年開始，伴隨著原來越多的醫療AI產業落地和「疫情」效應的推動，都在讓醫療AI行業的發展不斷加速、不斷走上正軌，相信隨著數字時代的到來，醫療AI可以和更多數字新基建深度合作，降低大多數人的看病門檻。未來總有一天，AI醫療可以「讓天下沒有難看的病」，我們也期待著在家就能享受豐富醫療資源的未來。