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賽諾聯合市場產品總監裘力崢：AI+醫療助力分子影像效率提升 | 2024未來醫療科技大會

2024年7月5日，由中關村東昇科技園主辦，極新與創新企業科普聯盟協辦的“2024未來醫療科技大會”於中關村東昇科技園萬麗酒店一樓宴會廳拉開帷幕，賽諾聯合市場產品總監裘力崢先生在會上作了題爲《AI+醫療在分子影像領域實踐分享》的主題分享。

賽諾聯合市場產品總監裘力崢

裘力崢重點提到以下三點：

“突破限制，一個核醫學科可以只需賽諾聯合一個品牌的顯像設備就能完全覆蓋分子影像全需求。”

“ 分子影像相比於傳統影像，它的特殊性更強，被認知程度更低。”

"最終的目標是讓最難AI化的領域有最可靠的AI產品。"

以下爲大會現場演講實錄，由極新整理，觀看回放請移步「視頻號：極新企服」：

01什麼是分子影像?

“突破限制，一個核醫學科可以只需賽諾聯合一個品牌的顯像設備就能完全覆蓋分子影像全需求。”

各位現場的嘉賓下午好，今天很高興與大家分享一下賽諾聯合在分子影像領域和AI結合的一些實踐成果。

首先想跟各位分享一下分子影像跟大家日常認知的其他影像類型有什麼區別？

醫學影像可以被我們歸結爲兩大類，第一類是結構顯像，包括大家熟知的超聲、磁共振、x光等等，它們本質上都是爲了剖析人體器官和組織內部的實際形態結構。另一類就是分子影像顯像，它跟結構顯像有一個根源性的不同，它顯示的是人體器官和組織功能代謝的顯像，是揭示組織、器官在使用特定顯像劑時可以看到的功能代謝的情況，從而能夠指導診斷和治療。

PET/CT已經有20餘年的發展歷史了，是相對成熟的大型醫用影像設備類別，它不僅能針對早期腫瘤的篩查、精準診斷、治療指導、後續療效監測，還能進行神經系統疾病診斷，比如AD、PD、癲癇的早期診斷，同時也是心肌活性評價行業內公認的金標準，在分子影像設備賽道上，賽諾聯合深耕多年，我們的系列PET/CT產品不僅覆蓋從臨牀應用型到高端科研型應用全類別，同時在很多核心性能參數和應用功能上，處於行業領導者地位。

賽諾聯合作爲國產高端醫療裝備製造商，從設備整機，到設備內部的核心元器件，都以突破進口限制實現自主可控爲己任，在全球所有PET/CT製造商中，也是能夠實現核心元器件廠家自主研發製造比例最高的一家企業。

從臨牀前的小動物分子影像設備，到單光子設備、數字化正電子PET/CT設備，再到針對於分子影像臨牀和科研平臺、閱片報告系統、雲平臺以及各類應用終端，我們實現了業界最完整分子影像設備類別覆蓋，用簡單的一句話來定義：一個核醫學科可以只需賽諾聯合一個品牌的顯像設備就能完全覆蓋分子影像全需求。

分子影像AI面臨的痛點和難點

“分子影像比於傳統的影像，它的特殊性更強，被認知程度更低。”

今天還是要聊到AI，跟各位分享一下我的一些見解，醫學影像AI或說分子影像AI它所面臨的痛點和難點在哪裡？

第一，AI的應用背後的需求往往是需要去輔助甚至替代必須要人才能完成的工作。目前現有醫學影像從業人員中，放射醫生超過15萬人，而核醫學醫師只有5000餘人，而正高級醫師不超過1000人，這就是中國核醫學面臨的人員短缺現狀。

同時分子影像又具備傳統影像更爲不同的複雜性，舉幾個例子給大家分享一下。

PET/CT其實是一臺PET設備加一臺CT的雙模態設備，所以診斷醫生除了掌握臨牀認知外，還有CT診斷能力、分子影像診斷能力等等，這就是爲什麼核醫學醫生培養會更難。

PET/CT還有一個問題，它顯示的並不是我們體內生理的實際結構，而是用放射性顯像劑在身體內分佈。使用不同的顯像劑，在身體內的分佈是完全不同的，那就需要掌握不同顯像劑的不同診斷方式。比如前列腺特異性膜抗原，或最常用的脫氧氟代葡萄糖，還有針對於成纖維細胞的顯像劑等等，如圖所示，這三個影像都是健康人的，但是顯像劑在體內的分佈也是完全不同的。

從報告方面來看，分子影像的報告與大家平時見到的影像報告不同，我們往往見到影像報告最多是幾張紙，但這分子影像報告是厚厚一本，有經驗的核醫學科醫生需要花費40~60分鐘才能完成一份報告的診斷和書寫。

最後一個例子，核醫學的顯像因爲涉及到代謝，代謝變化的背後原因多種多樣的，這個案例裡患者掃描發現大腿肌肉有非常高的顯像劑攝取，並不是因爲他有什麼疾病，而是因爲患者騎了一個小時自行車到醫院做PET/CT，所以大腿肌肉經過運動導致了葡萄糖高代謝顯像。

列舉到的這些例子，如果用AI技術來，可想而知會遇到非常大的困難。分子影像AI技術超越各類其他醫學影像所面臨的更大挑戰，第一個就是核醫學的從業人數相對於影像從業人數更少，沒有太多醫生爲AI的發展進行大量的數據標記驗證工作以及規定診斷的金標準。

第二，分子影像不像CT，不管是高端的、低端的、特殊的，它的顯像都是趨於一致的，而分子影像任何一種新的顯像劑都需要開發一個完全不同的模型去匹配，不管是輔助診斷、輔助勾畫，甚至是幫助醫生判別診斷方向， AI技術的開發都會是完全不同的。

最後一個問題是分子影像相對於傳統影像，它的特殊性更強，雖然分子影像非常重要，但關注度、被認知程度相對更低，所以目前針對分子影像的AI技術開發，往往還是依賴在設備製造商自己身上。

03共享理念推動創新發展

"最終的目標是讓最難AI化的領域有最可靠的AI產品。"

賽諾聯合這幾年一直採用一種邏輯在發分子影像展AI技術——共享理念，這也是我們在整個行業和醫學分子影像行業推廣的理念，共享理念包括標準應用以及技術共享，我們會把大量的分子影像AI應用放在了開放平臺供用戶使用，在這一兩年時間內，這樣的舉措爲我們AI平臺的開發帶來了大量真實可靠的數據，幫助我們AI平臺得到了非常快速的發展。

整個中國的核醫學從業人員大概1萬人，但現在我們平臺的用戶已經達到了25萬人的規模，當然這是遍佈全球的。同時我們還在不停更新基於平臺的臨牀、科研應用AI功能。賽諾聯合基於一系列AI技術以及由我們理念所擁有的一系列AI技術圖譜，從一開始的示蹤劑空間分佈到整個成像過程，都有對應的成熟AI技術產品。

我們進行了分子影像DICOM的AI支持圖像質量增強。這樣的技術不僅能夠跨不同品牌設備、跨不同類型的示蹤劑，還能夠實現更低劑量、更快的掃描時間、更高的清晰度、更高分辨率的圖像。

同時針對兒童PET/CT掃描，AI技術幫助儘可能降低兒童放射性劑量，以及掃描時間縮短確保掃描的成功。

目前市場上有大量已經使用了8~10年的老舊PET/CT設備，基於這個平臺，我們激活大量老舊設備，讓8~10年前採購的設備能夠獲得像目前最新款設備一樣的圖像質量，這也是我們希望爲核醫學行業做出的貢獻。

我們還有一系列針對核醫學影像自動勾畫、分割的AI產品，不光能夠做器官識別、分割，同時還能對不同的器官區域區分正常的身體代謝和高攝取病竈，還能區分骨病竈還是軟組織病竈等等，並能快速得到針對病竈感興趣區域的一系列參數，可以自動生成給到診斷醫生，幫助診斷。

對於特殊腫瘤的顯像劑，我們也開發了對應的評估工具。比如診斷前列腺癌的特殊顯像劑，往往癌細胞轉移到全身的前列腺癌患者，醫生對他全身的轉移病竈的勾畫和體積測量，手動需要至少兩個小時，用我們的平臺則直接縮短到10分鐘，而且準確率能達到87%，給核醫學科的工作帶來非常大的幫助。

最後再給大家分享一下我們前進的方向，目前我們已經擁有了整個PET/CT顯像過程中的AI技術工具、輔助診斷的自動分割、勾畫、測量AI工具，包括剛剛講到的針對不同顯像劑的病竈的自動評估工具，同時我們還能匹配現在相對比較成熟的CT圖像自動分析，讓最難AI輔助化的核醫學領域，擁有輔助診斷報告生成的AI工具。

謝謝各位。

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