首个获FDA批准的AI辅助心脏成像系统，是如何诞生的？

当多数医疗领域的人工智能应用还在实验阶段时，美国的Arterys公司已经获得FDA批准，在云端使用AI辅助心脏成像。

Arterys开发了一款Cardio DL应用，它使用深度学习来自动完成放射科医生曾经要手动执行的任务，基于常规心脏MRI图像进行自动化的心室分割，精确性可与经验丰富的医生相比。这也是第一个被FDA批准的，在临床中使用云计算和深度学习的应用。

通过MRI获取心脏图像，是一个复杂且耗时的过程。传统上，放射科医生会使用软件来分割和绘制心室周围的轮廓，以确定心脏的运行状况。而新的AI辅助软件可以用深度生习生成心室内外的轮廓，加速处理过程并提高准确性。

据雷锋网了解，Arterys在开发过程中，挖掘了3000多个心脏病例数据。据称，Cardio DL会生成可编辑的自动轮廓，能在几秒钟内准确提供心脏测量，相比之下，手动处理可能要一个小时。Arterys还有一个独特的临床标注平台，每次用户查看平台上的研究时，它就会收集真实数据。将来，这些收集上来的数据，还可以用来优化深度学习模型。

该程序在去年12月已经在欧洲获得CE认证，可以在标准的Web浏览器中运行。患者的数据会被发送到云端进行计算分析，只有医院和医生知道患者的身份。

Arterys公司在2016年3月获得了1200万美元的A轮融资，投资人包括GE Ventures，Stanford-StartX基金和Norwich Ventures和Emergent Medical Partners等。此前的投资人AME Cloud Ventures和Morado Ventures也参与其中。

而提到GE Ventures，就不得不说其实Arterys的成就，与另一家医疗设备公司GE Healthcare有关。

当在数年前想把MRI图像转换成多维时，GE Healthcare想解决这样一个问题：

当一个病人患有心脏病的症状时，心脏病学家推荐病人的心脏瓣膜之一已经磨损或畸形。心脏跳动，让血液从一个腔室流动到下一个腔室时，瓣膜应该完全关闭，防止血液回流。然后瓣膜重新打开，让血液再次涌入。

当前的成像工具，如超声心动图和MRI，可以帮助医生了解心脏结构，评估瓣膜的状况，但很难显现出瓣膜损坏到了什么程度。这往往意味着医生必须做一个艰难的选择：要么给病人做侵入性的心脏手术，这就存在很大风险；要么通过药物控制病情，但如果情况比想像的更糟糕，也会带来更大风险。

在现有技术中，医生只能在怀疑有瓣膜损伤的部分，尽力指导MRI技术人员获取心脏平面的2D横截面图像。整个过程可能长达90分钟，而且会对病人带来压力，因为他们需要保持平静，并不断反复呼吸。

除了花时间指导MRI扫描外，医生还要解读图像，即在扫描图像上描绘出心肌的轮廓。然后他们会用软件计算通过心室、瓣膜和血管的血流量。

所以，GE Healthcare希望能够提供更完整的三维数据，除了包括心血管结构，还包括血液的流动状况。这种成像又被称为4D Flow，即收集三维的空间数据，以及第四维的时间数据。公司希望加快数据采集速度，节省医生和患者的时间。它预期会将检查时间减少到10分钟，而且患者不需要屏住呼吸。

结果是它做到了，其中用到的主要技术，是对在MRI扫描中对准胸部的射频脉冲序列进行重新编程。为特定诊断目的而调整医学成像设备时，也常用这种方法。

GE Healthcare努力的结果是，会对整个胸部（当然也包括心脏）生成许多2D切片（或g平面）的堆栈。但即使如此，医生还是要分析所有这些切片，才能找到可疑的心脏缺陷。

这时，斯坦福一位临床医生Albert Hsiao出现了。由于出众的软件开发经验，他开发出了一个图形程序原型，可以将所有那些2D切片组装成一个3D图像，并显示跳动的心脏中的血流量。

正是这个想法，直接导致在2011年，Arterys公司的正式成立，这也注定了它主要的业务是在心脏成像领域。

而在约五年前，GE Healthcare认识到了MRI的一些局限，并开始与斯坦福大学医生合作下一代MRI技术，以便更好地诊断心脏病。

这项工作的结果是，新的扫描结果可以显示患者跳动着的心脏的3D动画，而且图像能旋转，从任何角度查看。现在，这些扫描仪仅在斯坦福和其它9个医学中心使用。

整个工程用到了多种技术，而且也与Arterys有合作。这是因为，调整过的MRI其产生的原始数据过多，医院现有的设备无法将其融合成医生可直观解释的图像。为了解决这个问题，Arterys利用了“超级马里奥3D”这样游戏中用到的技术，将MRI产生的千兆数据传送到云端进行处理。而新的MRI系统就是ViosWorks。

整套ViosWorks系统的的设置加扫描时间只要30分钟，不像传统MRI那样要90分钟，这样医疗中心每天可以用同一台扫描仪检查更多患者。而且医生不需要花时间指导MRI技术人员，或计算血流，这些工作几 分钟内就能用基于Web的软件生成。

医院也还能用现有的MRI机器，GE Healthcare就可以调试自家已有15年之久的老仪器。心脏病专家还可以在院外用浏览器查看病人的3D扫描影像。

去年11月，Arterys获得了FDA 510(k)批准，获批的软件如上面所述的，会连接到MRI机器，可以对通过心脏的血流做非侵入性的精确量化。整套系统已经开始商业化，它安装在GE Healthcare的MRI扫描仪上，通过ViosWorks应用使用。而到今年1月，Arterys又再次获批在云端使用AI辅助心脏成像。

除了从事用MRI数据构建3D图像这样的工作外，Arterys还开发了用于保护患者隐私的软件。这种软件会在扫描文件上传到云端之前，从中去除个人身份信息。

GE Healthcare和Arterys两家公司还希望使用机器学习，从不同个人的MRI数据中提取洞见，比如找出 一些可用于预测心脏状况发展的图像特征，或找到某种可能的治疗方式。

另外，类似的技术还可以用于心脏病以外的疾病，Arterys已经计划将其服务扩展到肿瘤学成像，使用AI来跟踪肿瘤是如何变化的。当然，这需要额外的FDA认证。

本文参考来源：medcity、Xconomy、PR Newswire

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