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如果把病人的整个诊断过程看作一张试卷，医学影像就好比一道应用题。解答这道应用题的通常方式，是根据医生的目测及临床经验来判断。然而，即使是经验再丰富的医生，再高精度的影像设备，也有可能出现误诊的情况。
根据中国医学会的一份误诊数据资料显示，中国临床医疗总误诊率为27.8%，器官异位误诊率为60%，恶性肿瘤平均误诊率为40%，如鼻咽癌、白血病、胰腺癌等，肝结核、胃结核等肺外结核的平均误诊率也在40%以上。
误诊率如此高，其实并不全因为医生一时疏忽，而有着更深层的原因。而成立于2006年的雅森科技，当年同样也在为这个问题而思考着。
影像诊断主要分两类：结构类影像及功能类影像。
结构类影像简单理解，就是“所见即所得”的影像，比如X光、CT就属于这一种，它能够非常直观地观察到生理结构，判断是否有物理变化的病变，相当于“大家来找茬”的玩法，但它对于一些没有明显物理变化的疾病，就束手无策了。
而功能类影像，用不太准确的比喻来说，则相当于结构类影像的“补集”。这类影像能够研究脏器细胞对某种物质的代谢能力，从而反映出这个脏器的功能是否正常。机器检查放射性示踪剂在人体代谢的状况，记录反应能量代谢的数据矩阵，通过一张二维的影像片子来呈现。
当然，它的缺点也非常耐人寻味：不能定位，现有工具也不能实现具有统计学意义的定量分析。影像不能反映真实生理结构，只能通过影像像素的明暗程度来表示代谢的强弱程度、是否异常，而医生又无法研读数据矩阵。这样一来，诊断结果只能全凭医生的肉眼和经验来判断。即使是专家，误诊漏诊率也在30%-50%。
功能类影像背后多维度的数据矩阵，如果在精确量化的基础上，通过与正常人群组进行统计比对，在疾病诊断上就具备了实际的意义。
雅森科技所要解决的医学影像“应用题”，就是帮助医生做到精准的量化。 “我们不处理表面的影像图像，挖掘分析影像背后的数据矩阵，结合中国的正常人数据库，通过统计比对，用科学的手段得出结论，不再凭经验主观判断，将精准度提高到95%。” CEO陈晖如是说。通过医学影像数据的分析，实现自动辅助诊断——这就是雅森的人工智能之路。
在2004年，雅森科技起初是为医院提供基础的IT服务软件，影像设备的报告系统。但创始人们发现，虽然完成了自底层开发的PACS，但面对已经占坑的几个老牌厂商，自己这种后来者完全不具优势。
而正在思考转型出路时， 与宣武医院就脑定量分析开展的实验课题，激发了雅森的灵感。实验需要一个基于SPM思想的、适合中国病人的分析软件，来进行定量分析。SPM（Statistical Parametric Mapping）即统计参数图，是目前世界上脑影像定量分析的最前沿的理论，也是被公认的业界标准。基于SPM理论而实现的分析结果，可以辅助医生进行量化诊断，突破传统方式的限制，即达到99%以上的置信率。
CTO李刚跟团队商量后觉得，如果将这种定量分析思想用在其他器官疾病的分析上，这将是对传统诊断模式的重大颠覆，值得一做。于是在2008年雅森开始研究SPM理论，李刚也开始了医学、数学储备知识的学习。“原以为2-3年就可以实现的软件，实际发现并没有这么简单：用数学的方法去解一道医学的应用题，这已经超越了单纯的软件开发。”CEO陈晖说道。
那么这道医学影像的应用题，也很自然地浮出水面了：如何从功能类影像入手，定量、定位、精准地进行医学诊断，最大程度的摒除主观、经验判断的弊端，解决医学影像的误诊、漏诊率高的难题。
比起拼速度的智能硬件行业，医学影像急不得，也急不来。经过近3年的SPM理论和相关基础知识学习后，雅森团队开始与多家国家重点医院展开战略合作，就脑、心脏、肝、脾、肿瘤及多病并发等领域的SPM技术开展合作。
面对着日新月异的医疗技术，雅森科技同样也需要提笔作答了。经过数年的开发，“玻尔”定量精准分析平台诞生了——这支“神来之笔”，完成了雅森在影像精准分析的目标。
在“下笔”解答之前，雅森科技明确了影像精准分析的几个主要过程。
首先是采集影像数据。从影像设备或PACS读取原图数据，之后进行一系列的图像校正。
其次是进行归一化处理，使图像标准化。通过建立不同器官的生物物理模型，对影像矩阵进行多维归一化预处理，在最大程度减少个体导致的采集差异。简单来说，归一化是把不同的数据影像都调整到同一标准模型上，再做对比。
随后，将被试数据和正常人数据库做统计对比分析。其中最重要的，是符合标准的正常人数据库，这个库需要满足两个条件：
包含足够多的维度，包括年龄段、性别、病史、种族等，维度越多，分析越精准；
要经过严格筛选，比如基础智商、脑疾病相关病史、精神类疾病病史等。
目前雅森的数据主要来源为两个方面，病例数据来源于合作医院的研究数据，而正常数据为公司付费采集。
结合中国正常人群组数据库，实现对病灶位置的精确发现、定位、定数量、定体积。根据陈晖的说法，这一过程目前能达到99%的置信度。
最后雅森会给出诊断建议、药量建议。功能型影像定量分析的精准之处，主要体现在对异常区域的描述，包括位置、体积、质量、严重程度及建议用药等。将来我们会采用人工智能的方法，通过病历库进行进一步的数据处理，实现自动化的影像解读和诊断。
截止到目前，雅森科技是市面上唯一可以申请CFDA-3的医疗软件企业。什么概念呢？CFDA-3指的是治疗计划软件、决策支持软件，这其中包括自动辅助诊断软件和药物计算软件。而CFDA-2指的就是HIS、RIS/PACS等医院信息化系统，通常指用于医学信息和数据管理、查看、传输和贮存，而不包括自动辅助诊断。
CFDA医疗软件分级
至于雅森解答题目的报酬——商业模式，主要有两个：落地模式及SaaS云服务模式。
前者的主要用户为三甲及高端外资民营医院，购买License的形式或通过为医院免费提供精准分析平台，按月或按次收取数据库所使用的服务进行分账；后者主要面向二级医院，提供分析云平台及分析报告，有进一步需求的传送给对应的业内专家获取诊断指导。
到2012年，雅森完成了图像处理及算法技术基础平台，到2014年进入临床实验，全面启动产品化。
如雅森科技研究院院长李刚所言，“我们相信，影像大数据定量分析的发展，一定会为医学进入全新的数字影像时代注入活力；精确诊断会为医学发展的飞跃提供源源不断的动力。”
这道医学影像的应用题，雅森花了7年时间才算正式交出了一份满意的答卷。相信医学影像诊断的发展，会随着定量分析的不断优化而变得更加美好。
如果你对此感兴趣，欢迎点此观看雅森科技宣传视频。
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