超越影像：RSNA2016参展随感

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　　来源：HIT专家网    作者：海纳医信 周永新

　　【作者简介】周永新博士 ，毕业于清华大学生物医学工程专业，长期从事医学影像算法研究与软件开发。现任海纳医信（北京）软件科技有限责任公司医学影像科学家。负责和参与了海纳医信公司三维影像分析、心血管分析、眼科影像管理等软件的开发，均已获得国家药监局医疗器械注册许可。发布SCI论文3篇，获得发明专利授权3项，实用新型专利授权2项。作为技术或课题负责人，主持和负责了多项国家与市级课题。

　　芝加哥，全美人口第三大城市，整座城市坐落于紧靠歇根湖的曲线型湖岸，终年多风，又被成为“Windy City”风城。而对于全球放射学的研究人员和从业人员来讲，与风城相识和结缘，则是由于每年11月在这里举办的RSNA（Radiological Society of North America）年会。
　　非常有幸，今年能够有机会前往风城，参加这场放射学盛会。整个参会的过程，伴随着新奇的体验和意外的收获，同时也触发颇多感触。这里希望能用一些随意和简单的文字，把这些感触记录下来，以免Gone with the Wind，随风而逝。算作一篇参展随感吧。

　　2016年已经是RSNA的第102届年会，会议的主题是“Beyond Imaging”。这一主题似乎是给所有与会人员和厂商出了一道开放式的问答题。没有范围限制，也没有标准答案，完全是让大家去自由发挥，去想象（Imagine）。这一主题的设立也反映出，从1845年伦琴发现X光射线，放射学从第一张X光影像起源，经历了一百多年的发展，现在已经是必须要求超越影像，来取得新的飞跃。
　　围绕Beyond Imaging这一主题，研究学者和影像厂商在今年的展会中，提出见解，推出产品，来给出自己的回答。百家争鸣，各展所长的回答之中，有两个方向是今年的最热主题：人工智能和3D打印。这两个主题热度不分伯仲，人工智能略胜一筹。但放射医生对二者的态度却有所差异。对于人工智能，放射医生有肯定，也有质疑；而对于3D打印，放射医生则几乎是一致性的肯定和拥抱。此外，作为一名医疗影像软件的从业人员，也想聊一下影像软件，尤其是PACS系统，在今年展会上的新发展和动态。
　　先说人工智能，它的热度在本次年会堪称排名第一。由于深度学习理论的发展和在应用领域的突破，加上几大国际IT巨头的介入，“人工智能，机器学习，神经网络，深度学习”这些以前基本只出现在高校研究生教材和学术期刊杂志中的理论名词，已经变成热点词汇，出现在网络信息和各厂商宣传手册中，并且进入了各个行业领域，包括放射学领域。这些词汇也是本届RSNA上的最热词汇。

　　本届最引人注目的一个展示，就是IBM 推出的Eyes of Watson在影像诊断领域的演示视频。在这个短片中，Watson被用于基于CTA的主动脉夹层和基于钼靶影像的乳腺疾病辅助诊断。需要说明的是，Watson不仅使用了影像，同时还使用了相关病历信息进行分析。IBM的演示视频充满未来科技感，具有很强的视觉冲击力。在主动脉夹层的演示视频中，Watson不仅诊断出主动脉夹层，而且还完成了主动脉的分割和夹层区域的标记，给人感觉非常的强大，真的像是一个有经验的放射医生在进行工作。但从另一个角度看，整个视频采用的完全是商业化广告的宣传路线，突出展示了Watson的智能，但却没有给出支撑这一智能的理论依据，也没有给出Watson智能准确性的验证。这使得大家在观看视频之后，也产生了一系列的疑问和质疑。如同IBM所介绍的，Watson目前仍然是一款原型产品，类似于车展中的原型车，展现的是未来的可能性，Watson距离临床应用仍然有相当距离。

　　虽然没有Watson那样的引人注目，但一些医疗影像辅助诊断领域的专业厂商在人工智能临床应用领域，已经走在了Watson的前面。专业计算机辅助诊断软件公司iCAD，一直在进行基于深度学习的人工智能开发，他们的乳腺CAD产品和CT虚拟结肠镜CAD产品，已经获得了FDA批准，可以用于临床。但是这两个注册产品都是在2013年获得批准的，iCAD也只是说他们使用了人工智能算法，但没有明确说是否使用了深度学习。从注册批准的时间来看，不太可能使用深度学习算法。飞利浦则在进行基于深度学习的X光影像肺结核CAD研发，并且已经在申请FDA认证。
　　对于人工智能，几乎所有的放射医生和专家都在关注。但有人肯定和支持人工智能，也有人质疑和拒绝人工智能。人工智能领域目前最活跃的是深度学习方法，但放射医生对深度学习方法存在一个普遍的质疑。深度学习能够给出关于疾病的分析结果，但目前却不能给出关于结果的推理说明。这类似于，深度学习在回答问题时，只是给出答案，却不说明为什么。这是源于，理论上，深度学习模型的解题过程依靠的是分散存储在数百甚至上千个神经元中的调节参数。目前，还没有理论能够直观地解释这些参数是如何影响和决定分析结果的。还有一些放射医生拒绝人工智能，则是担心人工智能的崛起，将使得放射医生被机器取代，或者导致放射医生被边缘化。然而，Keith J. Dreyer, DO, PhD （vice chairman of Radiology Computer and Information Sciences at Massachusetts General Hospital）在他的主题为“When Machines Think : Radiology’s Next Frontier”的大会报告中指出，人工智能的快速发展并不会把放射医生边缘化，相反，人工智能将进一步强化放射医生的专业性，并且将使放射医生在即将到来的精准医学大潮中处于领导地位。他同时也指出，人工智能还有很长的路要走，预测要到2029年，才能够在临床诊疗中取得超出医生的表现。
　　肯定也好，质疑也好，本届RSNA上聚焦介绍和讨论人工智能的主题报告超过13场，这还不包括为数众多的以海报形式展出的科技论文。放射学界对人工智能的关注是毋庸置疑的。伴随着深度学习方法的突破，人工智能以一种跃跃欲试的姿态进入了人们生活的各个领域。我们也将以拭目以待的态度，期待看到人工智能将给放射学带来怎样的冲击。

　　作为本次RSNA的另一热点，3D打印，则得到了放射医生的一致肯定和欢迎。大家一致认为，3D打印将进一步加强放射医生在临床诊疗中的作用和地位。为什么这么说？在当前的临床诊疗中，放射医生的主要贡献是对医学影像的理解和解释，可以说，主要的产出成果是由设备产生的影像和以文字内容为形式的对影像的理解和诊断。而3D打印的出现，则让放射医生拥有了一种新的产出成果形式：面向患者个体的3D打印模型。包括用于医疗教学和手术规划的模型，包括用于手术定位的辅助器械，还包括使用生物兼容材料的体内植入物。所有这些都是以患者个体扫描影像作为数据基础，由放射医生基于自身影像学和解剖学知识，先对影像进行精确分割，然后三维建模和打印，最终生成的。

　　在放射医生如此高的期待之下，3D打印是否真的能够用于临床呢？本次RSNA展会上不同的厂商展出了大量的3D打印模型，可以看到，3D打印技术本身，或者说3D打印机的技术进步已经远超人们的预期。这些模型中，有的精美程度堪比艺术品，为医生和患者理解解剖结构和病变形态，提供了最佳注释。有的则以柔软材质取胜，打印出的主动脉或心脏模型，不仅可以用于手术规划，还可以用于临床医生进行手术模拟和训练。传统上，心血管医生需要依靠大量的台上真实手术操作，来积累经验和手感。3D打印模型的出现为年轻的医生提供了一种新的学习和训练路径，给予他们更多的机会。

　　3D打印同时还为传统的影像处理软件厂商带来了新的机遇和挑战。本次展会中，各一线影像软件厂商都将3D打印作为一个新的展出靓点。他们的一项共同举措是都推出了云端打印（Cloud Printing）服务模式，并且与3D打印设备厂商结成战略合作关系。老牌三维后处理软件厂商Terarecon提出了”Bringing new dimensions to advanced visualization”理念，与3D打印服务公司WhiteClouds形成战略合作，用户在Terarecon软件中只需要“Segment，Submit，3DPrint”三个步骤，就可以得到在云端打印生成的3D模型。与之相呼应，另一家三维后处理软件一线厂商Vital Images则与3D打印设备与服务厂商Stratasys合作，同样推出了云端3D打印服务。锐柯和西门子则同时与顶级3D打印服务厂商Materialize公司签署合作协议，提供云端打印服务。
　　面对3D打印技术的快速发展，国际一流医院也在做出自己的思考和应对策略。在本次RSNA的多场3D打印学术交流报告中，顶级学者和医学专家形成的一个共识为：需要建立面向整个医院提供服务的3D打印中心实验室（centralized 3D printing lab）。来自于梅奥诊所的Dr. Kent Thielen在他的主题报告中分享了梅奥诊所建立3D打印实验室的工作和经验。Dr. Kent在报告中还着重提醒大家，放射科医生必须抓住3D打印这一机遇，确保放射医生在3D打印应用中的主导地位。

　　RSNA展会中哪个领域的厂商参展数量最多？不知大家是否能猜到，医学影像软件厂商的参展数量要远超过医学影像设备厂商。传统上，PACS厂商占据了软件厂商中的相当一部分。而今年RSNA上，大家讨论最多的却是“解构PACS (Deconstructing PACS)”。一批中小规模软件厂商，还有一些老牌的三维可视化软件厂商，都以解构PACS作为宣传口号，推出了自己的特色软件产品。解构PACS具体的含义指什么？一般认为，解构PACS的核心目标是消除不同影像信息管理系统之间的隔阂。例如，打破放射PACS、心血管PACS和超声PACS系统之间的数据壁垒，将不同系统的数据统一、集中存放在一个系统中。解构PACS的意义在哪里？给医生和患者带来的最直接益处之一，是能够将以患者为中心的影像数据和相关资料在关键的诊疗时间节点汇总推送给需要的医生，提高诊疗过程的效率和准确率。如何实现解构PACS？目前，在厂商推出和宣传的产品中，有3类产品最引人注目，分别是VNA、Universal Viewer和Image Sharing。
　　VNA（Vendor Neutral Archive)，通常被称为第三方独立存储，其核心特点为采用一套独立和集中的系统存储来自于不同影像和信息系统的数据。数据范围不仅仅包括DICOM，还包括多种其他类型影像和文档。Universal Viewer则与VNA相对应，强调在一个浏览终端中支持显示不同类型、不同来源的影像、文档和数据。部分厂商的VNA解决方案中同时包含了Universal Viewer。随着HTML5等网页编程技术的发展，各大厂商推出的Universal Viewer基本都是基于纯网页编程实现，具备跨平台和客户端免安装特性，为用户使用带来最大便利性。如果说VNA的核心在存储，Universal Viewer的重点在浏览，那么，Image Sharing的专长则在于图像和数据的交换，尤其是在跨系统和跨医院之间的交换。

　　可以说无论是解构PACS的核心理念，还是上述3大类核心产品的功能定位，其目的和作用都是消除不同信息系统中间的隔阂和壁垒，让医疗影像和相关医疗数据流动起来，最终能够以患者和诊断研究目的为中心，综合和整合多来源数据，进行多维度全面诊断。
　　本届RSNA的会议主题定为“Beyond Imaging”，作为一个开放性的主题，会议主办方希望学者和厂商都去思考和探索这一问题，并做出自己的努力和尝试。如同RSNA主席 Richard L. Baron, MD，在主席发言中所选择的题目所指出的，“Beyond Imaging: Ensuring Radiology Impact in Clinical Care and Research”，所有思考、尝试和努力的最终目的都是为了确保放射学在临床诊疗和研究中的影响力。这也是所有参会人员的共同努力目标。

关于海纳医信　　海纳医信于2008年由数位留美医学影像信息化专家归国创立，是业界领先的医学影像信息系统及远程医疗系统的研发、生产与服务提供商。公司总部位于北京市中关村清华科技园，在北京、天津和美国设有研发中心，具备自主创新的核心研发能力。在建立国内营销体系的同时，在美国、墨西哥和东南亚分别设立了市场营销代理体系。
　　海纳医信自主研发的医学影像即时传递、全在线分布式存储、云计算网络化三维影像处理、基于HTML5标准的移动医学影像调阅及处理、音视频医学影像实时交互以及一体化远程医疗平台等核心技术和产品处于国际领先水平，并获得多项资质认证与知识产权授权，包括多项专利、软件著作权，ISO9001、ISO13485认证，和多项中国药监局医疗器械产品注册证（CFDA）以及美国FDA市场准入证等。
　　海纳医信在国内外已经成功承担了一批国家级、省部级、地市级及大型三甲医院的医学影像中心及远程医疗会诊中心的建设任务，获得了国内外医学影像专家和客户的高度认可。典型案例包括：卫生部国家级市县乡三级远程医疗会诊试点项目、中关村国家级现代服务业远程医疗服务试点项目、全军医学专科中心影像远程服务网、北京市市级远程医疗会诊中心平台、黑龙江省卫生厅远程医疗会诊中心平台、山西省晋城市市县两级远程医疗会诊中心平台、解放军总医院（301）面向军地跨区域医疗协同服务应用示范项目（科技部国家级重大科技专项）、北京大学人民医院医疗服务共同体远程医疗会诊系统、中国武警总医院全院级PACS系统等。2013年开始，公司与美国、墨西哥和东南亚的合作伙伴启动国际化市场推广进程，目前在数个国家取得良好进展。与美国合作伙伴共同建设基于互联网的医学影像（云PACS）运营托管平台，目前托管服务的三十多家美国远程医学影像中心承担着400多家美国医疗机构的日常医学影像诊断工作。与马来西亚上市电信企业合作共建的远程医学影像中心，为数十家医院提供医学影像读片服务，被马来西亚政府评定为国家级标志性项目（Iconic Project）。
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