富士索诺声想把人工智能带到超声波中 | 智能医疗

发布日期:2019-10-15 10:00



你是否曾经经历过静脉注射,在护士找到静脉之前,你必须经历多少次无谓穿刺?目前为了避免这种痛苦的尝试和错误的技术正在研究中。富士胶片公司的超声波诊断部门索诺声昨日宣布,该公司已与一家初创公司合作,开发能够在手机上解读超声波图像的人工智能。

这些公司说,他们的人工智能超声波的第一个目标是寻找静脉,并且对静脉进行插针。这项技术是技术人员在皮肤上放置一根简单的超声波棒,连接到移动设备上的软件就可以为他们定位静脉。

在这个项目中,富士胶片公司索诺声利用了艾伦人工智能研究所(Allen Institute for Artificial Intelligence,AI2),研究所是一所人工智能初创公司提供了孵化器。AI2孵化器的技术总监乌哈(Vu Ha)说:“我们不仅要拿出一个非常精确的模型来分析超声波视频,而且在此基础上,还必须确保该模型能有效地在android平板电脑或手机平台的有限资源下工作。”

在接受IEEE Spectrum的采访时,乌哈没有透露将承担这项任务的初创公司的名称,称这家刚刚起步的公司仍处于“隐形模式”。

乌哈说AI2的启动将分两个阶段进行:首先,它将在没有任何资源限制的情况下训练超声图像模型,目的是让它尽可能精确。然后,初创企业将通过一系列实验来简化模型,通过减少网络中隐藏的层数的方法,并进行网络的修剪和压缩,直到模型足够简单,可以在手机上操作。

乌哈说,这个关键是在不减少太多精度的前提下缩小模型。

如果成功的话,该设备可以帮助临床医生减少寻找静脉失败的次数,并使训练并不到位的技术人员也能进行静脉注射。一般做大量静脉注射的医院通常都有他们训练有素的工作人员,他们能够观看超声视频,并利用这些图像帮助他们找到小血管。但这些训练有素的临床医生的数量非常少,乌哈说。

他说:“我希望通过这项技术,一个缺乏临床训练的人也能够更可靠地通过超声波找到静脉。”这项技术可以扩大便携式超声波在农村和资源贫乏地区的应用。

索诺声和AI2是许多研究小组中两个将人工智能用于医学成像和诊断的研究者的起源。美国食品和药物管理局(FDA)已经批准商业上能使用一种深度学习算法来分析心脏的MRI图像,另一种是在视网膜图像中寻找糖尿病视网膜病变迹象的人工智能系统,以及一种分析手腕骨折迹象的X光图像的算法,还有一种软件,能在大脑的CT图像中寻找中风的指标。

值得注意的是,FDA在2017年也批准了蝴蝶公司生产的基于智能手机的超声波技术的商业用途。该设备的价格不到2000美元,可用于13种不同的临床应用,包括血管的超声检查。蝴蝶已公开宣布,它正在开发基于深度学习的人工智能,将协助临床医生进行图像解释。但该公司尚未在商业上推出这项技术。

至少还有四种基于便携式或移动设备的超声波技术已经获得了FDA的批准,包括富士索诺声和飞利浦的lumify。

但这些设备的使用领域相对局限。正如斯克里普斯研究转化研究所(Scripps research Translational Institute)所长埃里克•托波尔(Eric Topol)最近在接受Spectrum采访时所说,智能手机超声波是一项“卓越的工程进展”,在医疗系统中“几乎没有使用”。尽管工程师们尽了最大努力,但诸如报销、培训和临床医生的旧习惯等复杂的挑战往往会阻碍新设备的使用。