北京2022年5月26日 /美通社/ -- 數(shù)據(jù)，被譽為二十一世紀的"石油"。利用數(shù)據(jù)，可以模仿飛機飛行、汽車碰撞；可以探索光年之外的星辰，也能尋找深埋地下的礦藏；還可以幫助企業(yè)調(diào)整貨架的擺放，預測未來的銷量。憑借超能力，數(shù)據(jù)躍升為新型生產(chǎn)要素。石油儲量曾是工業(yè)時代國家富足的象征，而在數(shù)字經(jīng)濟新時代，源源不斷生成的數(shù)據(jù)如同永不枯竭的"石油"。
對此，鄭州大學蔣慧琴教授在由存儲產(chǎn)業(yè)技術創(chuàng)新聯(lián)盟主辦的"元宇宙存儲研究與實踐"技術沙龍上表示，河南省擁有近一億人口，基于人數(shù)多、病例全的大數(shù)據(jù)優(yōu)勢，為醫(yī)療元宇宙研究和探索提供了海量、多元的原始數(shù)據(jù)集。
內(nèi)容概述：
1. 元宇宙核心技術，如VR/AR、人工智能等，在醫(yī)學領域中有廣闊應用前景。
2. PACS醫(yī)學影像系統(tǒng)是連接數(shù)據(jù)與元宇宙當中AI等技術的橋梁。
3. 浪潮存儲能夠助力PACS醫(yī)學影像系統(tǒng)存好、管好、用好多模態(tài)數(shù)據(jù)。
醫(yī)療元宇宙：追求"病癥可視、名醫(yī)普濟"
元宇宙是整合多種新技術產(chǎn)生的下一代互聯(lián)網(wǎng)應用和社會形態(tài)，它具有大、多、增三大特點。第一個特點是"大"，基于擴展現(xiàn)實技術和數(shù)字孿生實現(xiàn)時空拓展性；第二是"多"，基于人工智能和物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)虛擬人、自然人和機器人的人機融生性；第三是"增"，基于區(qū)塊鏈、Web3.0等實現(xiàn)經(jīng)濟增值。通過在社交系統(tǒng)、生產(chǎn)系統(tǒng)、經(jīng)濟系統(tǒng)上實現(xiàn)虛實共生，每個用戶都可進行內(nèi)容編輯、生產(chǎn)并擁有數(shù)字資產(chǎn)。
根據(jù)清華大學《元宇宙發(fā)展研究報告2.0版》，醫(yī)療元宇宙的目標是實現(xiàn)病癥可視、名醫(yī)普濟。
首先在病癥可視方面，CT、DR、核磁共振等所有的影像設備，目標就是病癥可視，因為器官是在人體內(nèi)部，是看不見的，所以第一代醫(yī)療器械的目標就是將看不見的東西可視化。比如肺結節(jié)定位與三維可視化技術，通過醫(yī)療器械拍出來一片一片的內(nèi)部切片圖像，讓"看不見"的人體器官"現(xiàn)出原形"，甚至可以構建全息數(shù)字人，為手術規(guī)劃提供參考。
其次是名醫(yī)普濟，遠程醫(yī)療、分級診療能夠增加專家資源的普惠性。比如鄭州大學第一附屬醫(yī)院被稱為全球第一大醫(yī)院，醫(yī)生每天都很勞累、辛苦，如何把大醫(yī)院醫(yī)生的能力延伸、擴展到基層，這就可以借助元宇宙、AI等新技術的力量，推進遠程診療，讓更多的患者不用到省城看病，在家門口得到專業(yè)的診治，實現(xiàn)"破困賦能，善莫大焉"。
"醫(yī)療元宇宙的終極目標是‘治未病'，最終是要全面提升國民健康，這也和《健康中國2030規(guī)劃綱要》里的目標一致"，蔣慧琴教授表示。通過全面監(jiān)測人體微生物、營養(yǎng)、心理等更高層次的生命體征指標，為綜合提高人體健康提供數(shù)據(jù)基礎，由此尋找健康干預的生物學靶點。
想想看，如果把14億人口的體檢數(shù)據(jù)、生物器官數(shù)據(jù)全部上傳到元宇宙，基于醫(yī)療元宇宙里的大數(shù)據(jù)分析做出精準評估，打造私人定制的智能監(jiān)控專家，幫助人們擁抱健康生活方式，帶來的價值將難以估量。
元宇宙技術在醫(yī)療行業(yè)四處扎根
VR虛擬現(xiàn)實、AR增強現(xiàn)實、AI人工智能等元宇宙領域的新技術，在醫(yī)療行業(yè)擁有廣闊應用空間。
首先，VR、AR技術在醫(yī)療行業(yè)，主要用來解決人機融生性問題。以腹腔鏡微創(chuàng)手術支援系統(tǒng)為例，我們知道膽結石手術，傳統(tǒng)方式是在腹部開一個大窟窿，新型微創(chuàng)手術創(chuàng)口很小，但由于微創(chuàng)手術內(nèi)部信息看不見，需要用內(nèi)視鏡跟手術前CT拍攝的數(shù)據(jù)進行配準，通過虛擬現(xiàn)實仿真來指導手術進行。這里隱藏了什么呢？
科幻小說《三體》里寫道，太陽系被未知文明的二向箔從3D狀態(tài)拍成了2D狀態(tài)，損失了幾乎所有的生命；地球的故事告訴我們，如果三維影像是"溺水三千"，二維切片則是"只取一瓢"，其間差別是巨量的數(shù)據(jù)。而元宇宙里的VR和AR，正是把二維CT切片組合成三維立體的"全息數(shù)字人"，信息量變得空前豐富，醫(yī)生可以360度無死角的觀看到手術部位，治療效果將得到提升。未來類似"圖像引導外科"的產(chǎn)品還有很多，VR、AR技術在醫(yī)療領域擁有廣闊發(fā)展空間。
其次，臨床對精準醫(yī)療的迫切需求。尤其是腫瘤，早期發(fā)現(xiàn)、早診早治是提高生存率的重要步驟，而早期發(fā)現(xiàn)需要精準診斷，診斷錯了是致命的。此后，在治療過程中還需要精準治療，愈后需要精準的康復方案。
精準醫(yī)療需要用到元宇宙里的人工智能技術，包括早期的CADe（Computer-assisted detection）計算機輔助檢測，能夠減少漏診率；另外還有CADx（Computer-assisted diagnosis）計算機輔助診斷減少誤診率。舉個例子，過去醫(yī)學影像主要是醫(yī)生用眼睛去觀察，很難做到定量的評估；現(xiàn)在基于元宇宙技術，可以對影像進行智能檢測、智能分類、智能分割，通過多模態(tài)信息融合大數(shù)據(jù)分析，提供輔助診斷方案。
關于人工智能技術輔助診斷業(yè)界有兩種觀點，一種是輔助醫(yī)生，一種是代替醫(yī)生，專家學者對此爭論不休。"我贊同的是輔助醫(yī)生，我理解的人工智能就是為每位醫(yī)生配備一個機器助手"，蔣慧琴教授表示。
這個機器助手要調(diào)用存放在存儲設備里的大數(shù)據(jù)，例如乳腺癌的診斷需要用到多種數(shù)據(jù)，像超聲、X線攝影還有病理等多模態(tài)數(shù)據(jù)，用這些歷史的數(shù)據(jù)進行智能計算，然后得出一個結果。在機器助手背后，需要解決數(shù)據(jù)存儲、讀取的問題，算力、算法如何設計的問題，通過人機融生構建醫(yī)療領域的機器助手。
人機融生目前在醫(yī)學應用中經(jīng)歷了兩個階段。傳統(tǒng)CAD計算機輔助檢測，需要醫(yī)生手動輸入圖像、抽取特征、歸類然后輸出結果，效率偏低且容易有"漏網(wǎng)之魚"?，F(xiàn)在基于深度學習的CAD技術，是構建一個模擬人腦的、深層次的、一體化的網(wǎng)絡，自動提取本質(zhì)特征并輸出最終結果，提高檢測診斷的準確率，效率溜到飛起。
"我跟醫(yī)生接觸的比較多，醫(yī)生的研究熱點是放射組學、影像組學、放射基因組學，這些研究都離不開多模態(tài)數(shù)據(jù)的支持"，蔣教授表示。以拍CT為例，拍CT是為了獲取影像，此后需要做的第一步就是特征提取，定位病灶在哪里并把這個病灶篩選出來進行特征提取，然后觀察病灶的三維的特征、形狀，根據(jù)形狀的各種特征去判斷是結節(jié)或腫瘤是惡性的還是良性的，惡性度有多少，分期分級，這就是醫(yī)學的一個過程。這個過程中，醫(yī)療人工智能需要跟數(shù)據(jù)存儲進行緊密的結合。
醫(yī)療元宇宙的關鍵：使用的高質(zhì)量數(shù)據(jù)越多，越智能
隨著影像檢測需求倍增、影像檢測人數(shù)逐年遞增，現(xiàn)在很多醫(yī)院都開始部署多排CT、核磁共振等高端影像設備，影像診斷也快速從眼睛閱片發(fā)展到基于PACS系統(tǒng)的"軟讀片"。爆發(fā)式增長的影像需求給數(shù)據(jù)存儲設備帶來巨大挑戰(zhàn)，一次CT檢查就會獲取六千多幅圖像、一個病人可能還會做多種檢查，每次拍片之后要將數(shù)據(jù)全部傳輸?shù)椒掌?、最后落盤到存儲設備中。此后各個終端會調(diào)閱影像、寫報告，寫出來的報告再存儲，然后臨床各個科室在調(diào)閱影像和報告，進行影像大數(shù)據(jù)分析并再次存儲。這些過程在醫(yī)院中無時無刻不在發(fā)生，可以這樣講，醫(yī)學影像大數(shù)據(jù)時代已然來臨。
影像大數(shù)據(jù)時代，各類醫(yī)學影像都存在PACS里面，臨床的信息都存在HIS里面，檢查檢驗信息都存在LIS里面，這些數(shù)據(jù)的保存要求是在線三年、離線三年，數(shù)據(jù)需要長期保留。數(shù)據(jù)顯示，美國醫(yī)學影像數(shù)據(jù)年增長率為63.1%，放射科醫(yī)師年增長率僅僅是2.2%，差距60.9%；中國影像數(shù)據(jù)年增長率為30%，放射醫(yī)師年增長率4.1%，差距為23.9%。所以僅靠醫(yī)生人眼觀察巨量影像面臨著巨大的挑戰(zhàn)，這給人工智能為代表的元宇宙技術帶來了發(fā)展空間。
深度學習雖然已經(jīng)在研究了，最早的從皮膚癌到肺結節(jié)的智能篩查再到基于鉬靶的乳腺篩查這都是熱點，一直在研究，但是真正投入臨床應用還有距離，為什么？
"最大的難點目前就是缺乏高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)"，蔣慧琴表示。機器學習有三要素，數(shù)據(jù)、算法和判別準則。算法再好，判別準則建立得再好，沒有數(shù)據(jù)去學習，缺乏高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)那就不行，后端就沒可能進行落地應用。所謂標注數(shù)據(jù)，就是醫(yī)生專家診斷過、驗證過的數(shù)據(jù)，醫(yī)師的意見附在這個數(shù)據(jù)里面，這樣的數(shù)據(jù)是非常稀缺的，這就是難落地的原因。
"對此 ，我們團隊開發(fā)了PACS系統(tǒng)，包括院級PACS和云PACS"，蔣慧琴表示?；谶@套系統(tǒng)，采集CT、核磁、超聲等科室數(shù)據(jù)，并將醫(yī)生的影像分析、影像診斷報告留存下來提供標注數(shù)據(jù)，結合人工智能技術讓PACS系統(tǒng)為醫(yī)生閱片、決策提供支持和幫助。目前這套PACS系統(tǒng)已經(jīng)在鄭州市第15人民醫(yī)院建成院級PACS系統(tǒng)、在鄭大一附院建成科研用大數(shù)據(jù)采集平臺、在鄭大五附院定制開發(fā)了三甲院級PACS系統(tǒng)，等等。
其中在河南當?shù)氐腜ACS醫(yī)療影像業(yè)務中，浪潮存儲能夠提供醫(yī)療影像分層存儲解決方案，基于集中式存儲保存高速在線數(shù)據(jù)、基于分布式存儲保存溫數(shù)據(jù)，并用備份系統(tǒng)做離線數(shù)據(jù)歸檔，從而實現(xiàn)熱溫冷冰數(shù)據(jù)全生命周期管理，在影像數(shù)據(jù)讀取效率和成本之間實現(xiàn)均衡。
"利用我們構建的大數(shù)據(jù)平臺，我們用帶著專家意見的高質(zhì)量標注數(shù)據(jù)進行新一代元宇宙技術研究，以新冠肺炎、肺癌、乳腺癌和肝癌為特色病種，研發(fā)了VR三維重建、X線鉬靶圖像檢測、肝癌自動分析等基于大數(shù)據(jù)的人工智能輔助診斷和療效評估新技術，這就是我們展示的元宇宙技術應用實例"，蔣教授表示。
未來 人機融生是方向
智能影像診斷領域，最初從圖像處理與分析開始，后來經(jīng)歷了定量成像、作為第2意見的計算機輔助診斷，然后從雙重圖片的開始，圖像檢索、深度學習技術出來后，開始出現(xiàn)作為第1意見的CAD，影像科開始討論機器是否會代替醫(yī)生、超越人類。蔣慧琴教授提出了醫(yī)療元宇宙的未來暢想，"未來我覺得人機融生是方向，下一代AI PACS會成為人機融生的新模式，在人體內(nèi)部元宇宙會在微觀的方向發(fā)展，在細胞級、DNA級展開研究，形成微觀層面的元宇宙數(shù)字世界"。
嘉賓介紹：
蔣慧琴，鄭州大學教授，數(shù)字化影像技術研究中心主任。國家"萬人計劃"專家，科技部"創(chuàng)新人才推進計劃"領軍人才。主要從事圖像存檔與通信系統(tǒng)（PACS），智能影像診斷系統(tǒng)，圖像引導外科系統(tǒng)(IGS)等人工智能領域的圖像處理與分析、自然語言處理、云計算、機器學習、模式識別等技術的研發(fā)和研究成果在醫(yī)療行業(yè)的落地應用。
蔣教授依托鄭州大學的信息工程學院、計算機與人工智能學院，鄭州大學一附院、五附院、河南省人民醫(yī)院、河南省腫瘤醫(yī)院等鄭州大學附屬醫(yī)院，以及知立康公司組建多學科、多平臺團隊，推進產(chǎn)學研用緊密結合，構建醫(yī)療大數(shù)據(jù)采集平臺、開展重大疾病智能診療關鍵技術的研究并落地應用。
