近年来，人工智能在医疗领域的应用是一个非常热门的话题。在三大医学期刊——NewEnglandJournalofMedicine、TheLancet、JAMA中，AI与医疗相结合的论文比例越来越高。最明显的趋势是将医生从繁重的诊断工作中解放出来，去执行价值更高的医疗程序，从而解决医生资源不足的问题。人工智能在医疗领域的应用，可以大大减轻医生的工作量。从医疗行业的现状来看，人工智能辅助医疗最受关注，而增长最快的领域可能是医学影像的识别和应用。其人工关节置换的术前定位和测量已经在关节置换领域取得重大突破——20亿的市场。现代意义上的人工髋关节出现于1950年代。由于手术预后良好，逐渐成为髋关节各种终末病变的首选手术治疗方法。被誉为20世纪最成功的外科发明。据统计，截至2018年，仅北京市的人工关节置换手术就超过1万例，全国累计达到40万例，其中近60%为人工髋关节置换。而且，随着标准化手术技术的推广和普及、患者对手术接受度的提高、医疗保障体系的完善，髋关节置换手术量将继续以较快的速度增长。这已经成为一个非常巨大的社会现实需求。单次人工髋关节置换手术至少需要10万元，所以即使只考虑国内市场，这也是一个近20亿元且每年都在快速增长的新兴医疗市场。2018年北京关节置换手术的增长趋势可能读者对市场规模知之甚少。让我给你一个简单的例子。目前国内EDA市场规模在数十亿量级，20亿的高速增长规模，已经足够吸引人，相应领域的医疗器械和外科产业的长足发展也逐渐引起关注。相关研究问题。如果能够通过自动化来提高手术效率，那么所带来的商业价值和市场潜力都非常大。髋关节是连接人体躯干和下肢的枢纽。身体的重量通过双侧髋关节向下传递。它也是现代人口中最容易患病的部分之一。髋关节的损伤会严重影响日常生活和工作。保守治疗后不太可能改善的患者可以考虑进行髋关节置换手术。手术中最关键的部分是术前定位。AI术前自动测量虽然目前的人工全髋关节置换手术已经非常成熟，但仍然非常依赖经验。大多数资深医师可以凭借多年积累的经验快速提速，但对于年轻医师而言，如果在手术过程中人工假体植入位置不对，将严重影响患者的康复和远期疗效，并可能造成重伤。鳞屑并发症，如下肢不等长、脱臼、骨折、神经损伤，甚至假肢松动。术前测量直接决定手术部位在哪里，是一项非常精确和耗时的工作，比如如何确定植入假体的尺寸和型号，甚至是前倾角、外展角、截骨高度、短多少收缩、如何恢复等等，以上任何一项都可能直接影响手术的成败。这也将对患者的康复提出巨大挑战。例如，假肢在术前和术中的测量存在误差，术后患者可能会出现下肢不等长的情况，这将直接严重影响患者的腰痛，甚至影响日常生活。生活，如站立和上厕所。相关研究中心对1171例全髋关节置换术后患者进行随访调查发现，测量身长差小于1cm的患者，大部分行走无跛行，而测量身长差大于1cm的患者，行走无跛行。2cm，1/4的患者会出现跛行。在以往的实验中，145名患者中有17人术后出现双下肢不等长，这将极大地影响患者的生活体验。那么是否可以通过一些自动化的方法或软件来完成准确、规范的髋关节置换计划呢？答案是可行的。2018年前后，约翰霍普金斯大学的学者提出利用两阶段卷积神经网络结构（CNN）检测X线影像图谱的手术测量界标，完成任意角度的成像检测。同时，也有一些其他研究尝试引入人体解剖学特征，自动标注原始手术测量界标之间的关系。然而，在实践中，这些方法的准确性与传统解决方案相比并没有太大提高。不过这个精度问题在MICCAI大会上被达摩院AI团队提出的提案大大推进了。达摩院团队认为，不仅可以在医学图像中检测到地标，还可以同时自动学习这些手术测量地标之间的关系。例如，可以添加地标的空间关系损失函数以获得更准确和高效的结果。手术测量界标的检测结果。这个思路是将传统的神经网络分为两个分支：地标预测分支和边缘预测分支。在这种思路下，图像会先通过神经网络进行处理，然后输入到两个分支进行不同目的的推理。其中，标签预测分支将神经网络处理后的高维特征转化为热图，边缘预测分支将神经网络处理后的边缘高维特征降维，然后将向量化标签会提取出更好的特征，通过专门为标签空间的位置建立的损失函数，可以提高边缘标签预测的准确率。从最终的结果来看，新加入的边缘预测分支表现不错，最终的结果相比其他算法也有很大的提升。毫无疑问，在目前的技术条件下，AI辅助术前测量已经比较成熟，实际上具有很高的商业价值。或许这也意味着人工智能在医疗领域的一个重要应用正在兴起。医疗AI的未来随着近年来人工智能技术的快速发展，AI在医疗领域的诸多场景都有发展。尤其是疫情期间，众多医疗AI企业在临床辅助诊断、科学研究、药物研发、公共卫生体系建设等方面发挥了重要作用。比如2020年初疫情爆发之初，针对医护人员严重短缺的情况，达摩院研发的AI可以在20秒内完成原本需要15-20分钟的CT影像判断，分析准确率可达96%。.从疫情初期短短两个月时间，针对COVID-19的诊疗方案已经更新了七版，而达摩院AI团队通过自身的快速医疗，迅速将算法从实验室撤出产业化的同时，不断适应COVID-19的诊疗方案，在多家医院开展了大规模试点，大大提高了医院处理速度和水平。如果我们静下心来回头看，对于医疗行业来说，AI的作用更像是一个大规模的基础公共卫生体系。它有能力提高“医生”的平均经验水平，让“医生”变成“聪明的医生”。这样，在一些医疗设施匮乏的地区，可以为当地民众带来更高的就医体验提升。“天降大任于斯里兰卡人民，必先苦其心志。”我们也可以预见，从今年开始，随着越来越多的医疗AI产业落地和“疫”效应的推动，医疗AI产业的发展将不断提速，不断走上正轨。相信随着数字时代的发展到来，医疗AI可以和更多新的数字基础设施深度合作，降低大部分人看病的门槛。未来有一天，AI医疗可以“让天下没有难看的病”，我们也期待着未来足不出户就能享受到丰富的医疗资源。
