时隔一年再发布云平台，汇医慧影的 AORTIST 3.0 有何亮点？

近日，汇医慧影和中国人民解放军总医院（北京301医院）血管外科联合研发升级的AORTIST 3.0主动脉人工智能精准诊疗系统发布。AORTIST意为主动脉支架个体化置入人工智能研究云平台，研究的对象是主动脉扩张性疾病，主要包括主动脉瘤和主动脉夹层。

新版本的一大亮点是，新增了肾下腹主动脉瘤人工智能精准诊疗产品。 围绕3.0版本的设计过程，雷锋网 (公众号：雷锋网) 和汇医慧影创始人兼CEO柴象飞以及301医院血管外科全军血管外科中心主任郭伟进行了一次采访。

病种不同，痛点相同

去年4月份，在同样的血管论坛上，汇医慧影联合301医院血管外科发布了主动脉人工智能研究云平台AORTIST2.0（主动脉支架个体化置入人工智能研究云平台），围绕主动脉夹层这一病种进行产品研发，

对于汇医慧影而言，2.0版本云平台的发布让AI应用首次走出了影像科，开始在临床科室应用，同时也将AI的应用环节从诊断延伸到了临床治疗辅助决策。

据柴象飞透露， 目前，AORTIST 2.0已经在20多家医院得到落地 。在帮助医生进行更好地临床手术之外，医生也充当了“产品经理”，对2.0版本提出了改进意见。

“医生们想要一些更加灵活化的治疗方案的决策，包括针对影像科的结构化报告，以及后续的支架模拟。”柴象飞表示，这些意见非常宝贵，汇医慧影也在根据需求改进产品功能。

时隔一年发布的AORTIST 3.0版本， 其思路还是围绕血管外科制定解决方案，基于精准测量来降低术后风险。从主动脉夹层到肾下腹主动脉瘤，这是阶段性的延续过程。

柴象飞介绍说，主动脉瘤的发病率很高，甚至比主动脉夹层还高。腹主动脉瘤虽然是偏慢性的疾病，但如果有破裂风险，将会危及生命。

所以，医生在接收一个主动脉瘤患者时，首先要做的就是评估破裂风险，然后根据破裂风险决定是否要进行手术治疗。与此同时，主动脉瘤在临床中也存在一个问题，那就是手术过程中的失败率较高，其中很大一部分因素是支架的选择有误。

支架的选择有两方面，一方面是支架的型号，如果支架型号没选对的话，时间一长，会对血管有损伤，反而没有起到好的治疗效果。

其次，就是支架位置的位置。主动脉有很多的分支血管，医生放支架时把主要的问题解决了，但却堵塞了分支血管，这样就会影响很多重要器官的供血，可能会带来非常严重的并发症。

柴象飞在和三甲医院沟通的过程中发现，由于手术的不成功，到大医院看病的患者多是“修复性”手术，不仅患者痛苦，而且一定程度上消耗了三甲医生的资源。因此，精准测量对于提升手术的成功率至关重要。

用AI覆盖诊治全流程链条

针对肾下腹主动脉瘤的特点，AORTIST3.0针对临床精准测量难、预后预测难、随访管理难等三个核心问题，给出了覆盖临床全流程链条的医疗影像AI解决方案。

据雷锋网了解，AORTIST3.0将深度学习技术应用到主动脉三维重建、分割、中心线提取等环节，30秒内能完成主动脉和髂动脉整体、瘤腔、血栓及钙化及内脏动脉的自动分割测量，并在10分钟内生成手术方案文档。

在控制误差方面， 基于与301医院血管外科的持续深入合作，AORTIST3.0通过301医院血管外科多年的临床随访数据及影像数据来优化深度学习算法。将测量误差控制在1mm以内，跟2.0版本相比提升了33%以上），较常规手动测量精准度提升约70%，自动分割结果准确率达95%，与专家测量交比高达98%。

将测量误差控制在1mm以内，相比于2.0版本，这点提升非常大。为了最大程度降低误差，汇医慧影的团队对数据进行双盲的标注和专家的验证，提升数据本身的精准度；其次，将云平台上进行分割的U-Net模型进行优化；最后，添加了很多后处理的技术，基于传统算法，对所提取边缘进行拟合以及结合一些解剖知识信息进行后处理，让血管的边缘轮廓更加精准化。

当然，技术层面的优化之外，也要得益于计算资源的发展，利用最新的GPU和CPU，技术团队也能突破原先运算性能的限制。柴象飞说到，“以前，我们对图像要down sample，要缩小图像的尺寸，现在我们把图像尺度进行放大，对产品的精准性也有很大的帮助。”

将误差控制在有限范围内，医生就可以进行手术方案的制定。 在这个环节中，AORTIST3.0可以基于锚定区位置输出CTA垂直动脉直径，自动输出主动脉各区最大、最小、平均动脉直径和近端锚定区至主动脉各分支曲面重建距离，随后生成手术方案供医生参考。

除了临床的精准测量问题，云平台在2.0版本设计之初，还置入了愈后预测分析模块，医生能根据模块中的预测结果为患者制定个性化的随访方案。

据了解，以Radcloud大数据智能分析云平台的影像组学方法构建并优化预后预测模型，对于患者胸主动脉扩张、腹主动脉扩张和复合终点事件在术后6个月、12个月和24个月发生概率的预后预测准确率达86%；

在随访管理阶段， AORTIST3.0提供了个性化随访管理系统。基于大数据、AI、组学分析结果，为患者生成个性化随访方案，并提供自动化管理方法，支持临床随访管理，改善患者远期结局。

此外，AORTIST3.0系统对三维Mask融合、双侧髂动脉曲面重建视图同时输出，主动脉整体容积术前-术后变化趋势图等功能也实现了技术支持。

柴象飞向雷锋网表示，不管是2.0版本还是3.0版本，平台的设计理念就是， 把AI应用在多病种临床诊治的全流程链条中。

将沿着血管外科纵向延伸

在去年的采访中，301医院血管外科的郭伟主任曾表示，之所以从B型主动脉夹层入手，是因为其形态比主动脉瘤复杂，所以在技术实现上的难度更高。如果在这一病种上实现突破，再拓展到其他病种时将容易很多。

但时隔一年，回顾3.0版本的研发过程，郭伟主任说到，进展并不像预想中那么简单。

胸部主动脉被血流撕裂内膜后，会形成真腔和假腔。因此，汇医慧影的技术团队在图像分割过程中，要同时兼顾真假腔，最后会出来三套分割结果。

郭主任表示， 主动脉夹层的工作量确实很大，但是血管条件相对好一些。而腹主动脉瘤虽然没有假腔，腹主动脉瘤的实现难度丝毫不小：

第一，腹主动脉虽然是一根血管，但是腹主动脉扩张之后，它的形状不是直线，有点像“Z”型，经常会弯曲；

第二、腹主动脉不仅要求把主动脉分割出来，还需要对包括肝动脉、脾动脉等在内的二级分支血管进行分割，肾动脉还要分割到第三层的分支。

在分支血管的分割上，数据标注就是一个首要的挑战；其次，在图像分割的过程中，越细的血管分支对于精准度的要求更高。

郭主任在采访时笑着说，一开始自己以为人工智能很先进，但是搞了两年之后，发现人工的投入相当大。

在和汇医慧影合作的过程中，301医院提供了350多例数据，相比于此前的主动脉夹层产品，数据量上有了一定程度的提升。

当然，这样的小数据集对于深度学习技术来说，还是远远不够的。汇医慧影延续了此前2.0版本中提到的迁移学习和强化学习等技术，在院内、院外系统中实现自我学习、自我提升。

柴象飞说到，柴象飞说到，不管是技术还是医学上的难题，云平台开发之初，自己就已经做好了接受挑战的心理准备。 未来，汇医慧影还将和301医院一起，沿着血管外科来做更多疾病和更多部位的纵向延伸。

郭伟主任也表示，“AORTIST在学科深度层面，能提高手术的精准度，为患者提供个性化随访计划，帮助改善患者远期结局；在学科宽度层面，AI帮助基层医生拥有更好的诊疗水平，这样能够提高中国基层的整体医疗水平和学术水平，对中国血管学科建设帮助很大。”

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