脑科AI如何从诊断跨越至临床决策？同心医联提供

与探索浩瀚的宇宙相比，同样激动人心的，是探索人类自身，脑科学将是人类下一个科技高地。

2020年11月，我国“十四五规划和2035年远景目标”指出我国在人工智能和脑科学等前沿科技攻关领域，将实施一批具有前瞻性、战略性的国家重大科技项目。脑科学被纳入国家战略发展层面，其重要性不言而喻。中国脑计划“一体两翼”关注脑科学的基本问题：“重大脑科疾病的诊断与治疗”与“类脑人工智能的研发”。其中，在重大脑科疾病的诊断和治疗这条赛道上，将有机会诞生市值千亿的独角兽企业。对脑科疾病领域的关注，也让专注脑科AI科技医疗平台的同心医联，进入到了我们视野之中。

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脑科AI千亿级蓝海市场，多模态AI诊断造就技术壁垒

根据《2020中国卫生健康统计年鉴》，2019年居民主要疾病死亡率中，脑血管病仅次于恶性肿瘤及心脏病。其中，2019年城市居民脑血管病死亡率为129.41/10万，农村居民脑血管病死亡率为158.63/10万，预计每年因脑血管病死亡人数超过180万人。此外，脑科神经退行性疾病如阿尔茨海默症（AD）患病人群高达800万人，癫痫患病人群高达900万人。随着老龄化程度加深，神经退行性疾病患者人数将进一步增加。

脑科AI存在一个价值千亿的市场，但并非所有企业都能掘金这一市场。究其原因，由于脑科疾病的复杂性，脑科AI属于专业壁垒较高的领域：

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>>>>1、政策因素影响，医院需求临床AI产品

随着医疗改革深入，带量采购和DRGS/DIP按病种付费等控费方式的实施，促使医院和医生改变治疗路径。从长远来看，医院存在购置能够精准诊断患者并可用于临床决策产品的动力。毕竟，脑科疾病诊断和治疗的复杂性，让医生更为关注“是否应进行手术治疗、手术并发症风险如何”等问题，能够提供AI工具帮助医生进行精准诊断和治疗决策的临床脑科AI产品极具市场潜力。

比如，脑动脉瘤是大脑中的“不定时炸弹”，中国潜在脑动脉瘤患者有7000万人，但只有0.5%至1%的患者脑动脉瘤会破裂。以往，医生发现脑动脉瘤后会倾向于手术。但随着临床AI工具助推精准诊疗的实施，大部分患者不需要进行手术，可以采用保守治疗。减少不必要的手术有利于减少患者损伤和痛苦，也有利于推进医保控费。

同心医联动脉瘤AI产品

以往，AI产品更多地聚焦于辅助医技影像科室，但单凭图像识别技术不足以应对临床复杂的脑科疾病问题。图像识别仅能获得病灶的形态学指标，如病灶位置和大小等信息。但脑科临床医生还关注血流动力学特征，需要获取管壁剪切力和平均压力等诸多信息。

同心医联在图像分割和血流动力学等方面做了大量探索，其掌握了多重影像识别与分析技术，包括在100秒内将大脑影像自动分割成113个脑组织结构全脑分割算法、针对3毫米以上病灶实现自动识别且准确度高达94.58%的病灶识别技术，以及自动血管重建技术等。其血流动力学算法，可以高效计算11项血流动力学指标并应用于临床。基于上述技术，同心医联构建了高维度的多模态AI分析诊断方案。

>>>>2、传统深度学习算法临床应用受限，亟需创新算法

医疗领域采用深度学习算法存在两个问题：一是结果不可解释、二是模型泛化性较差。深度学习采用黑盒训练，结果是如何生成的，很难获知答案。要获得良好预测结果，需要训练数据跟应用数据分布一致，但现实中，两者存在较大差异，导致预测结果不佳，甚至模型崩溃。为此，深度学习技术需要改进方能更好应用于医疗领域。同心医联是国内首家将“因果推断”与“深度学习”技术相结合的科技企业。创新算法的采用，可以有效甄别出统计学的混杂因素，找出真正具有因果关系的疾病关联指标，实现不同数据分布状态下的稳定预测。通过统一算法平台解决不同的脑科疾病问题，大幅度提高了算法的泛化性和可解释性。其“人工智能平台格物Neosoph”，已作为协和医院国家医学中心重点项目进行了申报，致力于解决核心技术卡脖子的问题。

影像识别+血流动力学+因果推断技术路径非常适合应对脑科这种复杂医学问题，经过两年的随访校验，同心医联动脉瘤稳定性预测模型实现超过85%预测准确率。

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