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依图医疗儿童骨龄AI三类证获NMPA批准

医健AI掘金志 来源:雷锋网 作者:雷锋网 2021-03-29 17:55 次阅读

依图医疗也加入了“领证”的阵营。

雷锋网《医健AI掘金志》消息,近日,依图医疗的儿童手部X射线影像骨龄辅助评估软件获得NMPA批准,这也是首个获批的儿童骨龄AI软件。

2020年,是头部医学影像AI企业的丰收之年。

科亚医疗、联影智能、数坤科技、深睿医疗、安德医智、推想医疗、硅基智能、Airdoc、乐普医疗等9家企业陆续获得了AI三类证。

此外,还有6家左右的企业通过审批绿色通道,也迈出了商业化的第一步。

取得三类证对于企业来说是商业化道路上的强大背书。终于,依图医疗也加入了“领证”的阵营。

在“AI四小龙”中,依图科技率先将AI技术应用于医疗领域。

2016年,依图科技完成由云锋基金领投的数千万美元B轮融资。同年,依图成立子公司依图医疗,开始布局医疗业务,并将AI技术用于医学影像分析。

在2017年中国医师协会放射医师年会上,依图医疗首次对外发布“人工智能+医疗”全链路医学研发平台,覆盖胸部CT、电子病历、乳腺钼靶/超声、神经系统MRI、临床决策支持平台、科研辅助平台等领域。

2017年9月,《医健AI掘金志》曾参加依图医疗和浙江大学附属儿童医院的合作仪式。

当时,双方共同发布了儿童骨龄智能辅助诊断系统,成为行业内较早布局儿科领域的医疗AI公司。

依图医疗总裁倪浩在接受媒体采访时表示,“在与医院合作的过程当中,我们看到了未来一起制定中国儿童骨龄新标准的可能。”

除了计算机视觉技术,2019年2月,依图和广州市妇女儿童医疗中心及其他几家机构研发的中文AI辅诊系统在医学科研期刊《Nature Medicine》上亮相。

这项技术具有行业性意义,有了这项技术,计算机能够通过NLP技术“读懂”中文病历,并进行初步诊断。

儿科,是依图医疗布局医学影像AI领域的一大特色。

依图医疗副总裁方骢曾向《医健AI掘金志》表示,当初选择儿科切入是本着一个非常朴素的想法——解决儿科医生短缺的问题。

从战略层面来看,中国0到14岁的儿童有2.6亿,中国的儿科医生只有13.5万,而且这个数字不断变小,大概2600个孩子中国孩子能够分配到一个儿科医生。

另外,由于儿童没有准确表达病症的能力,因此被称为“哑科”,要家长代为复述。这样的学科特点也是人工智能技术切入的一个非常好的场景。

从战术层面来看,成人全科很难实现闭环,但儿科比较容易实现数据的集中和临床的多中心。

方骢认为,找出一个省里最有代表性的医院,可以最大程度代表区域内所有儿童就诊的环境。

例如,与浙儿保合作后,依骨龄产品先后和北京、上海、陕西等地的头部儿童医院建立合作关系。其目的,就是为了让数据丰富起来、更具有统计学上的意义。

而且,依图医疗早期合作的几家医院,例如广妇儿、浙儿保等医院的级别和信息化程度比较高。在原有的信息化基础上进行AI应用的部署,难度就要小很多。

具体到这次的骨龄辅助评估软件。

该软件整合在2019年依图医疗推出的“儿童生长发育测评智能一站式解决方案”中。

解决方案包含了智能拍片、智能阅片、AI生长发育测评等多项功能,仅需5-10分钟即可完成“拍片-阅片-报告”全流程。

作为衡量青少年生长发育水平的重要指标,基于骨龄的生长发育测评相较于身高、体重等指标能够更加精准、客观地反映儿童实际生长发育水平。

然而,传统骨龄检测方法流程冗长,阅片效率低,一致性差,加之家长对于X光片辐射的担忧,极大限制了单次骨龄检测及随访在临床上的应用。

据了解,依图医疗的骨龄判读结果与高年资儿科内分泌医师绝对误差小于0.3年,达到资深专业医师水准,同时支持TW3、中华05、GP图谱法3种骨龄判读标准。

2019年,依图医疗健康产业部总经理苏晓鸣曾表示,“对于儿童内分泌疾病,早发现,早治疗是重中之重,尤其是在肥胖、性早熟等儿童内分泌疾病日益高发的社会环境下,绝不能仅仅依赖身高、体重等传统指标评估儿童生长发育状况,每年进行规律的骨龄检测,精准掌握孩子的生长发育情况相当必要。”

“AI+骨科”是所有医学影像AI赛道中,进展较快的之一。

2018年,美国FDA宣布批准Imagen公司开发的软件OsteoDetect上市,这款软件利用人工智能算法来检测成人患者的桡骨远端骨折情况。

2020年11月,联影智能也获得国内首张CT骨折AI三类证。

当然,除了骨龄、骨折检测,其他骨科疾病均有AI技术的施展空间。未来,AI将会辅助诊疗更为复杂的病变,比如肌腱损伤,骨肿瘤、小儿骨创伤等。

原文标题:儿童骨龄 AI 三类证获 NMPA 批准,依图医疗的「儿科梦」终有回报

文章出处:【微信公众号:IoT科技评论】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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原文标题:儿童骨龄 AI 三类证获 NMPA 批准,依图医疗的「儿科梦」终有回报

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