发布日期：2017-12-04
放射治疗与手术和化疗是目前肿瘤治疗的三大主要手段。利用医学图像引导, 放疗病人不需要开刀, 住院时间短和恢复快。将人工智能技术应用在放疗领域，已经成为了很多医疗AI公司的一大主要研发方向。例如，此前我们曾经介绍过的连心医疗、视见、柏视等公司都在这一方向上有产品布局。
今年3月份在安徽合肥成立的慧软科技公司也将AI与放疗的结合作为了主攻方向。
目前放疗过程中对于人工智能的需求比较明确：
首先，在放疗前，每个病人需要拍摄医学影像（CT、MRI等）几十甚至上百张，放疗医生凭借经验勾画每个患者的放疗靶区需要半小时至几个小时，耗时耗力，导致治疗病人有限，勾画的精确度不理想。受医生经验、情绪、耐心等因素的影响，不同医生勾画同一个病人的医学影像靶区会产生不同的勾画效果。
其次，在制定肿瘤放射治疗计划时，需要大量的计算量，传统计算方式速度慢、花费时间长、成本高，严重降低医生的制定治疗计划的效率。
再加之目前放疗的物理治疗师资源匮乏，导致能够接受放疗的患者数量有限。因此，利用人工智能技术来突破现有的放疗发展瓶颈成为医疗从业者们的期待。
目前慧软科技正在研发三类产品：
1、智能医学图像处理软件
运用深度学习和大数据技术的方法自动勾画医学图像中肿瘤的靶区，自动分割肿瘤与非肿瘤组织，精确勾勒放疗靶区，医生只需要对自动分割后的影像进行审核，微调和修改，减少了医生的工作量。同时经过自动勾画过的影像可以给年轻医生提供参考，减少他们的出错概率，实时的帮助医生提高靶区勾画的准确度。
2、智能治疗计划软件
基于大数据进行放射治疗计划自动设计，基于先验知识自动制定最优放疗计划。自动计划工具主要包括：商用的治疗计划系统（TPS）；先前经验的数据统计与分析，针对肿瘤类型、肿瘤周期、患者性别体重等参数对数据进行划分，形成人工智能学习的专家库；最后，通过分析现在要治疗患者情况相似的病例，并根据分配的优先级别给出最终方案的先验的变化范围，它能够评估由 TPS 生成的治疗计划，并自动分析与人工智能设计最优方案相一致的治疗计划。基于大数据和深度学习的放疗计划自动设计可以在分钟量级内优化出最优放疗计划。
3、VirualDose辐射剂量云计算软件
通过创建不同类型的人体模型，VirtualDose精准解决了CT中X射线放射剂量的跟踪和报告需求。产品采用Saas（软件即是服务模式），将计算模块布置在云端，医院用户通过云端操作计算即可得出辐射剂量报告。云端积累的不同人类模型数据也将为后续的深度学习优化做准备。为CT检测做出剂量评估，确保剂量在安全、有效的范围内。技术方面创新型地将基于GPU的蒙特卡洛计算方法应用于剂量计算，提高医生的评估效率及安全性。
目前已经与10多家医院达成了科研合作，在胸部肿瘤上的技术与数据储备都比较成熟，目前正在产品化阶段，预计明年正式推出第一版产品。
对于未来商业模式的考虑，慧软科技CEO裴曦表示，慧软将主要以软件的销售为主，并将面向基层医院推出基于SaaS平台的医学影像和放射治疗软件，提升基层放疗物理治疗师的技术水平。
据了解，慧软科技的创始人徐榭博士为中组部“千人计划”国家特聘专家、中国科学技术大学教授、博导，美国国家标准局（NIST）年度工作评审专家委员会成员，美国电离辐射测量和标准委员会（CIRMS) 主席。CEO裴曦为中国科学技术大学放射医学物理中心副教授，中国生物物理学会辐射与环境专业委员会委员，中国生物医学工程学会精确放疗技术分会委员。
来源：36氪
