原标题:华科在线 | 如何在脑出血诊疗中 应用人工智能及新一代导航—北京协和医院 冯铭


神外前沿讯,2020年9月20日下午,在第九届世界华人神经外科学术大会会.前线上学术周的会场《 高血压脑出血精准评估与手术治疗》上,中国医学科学院北京协和医院神经外科/中国医师协会医疗大数据学组 冯铭教授以《 人工智能及新一代导航在颅内出血诊断与治疗中的应用》为讲题做线上学术分享。
北京协和医院神经外科团队在最近半年和50家兄弟单位一起建立了一个脑出血的多中心数据库。在此基础上,结合人工智能技术做了一些工作。在 王任直教授领导下,该团队和 常健博、陈亦豪博士一起做的工作, 冯铭教授代表团队分享其中前期的成果。
冯铭教授也指出,近两年,医疗大数据和AI在医学治疗中用得非常多,除了脑出血之外,我们神经外科在肿瘤、功能神经外科方面都有很多的文献报道。目前为止,AI还只是医生的辅助工具,最终诊断、决策,还要靠医生来最终做出决策;AI能够帮助医生,尤其是一些比较繁琐的,需要较大的运算工作,其实可以为我们提供一些帮助。当然,在相当长的一段时间内,AI替代不了人类或者说超过人类,能够帮助医生做一些有益的工作。
本次讲课主要内容如下(经演讲者本人审核并授权神外前沿发布)
一、脑出血智能影像分析及临床应用
1.流行病学
这是2019年《Lancet》上一篇比较新的综述。卒中疾病负担重,卒中在中国所有疾病中排名第一,约2633万/10万(2017年);在中国死亡原因排名第一,约149/10万人;在全国分布不均。

在城乡差异、地区差异、国家差异等方面也有一些统计的数据,治疗效果差异大。
这次我们主要讲高血压脑出血(ICH),指原发性非外伤性的颅内出血,也称自发性脑出血。中国脑出血诊治指南(2014版)显示,高血压脑出血占急性卒中20-30%,致死、致残率很高,治疗效果差异大,疾病负担重,对病人和家庭的影响非常大。
在临床中,我们关注几个方面:一是诊断——是否存在脑出血?二是脑出血部位——在什么位置,按脑出血分类,是脑实质出血、脑室出血、蛛网膜下腔出血,还是硬膜外出血或硬膜下出血;三是脑内一些常见生理性的钙化区分,如松果体钙化、双侧钙化等。
2.面临的困境
在脑出血的临床治疗中,近几年随着指南的规范和手术治疗水平的提高,死亡率已经有了明显的下降,但还有很多临床问题解决不了:
(1)血肿体积计算,目前临床上比较常用多田公式,对于不规则的血肿,并不能准确预估估血肿体积,也不能很好指导我们临床适应症的选择,有些文献提出了其它方法和建议;
(2)脑水肿,我们关注得比较少,水肿差异性原因,对ICP、神经功能的影响大,我们也想做些工作;
(3)脑疝的程度,中线以及颞叶沟回位移的程度与脑疝的关系,脑疝是否也能分级?
(4)血肿扩大/再出血的风险评估,如何判断患者会不会再出血或血肿是否会扩大?
(5)神经功能评估,血肿大小、形态、位置与功能的关系;
(6)能不能通过影像,通过无创的方式来判断颅内压的走势,不用放颅内电极,通过无创的方法,结合大量医学影像数据和人工智能的方法,达到无创的预测;
(7)脑血流改变,血肿、水肿得占位对局部血流得影响;
(8)手术时机的正确选择,基于所有影像信息,能否判断合理的手术时机?
3.临床研究线路图
我们前期收集了大约5000例病人的影像和临床的资料,建立一个多中心的脑出血数据库。
人工智能影像分析模型,我们和香港中文大学、腾讯AI Lab(人工智能实验室)进行了模型的构建、验证,目前这项工作还在进行中。
4.脑出血数据库

关于脑出血数据库的相关指标,目前数据库也在建设和完善当中。
5.流程构架
这个数据库我们和50多家医院合作,进行了数据脱敏处理和标注,有一部分数据先通过人工标注,然后通过机器学习和深度学习的方法,构建模型以后,再通过深度学习进行自动标注。因为数据量太大,单纯靠人工标注工作量非常大,我们也初步建立了自动标注的模型。

基础工作建立之后,再结合AI的方法进行相关工作,比如结合临床当中遇到了一些没有解决的问题,比如说出血量的多少?水肿量是多少?血肿如何分布?周围组织结构、脑出血血肿扩大预测等;我们期望,利用AI的方法,结合AI建立便携式的导航等等。
6.脑出血智能影像分析平台

7.预测及尚未解决的问题
现在除了预测血肿扩大之外,我们还在尝试做一些其他工作,预测尚未解决问题,包括预测出院时的预后(GOS/死亡)、推测出血原因、预测疾病进展等等。
二、导航应用
1.系统设计(基于移动计算平台)
目前比较常用的是光学导航,在大医院当中应用比较广泛。
常用的机器人或一些导航设备做血肿穿刺的过程,大家都非常熟悉了 (附见后PPT课件);
用AI法做一些导航工作,用手机或平板这种非常普及的介质,能够更方便、更简易的为临床大夫提供导航帮助。
现在导航系统,利用导航探针来实现NDI导航工作。
2.术中注册
我们配准的过程,在3D打印模型上进行注册,面部导航注册。在标记点进行图像匹配注册,然后形成了marker,进行自动配置。
3.配准方案和 穿刺导航
三、大数据、AI与脑出血:总结
• 随着科技的发展,大数据、AI给我们的工作、生活,包括医疗带来极大的便利和帮助;
• AI做为辅助工具,可以做出诊断、治疗决策,提高整体水平;
• 简单、方便、实用,是AI发展的方向和目标;
• 增加医生的信息和储备量,为医生工作提供数据支持,减少医生的工作量,但是替代不了医生的工作;
• 在发展AI的同时,更应以人为本,关注人文关怀。
课件:机器人或导航设备做血肿穿刺









本期演讲专家简介

冯铭 副教授,北京协和医院神经外科副主任医师,医学博士,硕士研究生导师。任中国医师协会医疗大数据学组副组长,世界华人医师协会神经科学学组副组长、中国医师协会智慧医疗分会青年委员、北京医学会神经外科分会委员、北京医学会神经外科智能开发和应用学组委员、中国垂体腺瘤协作组委员、中国卒中学会复合介入神经外科分会委员、中国神经学会委员。对神经外科的基础理论、专业知识掌握全面,熟悉神经外科常见病的诊断和治疗。擅长垂体腺瘤、颅咽管瘤、脑膜瘤、生殖细胞肿瘤的疾病的显微外科手术及神经内镜手术、术后个体化管理及规范随访。2015年组织协调撰写了我国第一个库欣病诊治专家共识。
相关报道
智慧神外| 协和医院冯铭:大数据和人工智能在神经外科中的应用(访谈及课件)
研究|人工智能在颅内出血诊断与治疗中的应用-北京协和医院 常健博 王任直 冯铭
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