AI與影像技術深度融合，攻克腦科疾病難題

目前，雖然許多影像技術已經廣泛應用于腦疾病檢查中，但針對老年癡呆癥等神經退行性疾病，PET有自身很大的優勢。通過將PET，MRI和其他臨床指標結合，形成多模態AI診斷分析結果，有助于減少醫生誤診漏診造成的治療方案延誤或錯配，可以降低病人不必要的痛苦和經濟負擔。以同心醫聯為例，公司就重點探索了AI在腦科疾病輔助診斷領域的應用，并取得了突破進展。據悉，同心醫聯團隊采用了因果推斷+深度學習相結合的算法，使用統一算法平臺解決不同腦科疾病問題，提高算法的泛化性和可解釋性。已擁有腦科疾病AI算法等多項發明專利和軟件著作權，包括在動脈瘤、頸動脈斑塊、腦腫瘤等領域有著廣泛知識產權布局。

不過，目前影像AI也面臨兩大問題：技術成熟度和商業化變現問題。通過大醫院訓練出的算法，是否能夠適應廣泛的醫療機構，算法泛化性問題如何解決。其次，AI產品拿到醫療器械注冊許可證，是否能夠實現商業變現，是一個巨大的挑戰。為此，同心醫聯也在積極探索技術的進步和商業化變現，希望與賽諾聯合醫療展開合作，利用其自主研發的，具有200皮秒量級飛行時間的PET/CT，實現技術探索和商業推廣。