盘点 | 一文看懂AI医疗本月7大新进展

随着科学及计算机技术的发展，数字化时代的来临极大程度上改变了我们这一代人的生活方式。除了衣食住行，在医疗健康领域中，数字化的渗透也日益深入且多样，从疾病的预防、风险评估、早期诊断、手术、药物治疗，到日常的家庭健康管理，数字化都在其中提供了不小的助力。在今天的文章中，药明康德内容团队将为读者们盘点7月以来，在数字医疗领域有哪些值得关注的新动作。

罗氏（Roche）一年内与Medial EarlySign再度建立合作，利用AI模型早期诊断肺癌

Medial EarlySign是一家基于人工智能（AI）进行临床预测分析的创新公司，通过与全球先进的医疗保健组织和研究中心合作，加上经验丰富的数据科学家开发的技术，可以为合作伙伴提供定制的临床数据和机器学习服务。

2021年9月，Medial EarlySign与罗氏诊断部门首次建立合作，专注于胃癌早期识别的个体化健康解决方案。今年7月，Medial EarlySign宣布与罗氏达成合作关系，将通过基于循证的创新人工智能解决方案助力肺癌的早期发现，加速肺癌的早诊早治。Medial EarlySign开发的LungFlag模型可以通过使用基于各种号（包括基本人口统计、医疗、药物和常规临床实验室数据）的已经过验证的高精度模型，帮助合作伙伴将更多的精力集中在被LungFlag标记的特定亚群上，对早期患者提供更合理的追踪筛查。

Fairtility的AI体外受精（IVF）结果决策支持工具CHLOE EQ获欧盟认证

CHLOE EQ是以色列AI创新公司Fairtility开发的一种胚胎分类和选择AI决策支持工具，有潜力帮助生育诊所改善临床结果、降低胎儿成功诞生所需的IVF周期数并提高胚胎学专家的工作效率。具体而言，CHLOE EQ可以用于提供胚胎活力评估，包括预测囊胚的形成、着床和分裂，并能给胚胎按质量进行排序。此外还可以自动化原先需要手动的步骤，对每个胚胎的形态动力学和原核（PN）计数进行自动注释，这些每日观察结果经胚胎学家核实后可直接汇总写入每个患者的电子病历（EMR），这将大大提高胚胎学家的工作效率。据悉，受精后30小时CHLOE EQ即可评估胚胎的活力，胚胎学家和IVF专业人员还可以挑选出最有可能成功的胚胎，尤其是当有多个适合的胚胎可供选择时。

目前该算法已在一个大型具有代表性的测试集中进行了验证，并在超过5万个胚胎中进行了临床测试。在植入预测方面，CHLOE的表现比胚胎学专家好10%。但这并不代表CHLOE能取代胚胎学专家，而是帮助胚胎学家相比于没有辅助设备时能够做出更好的决策。

飞利浦AI赋能的SmartScan磁共振（MR）加速软件获FDA批准

SmartScan是Royal Philips公司开发的由其AI软件SmartSpeed驱动的MR加速软件，近期已获得了FDA 510（k）认证。

飞利浦公司称，与传统的MR扫描相比，SmartScan可将分辨率提高65%，使MR扫描速度提高三倍的同时几乎不损失图像质量。由于越来越多像癌症患者或其他有MR成像检测需求的患者正在接受需要精确诊断的个体化治疗，扫描时间更短将能够帮助医院处理更多的患者。该软件可以覆盖97%的临床方案，包括注射造影剂、扩散加权成像和脑、肝、心脏以及肌肉骨骼系统的定量扫描。

Healthy.io家庭肾功能AI检测Minuteful Kidney获FDA批准

Minuteful Kidney是Healthy.io公司开发的一款可在家中使用的肾脏疾病早期检测产品，只需要一台搭载了iOS或安卓系统的手机和AI驱动的程序，即可将手机摄像头转变为医疗设备，并获得临床等级的检测结果，近期已获得了FDA 510（k）认证。

每年一次的尿白蛋白/肌酐测试是早期检测慢性肾脏疾病的金标准，然而在美国，大约有80%的高危人群没有进行应有的检测，从而面临着肾衰竭的高风险，以及心脏病发作、中风等健康相关问题。Healthy.io公司称，Minuteful Kidney可以把这种检测在家中实现，有了FDA的批准后，方便推进大规模的筛查以发现潜在的肾脏疾病患者，并尽早治疗。这可以帮助每年减少1200亿美元在肾脏疾病上的开支。在与保险公司合作的纳入了10万例受试者的临床评估中，Minuteful Kidney将未经检测人群的测试依从性提高到了50%。此外，Minuteful Kidney还被英国国家医疗服务体系（NHS）作为早期预警肾脏疾病的主要AI工具，为NHS节省了约6.15亿英镑。

Eko用于成人和儿童的心脏病检测的杂音分析AI获FDA批准

Eko是一家推动心脏和肺部疾病检测的数字健康公司，其开发的Eko杂音分析软件（EMAS）在近期获得了FDA的批准，用于检测和表征成人及儿童患者中的杂音，包括区分和识别能够提示瓣膜性心脏病的单纯性杂音和结构性杂音。

超过800万的美国人被诊断出瓣膜性心脏病，这种疾病通常首先使用听诊器确诊，但估计有多达数以百万计（57%）的瓣膜性心脏病患者被漏诊。通过EMAS和Eko的数字听诊器相结合，可以将传统的听诊器变为一种客观、低成本的筛查工具，帮助临床一线工作者在几秒内就能识别出重大结构性心脏病。

Eko在其新闻稿中表示，当全科医生使用传统听诊器检测重大结构性心脏病时，敏感性为44%，特异性为69%。当使用EMAS识别瓣膜性心脏病时，总体敏感性为85.6%，特异性为84.4%。在≥18岁的成年人中，使用EMAS识别结构性杂音的敏感性为90.2%，特异性为90.6%。总而言之，EMAS能够大大提高医疗人员识别瓣膜性心脏病的准确性和一致性。

费城儿童医院（CHOP）智能算法助力注意力缺陷/多动障碍（ADHD）患者诊断

CHOP应用基因组学中心（CAG）的研究人员基于现有的电子健康记录（EHR）开发了一种算法，用于区分仅患有ADHD的患者，和除了患有ADHD还患有其他相关共病的患者，帮助减少这类患者的诊断困难，以便接受个体化的治疗方案。

多动症是一种复杂的疾病，影响了大约5%~8%的学龄儿童和2%~4%的成人。多动症的诊断难点在于其有三种不同的类型，并且有一半的多动症患者还伴有学习障碍、睡眠障碍、焦虑症等一系列其他疾病。为了更好地区分这些患者，研究人员开发了一种多源算法，并利用CHOP和CAG的数据库进行了纳入51293例患者的回顾性病历对照研究。研究显示，该算法的测试结果非常准确，对ADHD的阳性预测值高达95%，针对对照组的阳性预测值也达到了93%。

诺华与妙佑医疗国际的衍生公司Anumana合作开发心电图（ECG）读取AI

近日，AI驱动的健康技术公司Anumana与诺华公司启动了一项多年战略合作，试图通过部署一系列AI驱动的软件解决方案来检测潜在的心血管疾病。这项合作将推动ECG AI算法的开发，旨在帮助医生加快检测和干预先前未检测到致命性心脏疾病的患者。目前，该ECG AI算法尚在开发中，并且还没有取得FDA的商业临床使用授权。

这款软件被设计用于检测和记录人类无法解释的心电图号，以识别未诊断的左心室功能障碍，或是导致心脏衰竭的心脏泵血功能衰弱。此外，导致心脏病发作和中风的动脉粥样硬化性心血管疾病也在可被筛查的范围内。Anumana将与妙佑医疗国际的专家合作，开发基于循证的数字护理解决方案，以优化指南指导的治疗路径，从而降低潜在可避免的住院和心血管死亡风险。

从以上这些新闻中我们可以发现这样一个事实，通过AI与各类现有设备的有机结合，能帮助临床医生将检测、诊断、疾病预测、风险评估等临床中常见的工作流程的准确性、可及性都提高一个台阶，从而改善患者的结局。期待未来，数字医疗领域能给我们带来更多的惊喜！

参考资料

[1] EarlySign Announces Strategic Collaboration Agreement with Roche on AI Solution for Early Detection of Lung Cancer. Retrieved July 7, 2022, from

[2] Fairtility Granted CE Mark Under New European Medical Device Regulation (MDR) for AI Decision Support Tool, CHLOE EQ™. Retrieved July 5, 2022, from

[3] Philips spotlights latest AI-powered, software-defined MR smart systems at ECR 2022. Retrieved July 12, 2022, from

[4] Minuteful Kidney Receives FDA Clearance. Retrieved July 12, 2022, from

[5] FDA Clears Eko’s Heart Disease Detection AI for Adults and Pediatrics. Retrieved July 12, 2022, from

[6] CHOP Researchers Develop Algorithm to Help Distinguish ADHD Symptoms from Related Conditions. Retrieved July 12, 2022, from

[7] Anumana Collaborates with Leading Global Health Care Company to Detect Heart Disease Using Artificial Intelligence. Retrieved July 13, 2022, from

内容团队报道

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