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“影像院士”王振常——

“看”向精微處 治在未病時

本報記者 熊 建
2024年11月19日13:43 | 來源:人民網(wǎng)-人民日報海外版
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原標(biāo)題:“看”向精微處 治在未病時(大健康觀察·醫(yī)之大者)

對于任何疾病,早發(fā)現(xiàn)、早治療都是治愈率高、花費少的不二法門。

怎么做到“早”?王振常院士的回答是:影像。“通過影像取得證據(jù),發(fā)現(xiàn)早期病變,精準(zhǔn)定位和定量,從而實施臨床個性化治療。”他說。

作為北京友誼醫(yī)院副院長,王振常院士常年致力于醫(yī)學(xué)影像學(xué)研究,開發(fā)新設(shè)備,填補相關(guān)領(lǐng)域空白,為診療提供更多、更可靠、更精細(xì)的證據(jù)。同時,他推動AI賦能,探索“治未病”的新思路,優(yōu)化升級查體方案,助力推進“以治病為中心”向“以人民健康為中心”轉(zhuǎn)變。

而這一切,要從耳朵里的一塊小骨頭說起。

及早“看到”病變征兆

鐙骨,人體內(nèi)最小和最輕的骨,只有兩三毫米長、三四毫克重。

別看這么不起眼,鐙骨一旦出現(xiàn)病變硬化,就會引發(fā)耳硬化癥,導(dǎo)致耳聾。“我們之前使用大型CT機,‘看不清’鐙骨之上細(xì)微的病變情況,除非病程發(fā)展到中晚期。”王振常說,只要明確了病因和病變位置,制定手術(shù)方案時就能心中有數(shù),更換人工鐙骨即可,“因此,不是我們水平不行,設(shè)備的分辨能力最關(guān)鍵。”

設(shè)備不行就攻關(guān)設(shè)備。王振常組建學(xué)科交叉融合團隊,十年磨一劍,在2022年研制出了全球首臺分辨尺度達50微米的專用骨質(zhì)CT儀器,實現(xiàn)了分辨能力的跨越,突破了以往的“影像極限”。像鐙骨這樣精細(xì)結(jié)構(gòu)的病變,在影像學(xué)檢查下也可以一覽無余了,其他耳科疾病研究及臨床診療更是如虎添翼。目前,這種儀器全國已有十幾家醫(yī)院安裝使用了,對于聽力出現(xiàn)問題的患者是極大的利好。

聽力健康是保障身體健康、生活質(zhì)量和社會參與的重要基礎(chǔ)。“隨著老齡化社會的到來,如今聽力有問題的人越來越多,主要是耳鳴和耳聾。”王振常說,“耳鳴是因為聽覺細(xì)胞太過活躍,耳聾是因為聽覺細(xì)胞太不活躍。目前社會中各種壓力很多,耳鳴患者大約有2億人。”

雖然是常見病,但耳鳴的發(fā)病機理仍然是個謎。“目前我們只能通過現(xiàn)代科技手段解決功能問題,而機制方面并不清楚。”王振常說,“我們的目標(biāo)是讓耳聾的人重新聽見聲音,讓耳鳴消失。雖然這完全可行,但是需要解決許多科學(xué)問題。”而無論解決哪些問題,最終回到臨床,還是那個問題——怎么“看到”病變的征兆。

專用骨質(zhì)CT儀器的研制成功,給王振常帶去信心——各個領(lǐng)域的疾病源起都是可以早發(fā)現(xiàn)的。“我們觀察疾病是在不同分辨尺度上進行,假如觀察尺度在厘米級層面,那腫瘤只有長到一厘米以上才能發(fā)現(xiàn),那時基本上都是中晚期了,預(yù)后往往不理想;如果在毫米級層面,腫瘤長到三毫米或者兩毫米就能發(fā)現(xiàn),那么診斷治療干預(yù)措施完全不同,預(yù)后也完全不同。”他說,“如果能到微米級、納米級觀察層面,就能發(fā)現(xiàn)病變的整個遷移過程,就能真正實現(xiàn)‘治未病’了。”

目前醫(yī)學(xué)前沿研究已經(jīng)達到了如此精微的水平,但只停留在實驗室階段。“要想在醫(yī)院進行活體檢查,還指望不上。”王振常說,“我們先立足已經(jīng)做到的階段,再向著更深更廣的方向前進,一步一步向前走。”

瞄準(zhǔn)主動健康出力

任何研究都應(yīng)從臨床需求出發(fā),最終要回到臨床,指導(dǎo)臨床,滿足臨床。這是王振常做研究的內(nèi)在理路。

每天早晨6點多,王振常就到了醫(yī)院,開討論會,發(fā)現(xiàn)、解決臨床問題。“現(xiàn)在各個醫(yī)院使用的CT,從頭掃到腳,任何部位都可以掃描,這是通用型CT。然而它對某個器官或者某個部位的檢查并不理想。我們需要研發(fā)專用CT,比大型CT分辨能力更強、更加智慧、更加便捷和更加便宜,并且輻射劑量更小。”他說,“過去條件有限,一家醫(yī)院可能只有一兩臺CT,那時候需要這些設(shè)備是通用的。如今,一家大醫(yī)院可能已經(jīng)有十幾臺、20多臺CT了,可以進行差異化配置了。”

目前北京友誼醫(yī)院的20臺CT,就是通用、專用差異化配置。“急診配置通用的,五官、兒科配置專用的,給臨床醫(yī)生提供的信息更足、證據(jù)更多,讓臨床更有把握開展針對性治療。”王振常說,“這樣一來,對醫(yī)生的要求其實更高了。病灶越小越難分辨,越小帶來的問題就越需要思考,對人體生理、病理、物理、化學(xué)等各種信息的分析能力也就要越強。腫瘤已經(jīng)長到3厘米了,還需要醫(yī)生診斷嗎?誰都能看明白。”

在一般印象中,照CT、看片子,是為臨床“打輔助”,給診療“做支援”,作用似乎不大。王振常認(rèn)為還要看到另一面。“影像是關(guān)乎人民健康,尤其是主動健康的重要工具。”他說,“要實現(xiàn)主動健康治未病,一個是看體液,檢測血液、汗液、尿液、唾液等;一個就是影像。”

為什么有的疾病一發(fā)現(xiàn)就是晚期?“人的代償能力非常強,比如動脈硬化和血管狹窄,你知道狹窄程度到了什么程度才有癥狀嗎?狹窄到80%以上。冠狀動脈狹窄到80%以后才有缺血癥狀,那時候再治療就晚了。”王振常說,“如果在30%時就發(fā)現(xiàn)了問題,那可以通過藥物、營養(yǎng)、運動等綜合措施干預(yù),這就是主動健康,這就要靠影像獲取證據(jù)。”

健康中國行動要求大力推進“以治病為中心”向“以人民健康為中心”轉(zhuǎn)變,努力促進人民群眾不生病、少生病,延長健康壽命,提高生活質(zhì)量。在這個背景下,中國如何構(gòu)建主動健康體系,各界都在思考和努力。在王振常看來,其中關(guān)鍵就在于如何有效查體,如何客觀評估人體的健康狀況。“沒有什么能比客觀、科學(xué)的證據(jù)更能說明問題了。”他說。

訓(xùn)練AI賦能臨床

在影像科學(xué)領(lǐng)域深耕數(shù)十年后,王振常認(rèn)為,現(xiàn)在到了重構(gòu)放射科、升級影像學(xué)的時候了——因為AI來了。

“AI特別適合影像,因為底層邏輯都是數(shù)字化。”王振常說,目前的閱片模式還是人工為主,CT拍一個斷面就能顯示800幀圖像,閱片量很大,這就導(dǎo)致北京友誼醫(yī)院放射科每天工作人數(shù)達到400多人,還要加班加點,就是因為效率受限。而且人工閱片還有可能漏看、誤看。人工智能介入,能大幅減少工作量、降低差錯率。

但是目前數(shù)字影像人工智能尚不成熟,只是剛剛起步。截至今年6月,中國藥監(jiān)局批準(zhǔn)了92個影像相關(guān)的第三類醫(yī)療器械注冊證。根據(jù)《醫(yī)療器械監(jiān)督管理條例》,醫(yī)療器械按照風(fēng)險程度分為三類:第一類、第二類和第三類。第三類醫(yī)療器械的風(fēng)險最高,對其安全性、有效性必須嚴(yán)格控制,因此其注冊審批過程也最為嚴(yán)格。

AI應(yīng)用少是一方面,還有另一方面的瓶頸需要突破。“目前影像AI批準(zhǔn)的都是針對單病種的。比如,這種AI只能針對肺結(jié)節(jié),那種只能針對膠質(zhì)瘤。”王振常說,“在實際拍攝影像之前,醫(yī)生并不知道患者患的是什么疾病,要對某個身體區(qū)域進行全面評價,例如肺部有幾千種病變,僅針對肺結(jié)節(jié)開發(fā)的人工智能滿足不了臨床要求。因此我們需要按照部位和器官開發(fā)新型人工智能,這樣才能解決AI賦能的問題。”

換言之,在當(dāng)前階段,CT設(shè)備需要開發(fā)專用型,而AI需要開發(fā)通用型。王振常正在這方面進行研究和探索。“目前我們在北京建有云影像平臺,將北京市二級以上醫(yī)院的影像數(shù)據(jù)收集起來。我作為北京市影像質(zhì)量控制與改進中心主任,牽頭進行數(shù)據(jù)整理,合格之后使用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集再進行訓(xùn)練,爭取將來形成針對某個器官的通用數(shù)據(jù)集。完成各個器官的數(shù)據(jù)采集后再集成為一個大系統(tǒng)。”他說。

這么多年下來,王振常的感受是“行醫(yī)的初心沒變,但是思想確實不同了”。以前,他的目標(biāo)是想成為一名好醫(yī)生,目前更關(guān)注培養(yǎng)人才和改變行業(yè),更加注重利用人工智能改變臨床,重構(gòu)放射科。

“按照我們的想法走下去,將來放射科會把AI影像轉(zhuǎn)化為傻瓜相機,一方面縮短成像時間,另一方面,檢查出來后通過AI進行判斷和分析,自動生成報告,醫(yī)生再核實一遍即可。”王振常說,“我們放射科已經(jīng)開發(fā)了這個模型,生成的報告非常專業(yè),下一步需要將其轉(zhuǎn)化為通俗版本,讓普通患者能夠理解。”

王振常表示,影像科重構(gòu)之后形成的經(jīng)驗完全可以推廣。“在人工智能和數(shù)字時代,數(shù)據(jù)是磚頭,如何形成建筑物,需要人工智能這樣的工具,需要我們利用它善作善成。”他說,“在這方面,我一直在努力,不敢懈怠。”

(責(zé)編:邵蘭、焦隆)

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