數(shù)據(jù)，被譽為二十一世紀的“石油”。利用數(shù)據(jù)，可以模仿飛機飛行、汽車碰撞；可以探索光年之外的星辰，也能尋找深埋地下的礦藏；還可以幫助企業(yè)調(diào)整貨架的擺放，預(yù)測未來的銷量。憑借超能力，數(shù)據(jù)躍升為新型生產(chǎn)要素。石油儲量曾是工業(yè)時代國家富足的象征，而在數(shù)字經(jīng)濟新時代，源源不斷生成的數(shù)據(jù)如同永不枯竭的“石油”。

對此，鄭州大學(xué)蔣慧琴教授在由存儲產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟主辦的“元宇宙存儲研究與實踐”技術(shù)沙龍上表示，河南省擁有近一億人口，基于人數(shù)多、病例全的大數(shù)據(jù)優(yōu)勢，為醫(yī)療元宇宙研究和探索提供了海量、多元的原始數(shù)據(jù)集。

追求“病癥可視、名醫(yī)普濟”

元宇宙是整合多種新技術(shù)產(chǎn)生的下一代互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用和社會形態(tài)，它具有大、多、增三大特點。

第一個特點是“大”，基于擴展現(xiàn)實技術(shù)和數(shù)字孿生實現(xiàn)時空拓展性；第二是“多”，基于人工智能和物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)虛擬人、自然人和機器人的人機融生性；第三是“增”，基于區(qū)塊鏈、Web3.0、數(shù)字藏品等實現(xiàn)經(jīng)濟增值。通過在社交系統(tǒng)、生產(chǎn)系統(tǒng)、經(jīng)濟系統(tǒng)上實現(xiàn)虛實共生，每個用戶都可進行內(nèi)容編輯、生產(chǎn)并擁有數(shù)字資產(chǎn)。根據(jù)清華大學(xué)《元宇宙發(fā)展研究報告2.0版》，醫(yī)療元宇宙的目標是實現(xiàn)病癥可視、名醫(yī)普濟。

首先在病癥可視方面，CT、DR、核磁共振等所有的影像設(shè)備，目標就是病癥可視，因為器官是在人體內(nèi)部，是看不見的，所以第一代醫(yī)療器械的目標就是將看不見的東西可視化。

比如肺結(jié)節(jié)定位與三維可視化技術(shù)，通過醫(yī)療器械拍出來一片一片的內(nèi)部切片圖像，讓“看不見”的人體器官“現(xiàn)出原形”，甚至可以構(gòu)建全息數(shù)字人，為手術(shù)規(guī)劃提供參考。

其次是名醫(yī)普濟，遠程醫(yī)療、分級診療能夠增加專家資源的普惠性。

比如鄭州大學(xué)第一附屬醫(yī)院被稱為全球第一大醫(yī)院，醫(yī)生每天都很勞累、辛苦，如何把大醫(yī)院醫(yī)生的能力延伸、擴展到基層，這就可以借助元宇宙、AI等新技術(shù)的力量，推進遠程診療，讓更多的患者不用到省城看病，在家門口得到專業(yè)的診治，實現(xiàn)“破困賦能，善莫大焉”。

想想看，如果把14億人口的體檢數(shù)據(jù)、生物器官數(shù)據(jù)全部上傳到元宇宙，基于醫(yī)療元宇宙里的大數(shù)據(jù)分析做出精準評估，打造私人定制的智能監(jiān)控專家，幫助人們擁抱健康生活方式，帶來的價值將難以估量。

元宇宙技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)四處扎根

VR虛擬現(xiàn)實、AR增強現(xiàn)實、AI人工智能等元宇宙領(lǐng)域的新技術(shù)，在醫(yī)療行業(yè)擁有廣闊應(yīng)用空間。

首先，VR、AR技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)，主要用來解決人機融生性問題。以腹腔鏡微創(chuàng)手術(shù)支援系統(tǒng)為例，我們知道膽結(jié)石手術(shù)，傳統(tǒng)方式是在腹部開一個大窟窿，新型微創(chuàng)手術(shù)創(chuàng)口很小，但由于微創(chuàng)手術(shù)內(nèi)部信息看不見，需要用內(nèi)視鏡跟手術(shù)前CT拍攝的數(shù)據(jù)進行配準，通過虛擬現(xiàn)實仿真來指導(dǎo)手術(shù)進行。這里隱藏了什么呢？

科幻小說《三體》里寫道，太陽系被未知文明的二向箔從3D狀態(tài)拍成了2D狀態(tài)，損失了幾乎所有的生命；地球的故事告訴我們，如果三維影像是“弱水三千”，二維切片則是“只取一瓢”，其間差別是巨量的數(shù)據(jù)。而元宇宙里的VR和AR，正是把二維CT切片組合成三維立體的“全息數(shù)字人”，信息量變得空前豐富，醫(yī)生可以360度無死角的觀看到手術(shù)部位，治療效果將得到提升。未來類似“圖像引導(dǎo)外科”的產(chǎn)品還有很多，VR、AR技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域擁有廣闊發(fā)展空間。

其次，臨床對精準醫(yī)療的迫切需求。尤其是腫瘤，早期發(fā)現(xiàn)、早診早治是提高生存率的重要步驟，而早期發(fā)現(xiàn)需要精準診斷，診斷錯了是致命的。此后，在治療過程中還需要精準治療，愈后需要精準的康復(fù)方案。

精準醫(yī)療需要用到元宇宙里的人工智能技術(shù)，包括早期的CADe（Computer-assisted detection）計算機輔助檢測，能夠減少漏診率；另外還有CADx（Computer-assisted diagnosis）計算機輔助診斷減少誤診率。

舉個例子，過去醫(yī)學(xué)影像主要是醫(yī)生用眼睛去觀察，很難做到定量的評估；現(xiàn)在基于元宇宙技術(shù)，可以對影像進行智能檢測、智能分類、智能分割，通過多模態(tài)信息融合大數(shù)據(jù)分析，提供輔助診斷方案。

關(guān)于人工智能技術(shù)輔助診斷業(yè)界有兩種觀點，一種是輔助醫(yī)生，一種是代替醫(yī)生，專家學(xué)者對此爭論不休。

蔣慧琴教授表示：“我贊同的是輔助醫(yī)生，我理解的人工智能就是為每位醫(yī)生配備一個機器助手?！?/p>

這個機器助手要調(diào)用存放在存儲設(shè)備里的大數(shù)據(jù)，例如乳腺癌的診斷需要用到多種數(shù)據(jù)，像超聲、X線攝影還有病理等多模態(tài)數(shù)據(jù)，用這些歷史的數(shù)據(jù)進行智能計算，然后得出一個結(jié)果。在機器助手背后，需要解決數(shù)據(jù)存儲、讀取的問題，算力、算法如何設(shè)計的問題，通過人機融生構(gòu)建醫(yī)療領(lǐng)域的機器助手。

人機融生目前在醫(yī)學(xué)應(yīng)用中經(jīng)歷了兩個階段。傳統(tǒng)CAD計算機輔助檢測，需要醫(yī)生手動輸入圖像、抽取特征、歸類然后輸出結(jié)果，效率偏低且容易有“漏網(wǎng)之魚”?，F(xiàn)在基于深度學(xué)習(xí)的CAD技術(shù)，是構(gòu)建一個模擬人腦的、深層次的、一體化的網(wǎng)絡(luò)，自動提取本質(zhì)特征并輸出最終結(jié)果，提高檢測診斷的準確率，效率溜到飛起。

“我跟醫(yī)生接觸的比較多，醫(yī)生的研究熱點是放射組學(xué)、影像組學(xué)、放射基因組學(xué)，這些研究都離不開多模態(tài)數(shù)據(jù)的支持”，蔣教授表示。以拍CT為例，拍CT是為了獲取影像，此后需要做的第一步就是特征提取，定位病灶在哪里并把這個病灶篩選出來進行特征提取，然后觀察病灶的三維的特征、形狀，根據(jù)形狀的各種特征去判斷是結(jié)節(jié)或腫瘤是惡性的還是良性的，惡性度有多少，分期分級，這就是醫(yī)學(xué)的一個過程。這個過程中，醫(yī)療人工智能需要跟數(shù)據(jù)存儲進行緊密的結(jié)合。

醫(yī)療元宇宙的關(guān)鍵：使用的高質(zhì)量數(shù)據(jù)越多，越智能

隨著影像檢測需求倍增、影像檢測人數(shù)逐年遞增，現(xiàn)在很多醫(yī)院都開始部署多排CT、核磁共振等高端影像設(shè)備，影像診斷也快速從眼睛閱片發(fā)展到基于PACS系統(tǒng)的“軟讀片”。爆發(fā)式增長的影像需求給數(shù)據(jù)存儲設(shè)備帶來巨大挑戰(zhàn)，一次CT檢查就會獲取六千多幅圖像、一個病人可能還會做多種檢查，每次拍片之后要將數(shù)據(jù)全部傳輸?shù)椒?wù)器、最后落盤到存儲設(shè)備中。此后各個終端會調(diào)閱影像、寫報告，寫出來的報告再存儲，然后臨床各個科室再調(diào)閱影像和報告，進行影像大數(shù)據(jù)分析并再次存儲。這些過程在醫(yī)院中無時無刻不在發(fā)生，可以這樣講，醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)時代已然來臨。

影像大數(shù)據(jù)時代，各類醫(yī)學(xué)影像都存在PACS里面，臨床的信息都存在HIS里面，檢查檢驗信息都存在LIS里面，這些數(shù)據(jù)的保存要求是在線三年、離線三年，數(shù)據(jù)需要長期保留。數(shù)據(jù)顯示，美國醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)年增長率為63.1%，放射科醫(yī)師年增長率僅僅是2.2%，差距60.9%；中國影像數(shù)據(jù)年增長率為30%，放射醫(yī)師年增長率4.1%，差距為23.9%。所以僅靠醫(yī)生人眼觀察巨量影像面臨著巨大的挑戰(zhàn)，這給人工智能為代表的元宇宙技術(shù)帶來了發(fā)展空間。

深度學(xué)習(xí)雖然已經(jīng)在研究了，最早的從皮膚癌到肺結(jié)節(jié)的智能篩查再到基于鉬靶的乳腺篩查這都是熱點，一直在研究，但是真正投入臨床應(yīng)用還有距離，為什么？

“最大的難點目前就是缺乏高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)”，蔣慧琴表示。機器學(xué)習(xí)有三要素，數(shù)據(jù)、算法和判別準則。算法再好，沒有數(shù)據(jù)去學(xué)習(xí)，就無法建立判別準則。缺乏高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)那就不行，后端就沒可能進行落地應(yīng)用。所謂標注數(shù)據(jù)，就是醫(yī)生專家診斷過、驗證過的數(shù)據(jù)，醫(yī)師的意見附在這個數(shù)據(jù)里面，這樣的數(shù)據(jù)是非常稀缺的，這就是難落地的原因。

“對此 ，我們團隊開發(fā)了PACS系統(tǒng)，包括院級PACS和云PACS”，蔣慧琴表示?；谶@套系統(tǒng)，采集CT、核磁、超聲等科室數(shù)據(jù)，并將醫(yī)生的影像分析、影像診斷報告留存下來提供標注數(shù)據(jù)，結(jié)合人工智能技術(shù)讓PACS系統(tǒng)為醫(yī)生閱片、決策提供支持和幫助。目前這套PACS系統(tǒng)已經(jīng)在鄭州市第15人民醫(yī)院建成院級PACS系統(tǒng)、在鄭大一附院建成科研用大數(shù)據(jù)采集平臺、在鄭大五附院定制開發(fā)了三甲院級PACS系統(tǒng)，等等。

其中在河南當?shù)氐腜ACS醫(yī)療影像業(yè)務(wù)中，浪潮存儲能夠提供醫(yī)療影像分層存儲解決方案，基于集中式存儲保存高速在線數(shù)據(jù)、基于分布式存儲保存溫數(shù)據(jù)，并用備份系統(tǒng)做離線數(shù)據(jù)歸檔，從而實現(xiàn)熱溫冷冰數(shù)據(jù)全生命周期管理，在影像數(shù)據(jù)讀取效率和成本之間實現(xiàn)均衡。

“利用我們構(gòu)建的大數(shù)據(jù)平臺，我們用帶著專家意見的高質(zhì)量標注數(shù)據(jù)進行新一代元宇宙技術(shù)研究，以新冠肺炎、肺癌、乳腺癌和肝癌為特色病種，研發(fā)了VR三維重建、X線鉬靶圖像檢測、肝癌自動分析等基于大數(shù)據(jù)的人工智能輔助診斷和療效評估新技術(shù)，這就是我們展示的元宇宙技術(shù)應(yīng)用實例”，蔣教授表示。

未來 人機融生是方向

智能影像診斷領(lǐng)域，最初從圖像處理與分析開始，后來經(jīng)歷了定量成像、作為第2意見的計算機輔助診斷，然后從雙重圖片的開始，圖像檢索、深度學(xué)習(xí)技術(shù)出來后，開始出現(xiàn)作為第1意見的CAD，影像科開始討論機器是否會代替醫(yī)生、超越人類。

蔣慧琴教授提出了醫(yī)療元宇宙的未來暢想：“未來我覺得人機融生是方向，下一代AI PACS會成為人機融生的新模式，在人體內(nèi)部元宇宙會在微觀的方向發(fā)展，在細胞級、DNA級展開研究，形成微觀層面的元宇宙數(shù)字世界?！?/p>