Caption Health：帮助领域外人员采集超声图像，AI辅助心脏超声采集系统上市！【海外案例】
近日，动脉网获悉，医疗创新设备公司Caption Health宣布完成5300万美元B轮融资，此次融资由DCVC领投，Atlantic Bridge、Edwards Lifesciences和Khosla Ventures等机构跟投。此次融资主要用于开发和商业化其已通过FDA批准的AI超声技术，同时扩大公司的商业运营模式，并建立新的合作关系。
传统超声成像分析专业技术要求较高
根据美国疾病控制和预防中心的数据显示，在美国，每年约有64.7万人死于心脏疾病。对于心脏疾病的检测和治疗刻不容缓。
超声心动图是利用超声波的特殊物理学特征检查心脏和大血管的解剖及功能状态的一种首选无创性技术，是临床上最为常用的一种心脏检查方法，主要可以通过显示心脏、血管的结构和活动，测定血流速度，来明确心脏器质性病变的一种常规检查。
超声心动图可以从平面和立体显示心脏及大血管不同方位的断层结构和毗邻关系，并且会在显示器上显示各结构相应的活动和时间之间的关系曲线，用记录仪将曲线记录下来。
超声波是一种安全、无创且功能强大的诊断工具，在各种临床环境中都证明了超声波对患者病况检测的益处。但是，一方面进行超声成像和检查时对医师的专业要求较高，一般的医师也需要进行专门的图像采集和分析培训才能掌握，这在一定程度上提高了超声心动图的壁垒。
另一方面医生的水平也会影响诊断结果，因为医生是通过肉眼来分析图象，实际上是存在缺陷的，因此通过人工智能技术的引入，可以大大提升医院对疾病诊断的能力。
用AI开创心脏超声成像新技术
Caption Health成立于2013年，曾用名为Bay labs，由Charles Cadieu和Kilian Koepsell共同创立，主要利用AI技术协助超声心动图图像的采集，被NVIDIA评为最有前途的AI创业公司之一，并入选《Analytics Insights》2018年十大最具创新性深度学习解决方案提供商。
Charles Cadieu现担任Caption Health的CEO一职，是麻省理工学院和加州大学伯克利分校的深度学习专家，在创立Caption Health之前，他是IQ Engines（现已被雅虎收购）创始团队中的一员。他利用自身在工程学、计算机学和神经学领域的专业知识带领团队进行产品的研发，把深度学习带入到医疗保健领域之中。
Kilian Koepsell是Caption Health的CTO，他曾在加州大学伯克利分校开发了生物和人工神经网络中视觉处理的计算模型。和Charles Cadieu一样，Kilian Koepsell也是IQ Engines创始团队成员。
Caption Health通过与专家和医疗机构签订协议来获得用于训练算法的大量数据，同时公司的开发团队应用深度神经网络实现算法的快速迭代，为产品的开发提供技术基础，最后将开发出的产品提供给各类医疗机构和医护人员。
AI技术让领域外人员也可进行超声成像
Caption Guidance是一款可兼容的超声成像软件。今年2月7日，Caption Health宣布Caption Guidance通过De Novo途径获得了FDA批准，这是首个获得了FDA批准的AI辅助心脏超声采集系统。该系统利用AI帮助医疗从业人员捕获具有诊断质量的患者心脏图像。
FDA设备及放射卫生中心副主任Robert Och表示：“我们对Caption Guidance的上市批准使那些不是超声领域专家的医疗从业人员，例如家庭诊所的注册护士，也可以使用该系统观察患者情况。这一点尤其重要，因为Caption Guidance展示了人工智能和机器学习技术的潜力，使医护人员可以获得更加安全有效的心脏诊断图像，从而挽救病人的生命。”
这款软件适合对成年患者的心脏超声检查或者二维经胸超声心动图（2D-TTe）进行分析，可以从不同角度采集心脏的标准视图，这些视图可以用于辅助诊断多种心脏疾病。
通过机器学习算法，Caption Guidance可以做好“质控”的工作，区分可接受和不可接受的图像质量，形成一个交互式人工智能界面。同时提供潜在图像质量的实时反馈，可以自动捕获高质量视图并进行保存。
FDA在进行对Caption Guidance的审批时，评估了两组与Caption Guidance有关的实验数据，以此审查Caption Guidance的应用效果。
这项试验选取了50名经验丰富的超声领域医师和8名非超声检查领域的注册护士，他们都被要求对240名患者进行超声检查并捕获标准的超声心动图图像，其中超声领域的医师使用以往常用的方法进行超声检查和图像的捕获，而护士则使用Caption Guidance完成试验。
随后，5位心脏病专家对超声领域医生和护士的图像捕获结果进行了评估，主要评估标准包括左心室大小、左心室功能、右心室大小和心包积液，结果表明无论是否使用Caption Guidance，超声医师都能捕获有效的、高质量的诊断图像，但Caption Guidance能帮助非超声领域人员获得正规诊断级别质量的图像。
目前，Caption Guidance被计划配置在急诊科、麻醉室和重症监护室，并在之后往其他科室扩展。
Caption Guidance+智能翻译+质量评估=Caption AI
2020年3月3日，Caption Health宣布公司旗下的旗舰产品Caption AI正式上市，可接受各类医疗服务提供商的订购。这款产品主要包括图像捕捉指导、智能翻译和自动化质量评估三个模块，其中图像捕捉指导部分正是融合Caption Guidance软件而产生的。
Caption AI是一项变革性的超声新技术，和Caption Guidance一样，传统的超声检查需要依靠经过专业培训的超声医师来识别解剖结构，而Caption AI可通过自动质量评估和智能翻译帮助超声医师和其他与超声领域无关的医疗从业人员快速准确地进行图像分析。
图像捕捉指导
在每次使用时，Caption AI都会为使用者提供探针位置图，指示放置探针的正确位置。在图像采集过程中，Caption AI会模仿专业超声医生提供90种自适应指令和实时反馈，提醒使用者改变检测的位置，以便于捕获和优化得到更高质量的图像。
自动化质量评估
在显示器的左上角会有一个代表图像质量的指示条，使用者可以通过指示条随时了解采集到的图像和最佳诊断图像之间的差距，当捕获到的图像接近最佳诊断图象时，指示条的颜色会从白色变为绿色，同时捕捉到的图像也会被自动保存，用户也不用担心会错过高质量图片。
在图片保存过后，用户可以通过选择超声检测的内容来筛选出自己所需的图片，提高了工作流程的效率和灵活性。
智能翻译
Caption AI还具有一项特别重要的智能翻译功能，这里的翻译并不是指语种之间的翻译，而是指信息之间的转化。在完成图像采集后，Caption AI会使用翻译功能自动扫描图像中的内容，收集图像信息并进行评分，然后选取最高质量的图像来计算患者的射血分数（EF）。
EF是反映左心室收缩功能的可靠指标，准确性较高、重复性较好、应用最为广泛。Caption AI在EF的计算过程中，通常是以心尖4腔（AP4）、心尖2腔（AP2）和胸骨旁长轴（PLAX）这三类图像的信息为依据。在以往的EF计算中，很多医师并不会考虑PLAX这一图像信息。
Caption AI目前可配合Terason 3200T全方位服务超声系统进行超声检查，支持包括肺、血管和腹部扫描在内的各种临床超声检测服务。用户在购买了Caption AI后，可以及时地收到关于Caption AI的更新和升级信息。
国内超声检查受众多，AI超声领域市场潜力巨大
近期，多款心脏AI产品先后获得FDA批准，如医疗AI公司Eko的房颤和心脏杂音检测算法，这套算法可以与Eko的数字听诊器结合使用，用于筛查严重的心脏疾病。
在2019年的北美放射学年会（RSNA）上，DiA Imaging Anal Ysis公司宣布推出能够自动分析心脏超声影像的心脏超声AI诊断软件——LVivo，它可快速、准确地评估心脏超声心动图。
在国内， AI超声相比AI+CT领域而言并不拥挤，AI超声这个细分领域受到的关注远不如AI+CT影像。但其实，每年我国超声的检查人次约在20亿人次，这一数字远远大于CT检查数量的2亿人次，由此看来，AI超声领域面临着巨大的机遇。
从覆盖人群来看，AI超声在市场前景上有更大想象力。从产品形式上看，不同于AI+CT赛道，产品出现同质化，AI超声可以赋能于大型超声设备和掌上超声设备，拥有多样的产品形式。
以德尚韵兴为例，德尚韵兴以超声人工智能为特色，将AI技术用于肿瘤介入手术的术前规划，术中导航和术后评估。公司的的乳腺癌人工智能辅助诊断产品从超声和X射线的手段切入，辅助以AI技术，整个产品的研发过程经过了海量级数据的清洗和整理，由资深乳腺专家严格依照国际ACR标准亲自对乳腺图像特征进行标注提取、反复确认，以确保高准确率。
虽然目前超声AI的发展还存在一定的难度，比如缺少大量的数据训练等。但各大公司对于超声AI的热情不减，腾讯、三星、迈瑞等公司在超声AI领域都有所布局。
当我们谈起未来医疗，大概都会想起科幻电影当中的一些场景：高科技感、智能以及高度精准，而这些的背后都需要AI的支持。或许在未来的某一天，AI能够渗透到整个医疗领域，当然对于这一天的到来，依旧有很长的路要走。
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