G科亚医疗李育威：从临床需求出发，探索 ct( 四 )

袁进教授谈到AI可解释性问题，这是医疗AI产品特别重要的问题。
对此我们在产品开发中也充分考虑了临床应用的需求，结合AI和医疗影像图像处理技术、冠脉解剖结构学以及冠脉生理学等，对冠脉树三维重建和FFR重建，目的是实现医疗AI产品的可解释性。

造势而起：本土医疗AI的落地我国心脑血管防治需求是早筛查、早诊断、多次复查，倒逼CT-FFR技术需要更加安全、精准、快速、经济。
因此，我总结了深脉分数DVFFR、Heartflow的计算流体动力学、西门子cFFR（ML）和西门子cFFR（CFD）的一些横向对比。
可以得出，Heartflow在安全、精准上没问题，但在快速和经济方面还有一定的上升空间。西门子的产品目前处于试验阶段，还没进入实际的临床验证。
基于深脉分数CT-FFR技术为冠心病患者提出全新的思路和诊疗方案，它能实现对病人的冠脉CT的检查，以此得到快速而经济的、准确的，本来需要有创才能进行的生理学指标的评估。
因此，它被誉为“导管室守门人”。
因为这时候大部分病人可能没有冠心病的，但是医生为了安全起见，在看到有狭窄迹象后，会让患者进入导管室进行有创的评估，而使用DVFFR，就可以非常快速而准确地进行筛查。
总结来说，CT-FFR的无创技术，可以提供病人血流动力学的指标。目前已经有不少临床试验证明我们通过使用无创的冠脉诊断，可以从病人影像学指标里得到具有生理学指标的功能。

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我们进行了一项预估：到2030年，中国深度学习CT-FFR产品市场预期将呈指数增长，于2030年达到约人民币137亿元。

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市场前景广阔，我们的目标是在早筛、诊断、治疗、后续随访等整个产品线的全面布局、整体发力。通过科亚CT-FFR有效降低社会卫生经济总负担，真正用AI赋能心血管疾病的精准诊疗。

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对于病人疾病早筛，我们有深脉灵析、冠脉智能辅助诊断系统分析血管结构：医生将能够通过CTA发现可疑病变等早期症状，采取预防措施或进行进一步诊断。
针对疾病诊断能够精准分析供血功能，对于患者CTA显示50%狭窄，但并不确认引起心肌功能性缺血的情况，深脉分数对CTA中度狭窄患者以无创形式判断缺血情况，避免不必要的有创检查。在术中场景针对血管造影影像，通过深脉造影分数能够明确供血情况，避免血管扩张剂的使用，无需高值耗材。
在治疗端，我们开展了介入手术规划方案和导航，通过结合301医院等合作获得的临床需求和CTA+DSA影像融合技术，为医生进行手术导航规划，进一步明确支架植入方案及位置等，提升手术操作效率和治疗效果。
在血管介入方面，我们正在开展血管介入机器人开发，目标是实现对支架的精准植入，减少医生的辐射量。尤其是对生理学影响比较大的斑块，我们也积极开展震波球囊，目标是协助医生对钙化斑块的精准处理。
后续随访，通过深脉灵析，可以对病人治疗前后进行精准对比量化分析。

以下是简单的产品介绍：
筛查--深脉灵析：
我们通过人工智能技术，充分结合影像信息，能对我们认为的最重要的斑块信息，以及其他病变（起源、走形、分段、狭窄等）进行全自动检测、定位和病变分析，最后以结构化报告的形式展现，减少医生重复工作。整个流程可以实现在三分钟内把病人冠脉疾病报告进行生成，最后以胶片的形式呈现出来。就像袁进教授所说，医生从处理人的角色变成审查员的角色。