在刚刚结束的“天府健谈·CHS 2020第五届中国大健康产业升级峰会“上，科亚医疗研发总裁曹坤琳博士发表了《“按需落地应用合规”——科亚医疗的AI医疗器械首证经验》主题演讲，主要观点如下：

1. 临床研究表明有超过60%的病人CTA检查结果为阳性（狭窄程度大于50%），但进入导管室检查发现并无功能性缺血。对这部分病人来说，仅以狭窄程度作为标准来确定是否需要做进一步的介入检查，会造成很多不必要的有创冠脉造影以及相关的手术风险和开销。

2. CT-FFR技术可以帮助避免超过60%不必要的有创冠脉造影，减少大于30%的医疗费用，同时改善临床治疗效果。

3. 在高标准的规范和质控下建立起高质量的标注数据库，才可以保证后续算法开发的有效性。

以下为曹坤琳博士演讲全文（内容有删减）：

我以国内第一个获得人工智能医疗器械三类证的产品“深脉分数^®”为例，介绍一下科亚医疗在AI医疗产品方面的一些工作成果和体会。

科亚医疗致力于采用先进的AI人工智能技术来赋能医疗大数据，为患者、医院以及科研机构提供精准诊疗服务。科亚医疗拥有专业的技术研发团队和丰富的医疗产品经验，针对不同的临床应用开发了专有人工智能辅助医疗决策系统，以多源异构的医疗大数据为驱动，提供临床所需的定量指标，助力实现对疾病的早期筛查、精确诊断，以及为患者制定个性化的治疗方案。

人工智能CT-FFR评估软件赋能CTA

科亚医疗的首证产品“深脉分数^®”，就是针对高发且严重危害人类健康的心血管疾病的精准诊疗问题。心血管疾病，尤其是冠心病，主要是由动脉粥样硬化引起血管狭窄，进而导致供血不足。目前临床上越来越重视结合解剖学和功能学两方面来综合评价病变的严重程度。

其中，冠脉造影是评价解剖结构狭窄的金标准，血流储备分数FFR是评价血管功能缺血的金标准。FFR是通过压力导丝测量狭窄远端与主动脉的平均血流压力比，是一个介于0到1之间的值，值越小说明缺血越严重。根据我国冠脉介入治疗指南推荐，如果病变直径狭窄小于90%，建议对FFR（血流储备分数）小于等于0.8的缺血阳性病变进行手术干预，对于大于0.8的缺血阴性病人推荐采取药物治疗。这是一个融合了结构和功能两方面信息的诊疗策略。

但无论是冠脉造影还是FFR导丝测量，都是在导管室里进行的有创检测手段，不适合对病人进行初步筛查，或者对患者进行多次复查。针对冠心病的筛查和复查，目前临床上的主要检查手段之一是基于冠脉CTA的解剖学评估，以大于等于50%的狭窄作为梗阻性病变的标准，判断是否需要做进一步的介入检查。CTA检查的优势是无创成像、检查费用较低、对病变的筛查敏感性很高，但其主要问题在于缺乏功能性的评判手段。

仅仅以大于50%的狭窄程度作为参考标准，判断是否需要进一步的介入检查，其特异性是很低的。临床研究表明有超过60%的病人CTA检查结果为阳性（狭窄程度大于50%），但进入导管室检查发现并无功能性缺血，没有必要进行手术干预。对这部分病人来说，仅以狭窄程度作为标准来确定是否需要做进一步的介入检查，会造成很多不必要的有创冠脉造影以及相关的手术风险和开销。

在这种背景下，无创的CT-FFR技术应运而生，提供新型的血管功能学检测手段，为CTA影像赋能。CT-FFR的主要目标是在病人进入导管室前计算FFR，评估血管供血功能情况，确定不能从介入治疗中获益而只需要药物治疗的缺血阴性病人，从而帮助减少不必要的冠脉造影检查。

目前CT-FFR技术包含几种不同的实现路线，但基本原理都是先从CTA影像中提取冠脉，进行3D建模，再通过不同的分析方法计算血管每一点的FFR值，实现整个冠脉树上的无创CTFFR评估。采用AI技术来助力实现CTFFR计算，可以实现更贴近临床需求、更高效精准的无创血管缺血评估。

临床上加入功能学的CT-FFR评估有多大的好处呢？现在国际上已经有多项临床试验和研究证明，CTFFR技术可以帮助避免超过60%不必要的有创冠脉造影，减少大于30%的医疗费用，同时改善临床治疗效果。这项无创功能评估应用已经得到多个国家和地区的认可，写入临床指南、进入医保行列，被誉为导管室的守门人。

科亚医疗研发的“深脉分数^®”，就是一款基于人工智能技术开发的CT-FFR评估产品，为CTA增加新的功效，使从结构学和功能学两方面来无创评价病变严重程度成为可能，从而提高CTA诊断冠心病的特异性和准确性，减少不必要的有创冠脉造影术。它只需测试者的CTA影像，是真正的无创检测，可以应用在普通人群体检、高危人群筛查以及患者的多次复查。

除了临床应用创新之外，“深脉分数^®”在技术实现上也采取了创新的AI路线。科亚医疗运用自主研发的深度神经网络，在不同分辨率的图像上对血管结构进行筛选优化提取，智能重建出冠脉结构模型。在功能学评估方面，科亚医疗独创性地将病人个体的影像学、结构学、生理学特征有机结合起来，创建了大规模多尺度的样本库，对深度神经网络进行训练，实现高效精准的CT-FFR计算。

注册用的多中心临床试验结果显示，作为唯一完全基于深度神经网络的CT-FFR产品，“深脉分数^®”的准确度、敏感度、特异度等所有关键临床指标，均已达到当前国际领先水平；且处理速度快，计算时间小于10分钟，具有智能、精准、高效的特点。

“深脉分数^®”无需额外药物或有创手段，一次计算就可评估血管树上任何一点的CT-FFR值，帮助医生从整体和局部评估冠脉的供血情况，为患者制定个性化的治疗方案，避免不必要的有创检查，是具有社会经济效益的AI技术应用，其临床价值和产品质量得到了国家药监局的高度认可。

国内首张医疗AI三类证，高质量数据集助力CT-FFR技术

2020年1月15日，“深脉分数^®”获得获得首证，成为第一款药监局批准的人工智能三类医疗器械产品，也是目前国内唯一一款获批上市的CT-FFR产品。同时早在2018年，“深脉分数^®”就成为了国内第一款获得欧盟CE认证的深度学习医疗器械产品。目前该产品也正在进行FDA注册，科亚医疗希望把中国制造的优质产品推向世界范围。

现在科亚医疗已与多家大型综合医院合作，共建“深脉人工智能诊断中心”。我们希望在获得审批后积极推进“深脉分数^®”的市场落地，真正让AI技术在临床上发挥增效提速的作用。

“深脉分数^®”在医疗AI产品的注册过程中一马当先，率先在2018年进入创新通道，并成功拿到国内第一张人工智能医疗器械三类证，除了证明科亚医疗的技术创新优势，更是与企业一贯重视产品合规化建设工作密切相关。

在产品研发初期，我们首先进行了非常详细的需求分析。深挖行业现状与痛点，结合临床指南，明确以提高CTA诊断冠心病的特异性、准确度为临床切入点，运用AI技术开发一款无创、精准、高效的CTFFR产品，为临床提供创新型的血管功能检测手段。根据明确的应用目标、适用范围，我们制定了产品性能的评价方法和指标，并对开发数据集的多样性、充分性提出要求。

这些需求分析为后续的数据收集、算法设计、产品验证等工作提供了明确的指导方向。在整个产品研发过程中，我们持续建设严格的质量管理体系。按照《深度学习辅助决策医疗器械软件审评要点》的要求，严格定义了在每个步骤中：谁，使用什么工具，在怎样的流程规范和质量控制下，产出什么样的内容。

深度学习是数据驱动的工程技术，因此数据收集工作在深度学习医疗产品的开发过程中尤为重要。首先，我们根据临床操作规范，提出了数据的采集要求和入组协议。同时明确数据质量的评估标准，以保证采集数据的质量大都满足后续预处理步骤的要求。所有数据在医院内完成脱敏，形成原始数据库。

然后医技人员对原始数据库进行清洗，剔除重复或不合格的数据，对合格的数据进行编号，形成基础数据库。同时，对于基础数据库中样本的来源机构、采集设备、扫描参数、人口基线、病变分布等等多种信息进行统计，保证数据集的多样性、充分性、代表性。

第三部分的数据标注非常关键，直接影响到模型训练的质量。在这个过程中，我们制定了对标注技师以及审查医生的选拔、培训和考核标准，同时明确了标注使用的软件、流程以及医生审查标注结果的规范，并保证每个数据标注的操作过程和人员都可被追溯。我们在这样高标准的规范和质控下建立起高质量的标注数据库，以保证后续算法开发的有效性。

最后是根据算法人员提出的数据集划分方法和比例，将标注数据集划分为训练集、调优集、测试集。划分后的训练集保证样本分布尽可能均衡；而调优集和独立测试集则需重点保证其样本分布符合临床实际情况。这样就完成了从原始医疗数据到AI算法开发所需的各个数据子集的建设工作。

在数据集建设乃至整个产品开发过程中，科亚医疗对于风险的分析贯穿始终。逐项分析操作人员、使用工具，处理流程，输入输出内容等各项因素可能带来的风险，采取充分有效的风控措施，以保证数据集建设的可靠性和安全性。

数据集的质控，直接影响到算法性能和软件使用风险，在产品开发当中应该被高度重视。同时应把基于风险的全生命周期管理方法，合理应用到整个研发过程当中。基于合理的数据集，我们研发了专有的无创CT-FFR技术，在保证产品有效性的同时，筑建自身技术壁垒，为产品在世界范围的运用推广提供保障。

所有的AI医疗产品价值都要落实到临床效益上。科亚医疗开发的“深脉分数^®”作为导管室的看门人，可以帮助患者减少不必要的手术，帮助医院提高医疗资源使用效率，帮助社会节省医疗成本，具有良好的经济社会效益，得到了国家药监局的高度认可。

未来我们将继续秉承技术应用创新与产品质量合规并重的原则，开发出更多像“深脉分数^®”这样的产品，推动AI医疗产品的创新开发、合规建设和市场落地。