年轻人猝死频发，AI应用到心血管疾患筛查还有多远？

　　刚刚结束的2018年发生了太多的事，但最令人遗憾的还是那些年轻生命的猝然逝去。

　　12月8日，25岁的大疆无人机相机部员工在家猝死，从入职到突然死去才过去5个月，引发舆论哗然;在这之前的10月20日，互联网保险大特保创始人兼CEO周磊突然去世，享年45岁。猝死早已不是什么新鲜话题，但年轻人猝死的发生仍然在震惊着社会。

　　大疆在讣告中称会提醒员工及时参加体检，虽然招致广泛批判(如加班无人道)，但也从侧面说明了日常的疾病筛查与诊疗对预防猝死有着重要意义，这其中心血管又尤其重要，那些爆出的猝死案例大多与此相关。

　　带着没有疾患的身体为青春奋斗，才是对个人和家庭的负责。在全民高压生活节奏的当下，实现心血管普惠筛查与准确诊疗是应有之义，这方面，与医学影像紧密联系的AI或许有了用武之地。

　　年轻人猝死，彰显心血管疾病筛查与诊疗的迫切需求

　　权威数据显示，人群中每5人中就有2人最终死于心血管病。心血管科总是医院最忙碌的科室之一，CT、核磁共振等门前也总是聚集着大量病患。

　　更“可怕”的是，根据美国心脏协会研究，25%左右的冠心病患者平常与“健康人”无异，首次发病就直接猝死，上帝没有给他们发现和治疗的机会。在我国，每年心脏猝死的发生率为41.84例/10万人，按13亿人算就是54.4万人，居全球之首，每分钟有3人心脏猝死。显然，被媒体报道的只是少数，更多猝死正在发生。

　　不考虑“量”，随着猝死越来越容易出现在年轻人身上，它带给社会和家庭的创伤远远超越过往。在一些特殊的职业身上，例如人民警察，系统性的高强度工作让从业者背负更大的心血管疾患风险，近些年来猝死频发，社会舆论扼腕叹息。

　　普通人主动筛查与患者更好地被治疗两大需求叠加，作为关键的预防与诊疗手段，心血管医学影像识别的重要性被空前提升，提升效率与准确性的新技术引入也显得尤为必要。

　　传统医疗疲于应对，AI价值凸显

　　与“市场需求”的旺盛相比，传统医疗体系却疲于应对。

　　一般而言，心血管影像诊断分为图像扫描、图像后处理、撰写报告、报告审核四个步骤，单个案例在影像环节花去的时间最低要半个小时，碰到复杂一点的情况时间会更长。

　　如果一个正常水平的医生超负荷工作12小时/天，每日只能处理24个病例。一边是影像科医生们叫苦不迭，一边是庞大的需求被阻滞在检查室门外。更“麻烦”的是，心血管与其他类型的疾患不同，“急诊”更多，人命关天，时间要求更紧迫。

　　迫切的需求和疲软的医疗应对能力错位，心血管医学影像领域急需要进行技术升级与流程再造，这时候，AI医学影像识别的价值体现出来，AI医疗创业者也开始出现。

　　1、效率极大提升

　　用AI“看片子”，意味着冗杂又必不可少的心血管影像识别流程被AI技术“一键搞定”，首要的表现会是效率的大幅度提升。

　　例如，国内AI医疗公司数坤科技，从心脑血管大病种起步，开发出了被称之为能实现“拍立得”的CoronaryDoc心血管AI影像识别产品。在实际案例中，这一解决方案能帮助影像科医生将冠脉CTA三维重建、判读、评估、审核报告系列流程的处理时间缩短到5分钟左右，相对30分钟+，检查效率提升了6倍以上。

　　2、稳定、持续优化的准确性

　　不同医生的影像识别能力各不相同，而经验再丰富的医生也会受制于疲劳等因素造成准确率“波动”，这些严重影响心血管医学影像识别的准确率。