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以色列醫療影像新創公司 Zebra Medical Vision，利用深度學習構建醫學照影診斷輔助系統，於 6 月宣布其 Textray 深度學習 AI 研究成果，該深度學習 AI 可辨識 40 種常見臨床病理發現，目的希望可以輔助臨床診斷以減輕放射科醫師的負擔。
胸部 X 光攝影（chest X-ray，CXR）是最常用於篩檢許多心臟和肺部疾病的放射學檢查，但也缺乏能夠為 CXR 影像提供快速準確的輔助診斷系統。Zebra 透過手動標記構建一套近 100 萬張的影像研究訓練集，TextRay CXR AI 在經過約 200 萬幅來自正面和側面掃描及臨床報告的匿名醫療影像數據進行訓練，並建構深度學習模型，目前已可辨識出 40 種不同的常見臨床結果。
▲ 與放射科醫師進行比較的 12 項診斷項目與診斷結果。（Source：Jonathan Laserson et al., 2018）
Zebra 已將 12 項診斷項目與一組放射科醫師診斷結果進行比較，其中除了肋骨骨折（rib fracture）和肺門（hilar prominence）的影像判讀外，其他 10 項結果與放射科醫生間具高度一致性，且在膈膜上升（elevated diaphragm）、肺水腫（pulmonary edema）、主動脈異常（abnormal aorta）的診斷上，放射科醫生更同意 TextRay 演算法的判讀結果。
事實上，Zebra 自 2014 年成立以來，已利用數百萬張醫學影像，並運用其深度學習技術，產出斷層掃描（CT）醫學影像分析產品──AI1（也稱 All in 1），該產品已於 2017 年 6 月獲得其 CE Mark，並陸續透過於骨密度、壓縮性骨折、脂肪肝、冠狀動脈鈣化、肺氣腫等不同用途的 CT 影像輔助判讀。
Zebra 不斷擴大其 AI1 產品線，在 2018 年 AI1 也相繼獲得可用於檢測顱內出血、不同類型的腦出血及乳房 X 光攝影的 CE Mark。迄今 Zebra 以深度學習所開發出的 CT 影像輔助診斷醫材產品 AI 1 已有 7 項用途獲得 CE Mark，在澳洲、紐西蘭、巴西、拉丁美洲和亞洲多個國家也獲得上市核准。
Zebra 也宣布獲得由 aMoon Ventures 領投 3,000 萬美元的 C 輪融資，並有 Aurum、Johnson&Johnson Innovation-JJDC、Intermountain Health 和 Google 首席科學家 Fei Fei Lee 和 Richard Socher 等策略性投資者跟投，而之前的投資者 Khosla Ventures、NVIDIA、Marc Benioff、OurCrowd 和 Dolby 創投資金也加入此輪融資，使公司總投資額達到 5,000 萬美元。
集邦科技生技產業助理分析師陳欣儀表示，AI 在醫療影像應用的議題近來火熱，其中又以 AI 輔助放射科醫師診斷影像最受矚目，但觀看其技術發展速度事實上並不如市場預期的快，除了影像設備的多樣性、影像資料完整性、影像在儲存 / 輸出 / 傳輸方式的差異、格式差異、如何獲得足夠且有用的數據、標記品質等問題，也成為 AI 演算法開發的瓶頸與檢測結果品質的挑戰。
Zebra 預計將推出一系列針對肺癌、乳癌、肝癌、心血管和骨骼疾病診斷的下一代 AI 演算法產品。陳欣儀也指出，Zebra 正與 Google 合作，Google Cloud 提供其 AI1 雲端技術服務，對於 Zebra 而言，部署在 Google Cloud 可兼具大量運算與快速分享的特性，或能更快地擴展其業務，Google 則可透過雲端的附加服務，提供醫院更具可擴展性和儲存安全性的平台，不僅以此建構具醫療保健服務的雲端平台，也可與微軟和 Amazon 的雲端平台有差異性的區隔。
（首圖來源：Flickr/Yale Rosen CC BY 2.0）
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