西门子开发镜像数字心脏软件 各大科技巨头抢滩医疗AI市场

心脏科医生本杰明·梅德(Benjamin Meder)用鼠标和电脑屏幕代替手术刀和手术室，小心翼翼地将起搏器的电极放入跳动的数字心脏中。

使用这个“数字双胞胎”(镜像心脏)，模拟了7497号病人心脏细胞的电和物理特性，Meder运行模拟，看看起搏器是否能让充血性心力衰竭患者存活——在他实际实施手术之前。

随着医学进入日益个性化的时代，医疗设备制造商如何利用人工智能(AI)帮助医生做出更精确的诊断?西门子Healthineers开发的这款数字心脏就是其中一例应用。

西门子医疗集团(Siemens Healthineers)以及飞利浦(Philips)和通用电气(GE Healthcare)等竞争对手面临的挑战是，如何保持与从谷歌到阿里巴巴(Alibaba)等希望利用大数据从医疗支出中分得一杯羹的科技巨头的竞争优势。

对西门子Healthineers及其传统竞争对手而言，在这个新进入者越来越多的领域中，从主要的硬件公司转型为医疗软件先驱，被视为至关重要的一步。

谷歌已经开发了大量的人工智能工具，包括可以分析医学图像以诊断眼疾的算法，或筛选数字记录以预测死亡可能性的算法。

与此同时，阿里巴巴希望利用其云和数据系统解决中国医疗专家短缺的问题。它正在开发人工智能辅助诊断工具，以帮助分析CT扫描和核磁共振成像等图像。

今年3月从德国母公司西门子(Siemens)剥离出来的西门子Healthineers近几个季度的业绩，已超过了市场，得益于一系列医用成像设备方面的新产品的推出。

但分析师表示，德国飞利浦(Philips)、荷兰飞利浦(Philips)和通用电气(General Electric)子公司通用医疗(GE Healthcare)都将面临压力，要求它们证明自己能够节省医疗系统的资金，因为支出与患者预后的关系越来越密切，而医院则依赖批量采购来争取折扣。

西门子Healthineers在工业上有着悠久的历史。它在1896年制造了第一台工业制造的x光机，现在是世界上最大的医疗成像设备制造商。

如今，首席执行官贝恩德•蒙塔格(Bernd Montag)的目标是将其转变为“医疗保健GPS”——一家利用其数据销售智能服务的公司，同时让小型科技公司开发利用其数据库的应用程序。

西门子Healthineers投入了巨资。它雇佣了大约2900名软件工程师，在机器学习领域拥有超过600项专利和专利申请。

它并不孤独。飞利浦表示，其研发人员和支出中约有60%集中在软件和数据科学上。该公司表示，它雇佣了数千名软件工程师，但没有具体说明。

专家们表示，人工智能在医疗技术上的成功将取决于能否获得可靠的数据，这不仅可以建立诊断模型，还可以预测未来数年某个特定病人的有效治疗方法。

德国海德堡大学医院(Heidelberg University Hospital)的心脏病专家梅德(Meder)正在测试西门子Healthineers的数字心脏软件。

“我们能够提前几周或几个月预测哪些病人会生病，某个病人对某种疗法会有什么反应，哪些病人会受益最大。这能彻底改变医学”。

为此，西门子Healthineers建立了一个庞大的数据库，其中包括2.5亿多张带注释的图像、报告和操作数据，用于训练其新算法。

在这个数字双胞胎模型的例子中，人工智能系统被训练成将电子、物理特性以及心脏结构的数据搭建成三维图像。

开发该软件的西门子Healthineers高级研发总监托马索•曼西(Tommaso Mansi)表示，主要挑战之一是隐藏其复杂性，并创建易于使用的界面。

为了测试这项技术，Meder的团队在6年的试验中创造了100对患有心力衰竭的数字心脏双胞胎。

计算机根据数字双胞胎进行预测，然后将其与实际结果进行比较。

他的团队希望在2018年底完成对预测的评估。

如果测试结果令人满意，该系统将在一个更大的、多中心的试验中进行测试，作为让该软件获得监管机构批准用于商业用途的下一步举措。

西门子医疗公司(Siemens Healthineers)拒绝透露这项技术何时最终可能被诊所使用，也拒绝透露其数字心脏或其他器官模型(如肺和肝)的具体商业化进程。

通用电气(GE)和飞利浦(Philips)也在研发数码心脏双胞胎产品，非传统的运营商也在积极行动。

飞利浦公司(Philips)销售的人工智能心脏模型可以将2D超声图像转化为数据，帮助医生诊断问题，或自动分析扫描结果，帮助医生制定手术计划。

与西门子医疗公司(Siemens Healthineers)一样，该公司的愿景是将扫描、心电图(ECGs)和医疗记录结合起来，创建一个模型，为现有的心脏模型增加更多的细节，预测心脏在现实生活中对治疗的反应。

目前，这类软件仍处于开发的早期阶段，公司将不得不与监管机构合作，研究如何才能在医生愿意相信机器诊断之前，让监管机构批准这类预测模型。

专家们说，获取具有足够多样性的高质量数据至关重要，解释数据并将其转化为医学专业人员可以使用的东西的能力也至关重要。

GE医疗临床护理解决方案部门的首席技术官Vivek Bhatt说，特别是，随着模型越来越接近完美，模型将不得不针对罕见病例进行培训。

他说，要想获得更多的数据，获得正确的数据，并利用这些独特的案例数据，有一个持续的过程是极其重要的。

这家老牌医疗技术公司表示，它们与医院和研究机构的长期合作关系，以及庞大的已安装的机器网络，将使它们在与新科技公司的竞争中占据优势。

西门子Healthineers、GE Healthcare和Philips表示，他们的数据库中既有公开数据，也有临床试验或与医院合作的数据，还有一些来自客户的数据。

他们说，所有的数据都是匿名的，只在病人同意的情况下使用。不过，一些活动人士和学者担心，患者的数据主要被公司用作商业工具。

埃森哲(Accenture)瑞士科学业务董事总经理鲍里斯•博格丹(Boris Bogdan)认为，数据所有权是一个灰色地带，如果企业开始从中获利，可能会引发患者的反弹。

他说，Facebook创立之初，没有人真正关心谁拥有这些信息。但既然人们知道Facebook用他们的数据赚了大钱，那么数据隐私、数据使用和数据商业化等问题就变得越来越明显。