AI与影像技术深度融合，攻克脑科疾病难题

目前，虽然许多影像技术已经广泛应用于脑疾病检查中，但针对老年痴呆症等神经退行性疾病，PET有自身很大的优势。通过将PET，MRI和其他临床指标结合，形成多模态AI诊断分析结果，有助于减少医生误诊漏诊造成的治疗方案延误或错配，可以降低病人不必要的痛苦和经济负担。以同心医联为例，公司就重点探索了AI在脑科疾病辅助诊断领域的应用，并取得了突破进展。据悉，同心医联团队采用了因果推断+深度学习相结合的算法，使用统一算法平台解决不同脑科疾病问题，提高算法的泛化性和可解释性。已拥有脑科疾病AI算法等多项发明专利和软件著作权，包括在动脉瘤、颈动脉斑块、脑肿瘤等领域有着广泛知识产权布局。

不过，目前影像AI也面临两大问题：技术成熟度和商业化变现问题。通过大医院训练出的算法，是否能够适应广泛的医疗机构，算法泛化性问题如何解决。其次，AI产品拿到医疗器械注册许可证，是否能够实现商业变现，是一个巨大的挑战。为此，同心医联也在积极探索技术的进步和商业化变现，希望与赛诺联合医疗展开合作，利用其自主研发的，具有200皮秒量级飞行时间的PET/CT，实现技术探索和商业推广。