4月26日，国家卫健委发布了《关于进一步加强脑卒中诊疗管理相关工作的通知》（以下简称《通知》）。《通知》明确，完善全国脑卒中诊疗服务体系。要大力推进急诊急救体系建设，强化脑卒中诊疗相关院前急救设备设施配备，完善技术规范和操作流程。鼓励开展“卒中急救地图”建设，打造“区域黄金时间救治圈”。

政策的推动标志着国家对于脑卒中预防的重视程度不断增强，脑卒中由于高发病率、高死亡率和高致残率的特点，已成为我国第一位死亡原因，不稳定的颈内动脉易损斑块是造成卒中的极高危因素，故确定斑块是否受损是阻止脑卒中发生的重要条件。

翼展医疗集团联合清华大学生物医学影像研究中心的产业转化平台、北京清影华康科技有限公司共同推动的磁共振斑块影像人工智能解决方案，正是借助人工智能技术来解决动脉粥样硬化斑块的医学影像识别问题。

磁共振斑块影像人工智能解决方案是以清华大学深厚的工科背景为依托，基于数万份专家标注的标准病例研发生成。模型可从斑块形态、成分特征方面进行准确全面的判读分析，血管壁分割准确率达97．2％，为医生快速定位病灶以及了解病变区域的情况提供帮助，减轻医生的工作压力，提高诊断的效率和诊断的准确度。

机器首先对图像质量进行分析，判断图像是否可以使用，对不能使用的图像反馈给医生重新扫描，提高分析的准确率。

其次，自动获取多个MR图像序列并对图像质量评估，剔除不合格图像的同时进行图像配准，生成多对比度的血管重建图像，对斑块的结构及成分进行自动识别，几分钟内即可完成精确分割颈动脉、勾勒斑块轮廓、分析斑块成分、检测其三维立体分布状态。

诊断结果采取国际公认的AHA美国心脏学会标准进行病情评估及风险预测，有利于血管外科医生、神经科医生、介入治疗医生以及心脑血管医生对患者的干预防治与临床决策。

在对比实验针对非常见样本的处理中，放射科医生手动勾勒的轮廓显示为错误；而模型能够正确对颈动脉壁进行划分，充分证明了模型的鲁棒性。

下图左侧为人工标注，右侧图像为机器标注。可以明显看出机器标注出了豁口，有豁口意味着斑块已经破裂，在临床上表面破裂的斑块被称为高危斑块，内容物会流出，对患者危害很大，急需诊治。

左侧为人工标注，右侧为机器标注（来自清华大学团队）

磁共振斑块成像解决方案的研发依托清华大学影像学临床实验项目——中国人动脉粥样硬化风险评估（CARE II），该项目旨在利用最新磁共振影像学方法，对引发缺血性“脑卒中”的“动脉粥样硬化”高危斑块进行筛查、诊断、风险预警和预后跟踪，从而建立起适合中国人群的影像学诊断标准，为国人脑卒中的防控提供重要影像学依据。

在实验过程中，研发小组联合北京医院、北京大学第一医院、301医院等14家项目合作医院，收集了来自全国1000多名患者的3万余例样本数据，并且全部经过专家统一标注，是全球最大的颈动脉斑块标准数据集。数十位合作专家来自国内顶尖的三甲医院，且职级均在副主任医师以上，并且在血管斑块影像方向拥有十多年的研究经验，确保诊断内容的标准化和专业化。

李睿博士

除了拥有全球最大的标准数据集以外，磁共振斑块影像人工智能解决方案的技术团队均来自清华大学生物医学影像研究中心，是中国最早一批研究该领域的开拓者，“可以说没有这个团队，就没有斑块成像技术的产生”，产品负责人介绍说，技术团队的成员均毕业于国外顶尖的高校，拥有多年的理论知识和实际研发经验。

人工智能算法开发的牵头人李睿博士是清华大学医学院生物医学工程系副研究员、生物医学影像研究中心副主任。主要从事心血管磁共振成像方法的开发工作，尤其对颅内外斑块成像、血流成像有较为深入的研究。主持和参与十三五重点专项课题2项、国家自然科学基金项目3项、北京市科技计划项目1项、校内交叉项目1项、横向项目2项。

磁共振斑块影像人工智能解决方案可连接医院影像归档系统，利用磁共振斑块影像数据，通过定性测量和定量测量帮助医师对颈部、颅内等血管床进行动脉斑块的精准分析，降本增效，使医师从繁重的重复性劳动中解放出来，有更多时间与患者互动，专注于更有价值的事情，并为临床诊断、治疗以及预后评估提供完美的解决方案。

左侧颈动脉典型图像（来自清华大学团队）

目前磁共振斑块影像人工智能解决方案的临床应用主要包括三点，首先帮助医生确认斑块的形态，判定斑块内成分并区分斑块易损还是稳定，这对于卒中的发生有重要的预测价值；其次，明确斑块的数目、累及范围，帮助医生明确疾病的救治目的，以及指导治疗和预后判断；最后，机器代替人工书写报告，提高诊断效率和准确率，节省患者等候时间，缓解医院的就医压力。

磁共振斑块影像人工智能解决方案具备先进的技术优势和巨大的应用潜力，其赋能临床医院的价值是不可估量的。该产品满足了医院、医生及广大群众的需求，运用这一智能工具，为心血管疾病患者提供更好的医疗服务，提升临床医疗水平。