人工智能在兽医放射学中的应用日益增多

原作者: Ross Kelly

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计算机软件能像人一样有效地识别 x 射线图像或 x 光片吗？兽医领域现在至少有两种商业人工智能产品。

使用人工智能来解释放射线图像的兽医数量正在迅速增长，这引发了关于放射学专家在未来的兽医学中将扮演什么角色的问题。

似乎只有两家美国初创企业提供这种新技术，SignalPET 和 Vetology AI。

这些计算机软件利用AI读取 x 光片，并在几分钟内提供解释，每项研究仅需10美元。用户通过登录网站访问该软件，并可选择将其链接到其临床管理系统。

两家公司表示，除了所谓的效率优势外，人工智能诊断技术的发展还受到了兽医放射学专家短缺的推动。这种短缺，特别是在学术界，已经被美国兽医医学协会和美国兽医放射学学院认识到。

由于大学里放射科医生短缺，不仅影响了新放射科医生的培养，也影响了 DVM 学生的放射学培训，威廉 · 布莱文斯博士，普渡大学兽医学院诊断影像专家名誉教授，通过电子邮件说。“这两个问题都产生了'真空’，人工智能将试图填补这一真空。”(布莱文斯在2018年写了一篇关于放射科医生短缺的评论。)

应用的速度比预期的要快

总部设在加利福尼亚州，于2017年底推出的 Vetology AI，每月收取200美元的无限量翻译费用。SignalPET，总部设在德克萨斯州，于2020年初推出，每次阅读收费10美元。相比之下，人类专家的解释从每张图片60美元到100多美元不等。

两家公司的绝大多数人工智能客户都在美国，尽管他们表示正开始向其他市场扩张，包括加拿大、欧洲、亚洲和澳大利亚。SignalPET 的创始人尼尔 · 肖博士自然而然地看好这项技术的前景。“毫无疑问，这是兽医学的未来,”他表示。

在进入人工智能领域之前，Shaw和他的兄弟Darryl一起创建了Bluepearl兽医连锁医院，这是一家急诊和转诊兽医连锁医院，2015年他们将其出售给了玛氏公司。工作到2017年后，然后开始创业。

Shaw表示，该公司在运营的第一年就“明显超过”拥有1000名付费兽医顾客的目标。他拒绝透露有多少诊所使用这项服务，只是提供了包括初级保健、急诊和专科诊所在内的服务，而这些诊所大部分是个人的。“我们最初想证明，市场确实想要这样做，而我们的目标实际上并不是在第一年扩大规模,”Shaw表示。“我们现在得到了强有力的验证，我们的目标是从现在的规模扩大相当一部分。”

Vetology AI 是 Vetology 公司的一个分支机构，Vetology 公司由放射科医生塞思 · 沃莱克博士于2010年创立，是一个传统的远程放射学服务机构。沃拉克表示，其人工智能业务正在“飞速发展”，仅在1月份就增加了30名用户。

Vetology AI 总裁埃里克 · 戈德曼说，目前该公司系统中有2935家诊所，其中包括一些正在进行免费试用的诊所。

它是如何工作的？

人工智能诊断工具是通过一种叫做深度学习的技术产生的，这种技术训练工具来识别疾病的异常。训练包括数以千计的人工智能射线图像。准确性可以通过放射学专家的审查和用户反馈加强。

根据去年八月发表在《柳叶刀》杂志上的一篇文章，在人类医学领域，AI 放射诊断工具已经显示出“极好的准确性”。“然而,”作者写道，“在人工智能成像研究中，结果评估通常被定义为病变检测，而忽略了病变的类型和生物侵袭性，这可能会造成人工智能表现的偏差。”此外，人工智能工具可能会提高灵敏度，“代价是增加假阳性和可能的过度诊断... ...”论文说。

迄今为止，人工智能在兽医放射学中的应用似乎相对有限，至少在美国，SignalPET 和 Vetology AI 似乎是唯二的致力于提供这种应用的公司，Blevins说。布莱文斯是前 ACVR 总裁，现任兽医信息网络诊断影像顾问，该网络是一个专业在线社区，也是 VIN 新闻的母公司。

布莱文斯指出，更为有限的解释性技术已在其他地方得到应用。例如，VIN 提供了一个脊椎心脏评分计算器(由加利福尼亚 Metron Imaging Software 开发) ，可以通过扫描胸片来评估心脏大小。心脏肥大是一种情况，可以提示任何一种疾病。

兽医学的人工智能技术也在学术界得到了评估。去年八月，加利福尼亚大学戴维斯分校的科学家发表了一项研究成果，将人工智能应用于犬左心房扩大的 x 线检查。分析结果显示，准确率分别为82.7% 、68.4% 和87.1% ，灵敏度和特异度为82.7% 、68.4% 和87.1% 。研究人员写道: “这项研究记录了深度学习技术应用于兽医学计算机辅助诊断的概念验证。”

Vetology AI 表示，他们的技术已经通过数十万张射线图像的训练。肖说，SignalPET 通过他在兽医界的朋友积累了图像数据库。Vetology AI 开发了由其远程放射学业务带来的大量图像。

通过一系列应用程序提供服务，每个应用程序都针对特定的情况，如胸水、肺结节、骨折和胃扩张。该公司发布的商业应用程序，只有95% 的准确率识别什么是正常或异常的 x 光片，肖说。

他补充说，临床决策应该基于多种因素的组合，包括临床症状和实验室诊断，而不是仅仅基于 AI 评估。肖说: “所以，例如，对于没有肺部症状的狗来说，咳嗽的狗的肺部渗透对它有不同的意义。”

在其网站上声称92% 的结果与兽医放射科医生的解释一致，但是这项技术的应用稍有不同。瓦莱克说，他们的客户希望对动物可能出现的问题有一个更全面的印象，而不是从人工智能的清单上核对。

瓦莱克说: “我们的核心模式是综合放射图像中正在发生的事情，然后以一种与放射科医生对整个身体区域的说法相一致的方式将其给到兽医。”

兽医的评价褒贬不一

德克萨斯州奥斯汀西南兽医中心的医学主任 Brad Singleton 博士，在2019年4月参加德州农工大学兽医创新会议时第一次遇到了 Vetology AI。那年夏天，他被这项技术的潜力所吸引，把它带到了公司的三家医院。到目前为止，他印象深刻。

“这种模式是有趣的新奇方面，但已经使放射检查的某些情况下更有效率,”辛格尔顿说。

他说，该产品尤其有助于初级同事，并称该报告的准确性“非常令人印象深刻”，尽管如此，这个项目并不完美。一个特殊的 Vetology AI 功能，允许用户提出特定的问题，并不总是得到充分的回答。“问题必须非常基本，比如'是否有妨碍司法公正的证据？而不是'颅腹部的软组织是什么?”’辛格尔顿说。

SignalPET的使用者包括 dr. Kerry Peterson，印第安纳波利斯宠物健康诊所的医疗总监。Peterson说，公司的所有九家诊所每天都使用这项技术。她说: “我们许多地方只有一名医生，这样兽医就可以用第二双眼睛看 x 光片，以便更快地做出决定，从而为病人提供更快的治疗。”

她补充说，该软件已经发现了一些偶然的情况，否则这些情况可能会被忽视。例如，当他为一只怀疑膀胱结石的猫拍照时，AI 识别出了严重的背部关节炎，帮助兽医制定了一个合适的治疗计划。

辛格尔顿和彼得森分别向各自的公司提供了他们积极经验的证明。两人都表示，他们没有从评估中获得任何经济利益，与公司高管也没有私人关系。

一些从业者对这项技术的印象并不深刻。Mahopac 南普特南动物医院(South Putnam Animal Hospital)的老板凯瑟琳 · 海伯(Kathi Heiber)博士在 VIN 的留言板上写道: “我们取消了，因为它真的不值10美元。”

海伯是在线论坛上讨论使用 SignalPET 的兽医之一。海伯发帖说，在一张特别的 x 线照片上，人工智能已经把一只狗的整个胸部圈了起来，认为可能有肺结节。她说，如果不使用人类评估，该算法很弱且“更有可能产生进一步无意义的检查”。

另一位分享的医生是布鲁斯 · 亨德森医生，他是新泽西州克利夫顿山谷动物医院的院长。在最近的一次采访中，亨德森说: “人工智能没有指出任何我们没有看到的真实病变。然而，更令人担忧的是，他们有时会发现并不存在的病变。”

来自佛罗里达州劳德代尔堡的救助兽医艾利森 · 沃德博士说，她参与的一个诊所对 SignalPET 试验非常满意，它开始为这项服务付费，现在每张 x 光片都在使用这项服务。

沃德在接受采访时说，“我认为这是有帮助的，但它也有局限性。”“目前，这项技术无论如何都无法取代放射科医生的报告，但在你需要迅速为病人决定下一步行动的情况下，它可以给你带来一些安心。”

人类阅片员在未来将处于何种地位？

放射学专家布莱文斯没有Signal pet 或 Vetology AI 产品的第一手经验，但根据用户的报告，他担心其明显的局限性。他说，任何数量的变量都可能影响人工智能的解释，包括品种、年龄、病人位置和图像质量的变化。

“这两种产品都处于非常早期的开发阶段,”他说。“不幸的是，在我看来，它们过早地被推向了市场。”

与此同时，布莱文斯说，人工智能在某些筛查测试(如髋关节发育不良)中可能是“非常有益的”。“人工智能也非常擅长测量解剖特征,”他说。

至于人工智能可能让放射科医生失业的担忧，布莱文斯认为这种担忧是没有根据的。他说，放射科医生甚至可能最终欢迎人工智能的优势，因为它使他们的工作更容易。

“是的，可能有一些兽医会接受人工智能对图像的任何评价,”他说。“但我认为，人工智能真正的优势在于，该系统将预先阅读图像研究报告，并列出已发现的变化。这将加快人类对这项研究的理解过程。”

对于人工智能结果可能存在变量的担忧，肖回应说，SignalPet 的数据库有意地由各种犬种的真实图像组成，这些犬种并不总是有完美的位置或曝光度。他强调，随着数据库的扩展，这个系统只会变得更加智能。

“现在，是不是有一些电影因为曝光过度、曝光不足、定位太差而无法阅读?”他说。“是的，但与人类放射科医生非常相似，系统可以识别，而这些影片不会被读取。”

在 Vetology AI，如果一个客户确信这项技术犯了一个错误，瓦莱克说，他们可以把图片发送给公司以获得反馈。“这项技术不会取代人类放射科医生，这是因为这项技术在很多方面都很好，但还是会有一些奇怪的东西,”他说。“不同的东西可以有相似的外观混淆系统，这就是为什么放射科医生将有一份工作。”

放射科医生在未来相对于人工智能能发挥多大的作用还是一个悬而未决的问题。“它将落在两者之间的某个地方,”肖预测。“随着时间的推移，我们将确定具体位置。”