演唱會飆高音當場猝死

俄羅斯女歌手菲妮婭·卡盧莉娜日前在演唱會上飆高音時突然猝死，終年53歲。據悉，演唱一開始時她還中氣十足，音準到位，但在飆到一段高音時，菲妮婭突然在舞台上倒下，之後被宣告不治身亡。

剛剛結束的2018年發生了太多的事，但最令人遺憾的還是那些年輕生命的猝然逝去。

12月8日，25歲的大疆無人機相機部員工在家猝死，從入職到突然死去才過去5個月，引發輿論嘩然；在這之前的10月20日，互聯網保險大特保創始人兼CEO周磊突然去世，享年45歲。猝死早已不是什麼新鮮話題，但年輕人猝死的發生仍然在震驚著社會。

大疆在訃告中稱會提醒員工及時參加體檢，雖然招致廣泛批判（如加班無人道），但也從側面說明了日常的疾病篩查與診療對預防猝死有著重要意義，這其中心血管又尤其重要，那些爆出的猝死案例大多與此相關。

帶著沒有疾患的身體為青春奮鬥，才是對個人和家庭的負責。在全民高壓生活節奏的當下，實現心血管普惠篩查與準確診療是應有之義，這方面，與醫學影像緊密聯繫的AI或許有了用武之地。

年輕人猝死，彰顯心血管疾病篩查與診療的迫切需求

權威數據顯示，人群中每5人中就有2人最終死於心血管病。心血管科總是醫院最忙碌的科室之一，CT、核磁共振等門前也總是聚集著大量病患。

更「可怕」的是，根據美國心臟協會研究，25%左右的冠心病患者平常與「健康人」無異，首次發病就直接猝死，上帝沒有給他們發現和治療的機會。在我國，每年心臟猝死的發生率為41.84例/10萬人，按13億人算就是54.4萬人，居全球之首，每分鐘有3人心臟猝死。顯然，被媒體報道的只是少數，更多猝死正在發生。

不考慮「量」，隨著猝死越來越容易出現在年輕人身上，它帶給社會和家庭的創傷遠遠超越過往。在一些特殊的職業身上，例如人民警察，系統性的高強度工作讓從業者背負更大的心血管疾患風險，近些年來猝死頻發，社會輿論扼腕嘆息。

普通人主動篩查與患者更好地被治療兩大需求疊加，作為關鍵的預防與診療手段，心血管醫學影像識別的重要性被空前提升，提升效率與準確性的新技術引入也顯得尤為必要。

傳統醫療疲於應對，AI價值凸顯

與「市場需求」的旺盛相比，傳統醫療體系卻疲於應對。

一般而言，心血管影像診斷分為圖像掃描、圖像後處理、撰寫報告、報告審核四個步驟，單個案例在影像環節花去的時間最低要半個小時，碰到複雜一點的情況時間會更長。

如果一個正常水平的醫生超負荷工作12小時/天，每日只能處理24個病例。一邊是影像科醫生們叫苦不迭，一邊是龐大的需求被阻滯在檢查室門外。更「麻煩」的是，心血管與其他類型的疾患不同，「急診」更多，人命關天，時間要求更緊迫。

迫切的需求和疲軟的醫療應對能力錯位，心血管醫學影像領域急需要進行技術升級與流程再造，這時候，AI醫學影像識別的價值體現出來，AI醫療創業者也開始出現。

1、效率極大提升

用AI「看片子」，意味著冗雜又必不可少的心血管影像識別流程被AI技術「一鍵搞定」，首要的表現會是效率的大幅度提升。

例如，國內AI醫療公司數坤科技，從心腦血管大病種起步，開發出了被稱之為能實現「拍立得」的CoronaryDoc心血管AI影像識別產品。在實際案例中，這一解決方案能幫助影像科醫生將冠脈CTA三維重建、判讀、評估、審核報告系列流程的處理時間縮短到5分鐘左右，相對30分鐘 ，檢查效率提升了6倍以上。

2、穩定、持續優化的準確性

不同醫生的影像識別能力各不相同，而經驗再豐富的醫生也會受制於疲勞等因素造成準確率「波動」，這些嚴重影響心血管醫學影像識別的準確率。

AI的介入，一方面能實現不受人員能力影響的較高準確率，另一方面，演算法不斷優化的過程，也使得這種準確率可以持續提升，且可能比醫生學習速度更快。上文數坤科技的解決方案目前獲得了較為理想的準確率，且隨著合作醫院的增多，演算法的自我成長讓準確率也在不斷提升。

3、推進醫療服務升級

如果最冗雜的工作被24小時不知疲倦的AI代替，醫生不再陷入無盡的「片子」中，對醫院而言，不論是「治病能力」，還是「服務質量」，亦或是醫生們的職業認可都會有大的提升。「騰出手來」也可加大基礎醫學研究力度，改變只有臨床經驗卻無更領先醫學理論的境況。

總而言之，AI應用到心血管診療，對大眾尤其是特定職業的全面預防性篩查、減少無癥狀心源性疾病導致的猝死風險，對減輕醫生工作壓力、提升效率和診斷準確性，對病患享受更好地診斷與治療，都有積極意義。

來源：智能相對論

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