2021年9月13日美敦力宣布正在啟動一項試點計劃，利用AI篩選出具有較高心臟驟停風險的人，在心臟病發作之前與美敦力的醫療方案配對。
這項計劃將與AI開發商Mpirik和醫療保健質量跟蹤公司Vizient合作，側重于解決性別和種族的醫療差異。

社會因素與占用的醫療資源密切相關。有研究表明即使表現出同樣的醫學指征。有色人種男性和女性與白人男性相比，接受醫療設備的比率較低，如心臟起搏器和除顫器，這些都是能夠救命的設備！

生命健康方面的種族不平等由來已久，在美國黑人的死亡率一向高于白人。一項研究顯示，2009年黑人的死亡率為白人的1.3倍，也就是說黑人的死亡風險比白人高26%。
而大數據算法將會磨平這種差距！

心臟驟停(SCA)是指心臟突然和意外停止跳動，是由心臟電系統紊亂引起的，如果在幾分鐘內不進行除顫治療，結果可能會致命。在全球范圍內，心臟驟停奪走的生命比結直腸癌、乳腺癌、前列腺癌、流感、肺炎、車禍、艾滋病毒、槍支和房屋火災的總和還要多！
心律轉復除顫器(ICD)或心臟再同步治療除顫器(CRT-D)都是行之有效的治療手段，作為成熟的技術使用了30多年。然而，美敦力贊助的研究表明，有醫學指征的患者通常沒有及時接受這些植入式心臟裝置。

美國不同種族性別的壽命期待
時至今日，許多心臟病患者的治療仍然顯著延遲，根本原因是即使通過電子病歷的方式記錄患者的健康狀況，篩選數據的過程仍是手動的。這會導致對患者的診斷不一致，造成身體的損害和晚期治療成本的增高。
美敦力與Mpirik將在五家醫院挖掘患者的電子健康數據，根據多種臨床指征，自動篩選出心臟病發作風險較高的患者，通過Mpirik公司的CardiacIntelligenceAI為他們提早安排的專科轉診和及時的干預。識別過程將注意對患者信息的保護。
計算機算法具有一致性和即時性，為醫生提供完全無縫的體驗。

Mpirik 的Cardiac Intelligence?平臺已經篩查了數十萬患者，其算法符合用于傳輸臨床和管理數據的Health Level 7(HL7)標準。該平臺利用人工智能(AI)和自然語言處理(NLP)來分析超聲心動圖并識別關鍵數據點。還進行定期審計以及軟件和架構滲透測試，以確保安全、持續地交付數據驅動的洞察力。

Cardiac Intelligence?平臺同時提供可定制的界面，醫生和管理員可以查看實時的數據分析。Mpirik 目前正在檢測和收集更多來自真實世界場景的關鍵數據集，開展多項研究，提高臨床醫生對疾病及治療結果的理解。

兩款AI算法獲批

今年7月，美敦力宣布兩款AccuRhythm?AI算法獲得了FDA批準，分別是心房顫動算法和心臟停搏算法。這兩個算法將配合LINQ II?插入式心臟監護儀(ICM)一起使用，利用AI處理LINQ II采集的數據，提高醫生接收信息的準確性。

LINQ II ICM
LINQ II?號稱是世界上最準確的插入式心臟監護儀，適合需要長期監測或持續管理的罕見癥狀患者。
AccuRhymath AI算法進一步增強了LINQ II ICM提供精確心律警報的能力。這些算法解決了以下最常見的兩種ICM假警報：
心房顫動（AF），即心臟上腔的不規則或快速心律；心臟停搏，心跳之間的長時間停頓。
AccuRhythm AI接受了超過100萬個心電圖讀數的數據庫的訓練。將心房顫動錯誤警報減少了74.1%，保留了99.3%的真實警報。將心臟停搏錯誤警報減少了97.4%，并保留了100%的真實暫停警報。
系統將在今年晚些時候通過美敦力的CareLink 網絡數字平臺提供，供美國所有植入的LINQ II設備使用。
收購AI公司叫板達芬奇
2020年2月14日，美敦力宣布收購AI公司Digital Surgery。這條消息緊接著直覺外科的動作放出，后者剛剛于2月10日宣布收購AI影像分析公司Orpheus Medical，頗有股叫板的意味！

Digital Surgery同樣也是一家手術視頻分析公司，美敦力計劃將它的技術并入手術機器人業務，成為微創治療小組的一部分，未來在雨果手術機器人中應用。

Digital Surgery開發了一款名為Touch Surgery的數字化手術訓練平臺，該平臺能夠使用Al算法自動識別手術流程并進行分析。全球有許多醫生使用Digital Surgery的產品進行手術訓練及培訓。

2018年Digital Surgery宣布在增強現實領域與微軟達成合作伙伴關系，推出了Go Surgery應用。用戶在佩戴AR眼鏡后，會看到現實目標覆蓋了指導畫面演示，包括解剖位置、麻醉方式、適應癥及禁忌癥、術后并發癥等。

AI在醫療領域的應用主要有兩條線。

最早誕生的是專家系統，即知識庫。1974年匹茲堡大學研發了INTERNIST-I內科疾病的專家系統，該知識庫包括了572種疾病，約4500種癥狀，以及10萬種疾病與疾病表現之間的聯系。專家系統在80年代進入了商業化階段，但受制于當時的算力和算法，90年代進入瓶頸期。

AI影像是第二類較早發展的產品。伴隨70年代CT投入臨床實用，醫學影像數字化設備誕生，圖像存儲和傳輸標準進一步發展，AI影像出現不少嘗試。如今AI系統更是影像設備的標配，幾乎所有影像設備都要添加自動讀片和云端數據功能，能夠極大的提升產品的性能和競爭力。

從世界范圍來看，“醫療+AI”在美國發展最快，中國落后10-20年。

不過作為人口大國，中國每年會產生大量的醫療數據，AI的發展離不開海量的數據，因此我們在發展AI上具有先天優勢。據弗若斯特沙利文報告，中國人工智能醫學影像行業預計將由2020年的人民幣3億元增至2030年的人民幣923億元，2020年至2030年的年復合增長率為76.7%。

近年來，我國的AI醫療也在不斷發展革新，相關政策也在規范和引導行業的發展。2018年8月，新版《醫療器械分類目錄》正式生效，明確了人工智能醫療產品的劃分標準。2019年7月，國家藥監局器審中心成立人工智能醫療器械創新網合作平臺。

看到了發展的潛力，2015年-2020年上半年，中國AI影像的融資數量達到了近兩百起。不過目前，AI軟件產品面臨很大的競爭壓力，為了更多的獲取反饋，不少廠家都免費把產品送給醫院試用，最終能夠達到盈利的少之又少。

AI影像系統能夠極大的提高閱片效率，和診斷準確度。

比如在疫情期間，北京安德醫智科技有限公司推出BioMind急性傳染性肺炎人工智能影像輔助診斷系統，第一時間發往湖北和各地定點醫院，而且能對新冠肺炎進行定性診斷，且診斷準確率超過94%，而不僅僅是肺炎篩查。

此外，BioMind還能實現基于CT和MR應用場景的多病種同步分析，比如基于胸部CT就能一次性實現對新冠肺炎、SARS、其他病毒性、細菌性、真菌性肺炎等的定性診斷，以及對肺結核、肺癌、肺結節、肺氣腫等的輔助診斷。

更多的拓寬AI的醫療應用場景，可能是接下來發展的重要議題。此次美敦力提出的，利用AI減少種族間的醫療資源分配不均問題，又是AI系統的一個新應用，是一次破局之舉。相信在AI 的幫助下，我們社會中的不平會越來越少！