年中国农村居民（A）和城市居民（B）主要疾病死因构成比（%）通常，医生会根据患者情况通过“看得见”的数据指标初步诊断冠心病，但这些手段准确率不够高，需要再经有创检查进一步地诊断。以血管狭窄程度为判断依据的冠脉造影检查会造成误诊、漏诊的情况；FFR（血流储备分数）由于在功能学判定的精准性，被认定为诊断冠心病的“金标准”，但其费用昂贵，对患者来说也有一定的风险。冠心病已然成为人类健康的“定时炸弹”，与其等到有相关症状才确诊，不如在有健康隐患之初就“防患于未然”。那么，有没有一种适用于冠心病早期筛查、可大规模使用的途径，既能对“是否进一步检查”给出无创、精准的判断，又能对“看不见”的健康风险进行可靠的预测呢？基于人工智能、流体力学和云计算技术，睿心医疗自主研发了名为“睿心分数”（RuiXin-FFR）的无创冠脉供血功能评估平台。该平台的血管功能评估准确率为92%（目前全球最高水平），特异性达90%，敏感性达95%，并于今年4月得到了国家药品监督管理局批准，获得上市资格。与业内同类产品相比，睿心分数有何不同？仅成立三年的睿心医疗便取得了三类医疗器械注册证，其技术有何独特优势？该技术可解决哪些问题？医生和患者将如何从中受益？“功能学+形态学”双维诊断，对“进不进导管室”为医生提供精准的判断依据对于医生来说，心电图、冠状动脉CT血管造影（CTA）、心脏超声等初步诊断数据还不足够作为冠心病的判断标准。因此，精准的判断依据显得尤为重要。进入导管室做有创的冠脉造影可能会有进一步的结论，但将血管狭窄程度作为“是否做冠脉造影”的依据也可能造成误诊、漏诊的情况。具体来说，有些患者的冠状动脉虽然出现了堵塞，但经导管室进一步检查后，发现冠脉功能尚且良好。另有一些患者狭窄程度并不严重，但是实际上供血功能已受损，如果没有及时治疗，极有可能为患者埋下健康隐患。因此，医生诊断冠心病一个显著的痛点在于，当看到患者的冠脉出现医学意义的狭窄，是否让患者进导管室进一步检查。睿心医疗CTO马骏表示，无创CT-FFR睿心分数可准确、客观地计算冠脉的供血功能，为“是否进入导管室做有创检查和治疗”给出明确的判断。睿心分数可以“帮医生看见”，为医生提供可靠、准确的判断依据。那么，它是怎样做到精准诊断的？其技术有何独特优势？睿心分数在CT-FFR进行了多项创新，采用“功能学+形态学”双维智能诊断。第一，人工智能和图像处理方面，睿心分数采用“由粗到细”的三步图像分割和建模，几何模型完整，血管数目丰富。从医学影像中提取出冠脉树的几何模型，业内多数产品利用深度学习或传统的图像处理，从影像中进行像素分割，然后直接建模。但仅仅依赖像素水平的分割和建模，精度是不够的（约0.5mm），并非人类血管连续、光滑的形态。从功能学角度，这会导致冠脉供血功能的分析计算结果存在误差。因此，睿心采用了“由粗到细”的三步图像分割和建模技术。具体来说，第一步，利用深度学习网络，实现完整冠脉树的像素分割。第二步，沿着血管中心线进一步进行二次分割和血管建模，更精准地计算符合真实情况的血管轮廓。“在局部，我们准确地计算出病变区域的血管变化，对钙化、暗斑块、弥漫性病变等复杂情况做出合理的判断。”马骏说。第三步，睿心专门设计了第三层神经网络，以区分冠脉与静脉。他解释道：“冠脉树的拓扑和几何结构至关重要，而静脉的掺入会改变血流的状况。我们将这些易混淆的静脉祛除，获得更加干净、更加精准的冠脉树。”第二，在流体力学仿真方面。首先，睿心分数采用动态的网格规划，即把几何模型分割成几十万甚至上百万个小网格。如果网格分得过细，它虽然精准，但计算量过大；如果网格分得过粗，计算速度固然很快，但精准度不够。那么，如何使网格达到计算量和精准度的平衡呢？马骏表示，“睿心分数的动态网格规划根据血管的大小、粗细进行自适应性的网格划分。在较粗的血管上采用相对较粗的颗粒，在细小的血管局部尤其是病变的区域，会自动地增加网格的密度。”其次，睿心分数选取了最精准、最适合患者个性化的边界条件。在求解力学方程时，方程本身是普适的，但是每位患者的具体情况不同，所以需要提取的患者边界条件（血流量、压力、末端阻力等）也不同。“睿心分数根据学术界最新的成果以及睿心自主研发的多项专利技术，选取了最精准、最适合于患者个性化的边界条件。”马骏说道。再次，求解流体力学方程，睿心开发出速度更快、精度更高的求解器。睿心利用并行计算原理及计算方式的创新，把原来每个病例2-3个小时的计算时间成功地缩短到5分钟。+家医院及机构落地应用，与行业组织在科研和产品方面积极合作截至目前，睿心在国内已经和医院和机构合作，使用睿心分数进行冠心病诊疗分析的病例已超过5万例。并且，还完成了全球最大规模的前瞻性临床试验（例）。对于患者而言，睿心分数可减少患者有创检查的痛苦、减轻患者的检查费用，缩短患者等待检查的时间，降低患者被误诊、漏诊的风险。对医生而言，睿心分数提高了医生的工作效率，减轻了医生的工作压力，也为医生避免了检查时X射线的辐射风险。“从我们收到的大量反馈来看，医生普遍认为睿心分数在冠心病的诊断中给出了非常有价值的信息。”马骏说。不仅是国内市场，目前，睿心在国际市场正在做FDA和CE的认证，预计在近期会完成相关认证。马骏表示，“相关认证完成后，我们会在美国、欧洲、日本、东南亚等国家和地区进行相关业务的拓展，预计在未来三至五年会大规模地国际化落地。”除了练好技术的“内功”与合作的推进，睿心还在科研和产品方面与中国心血管医生创新俱乐部（CCI）积极合作。10月，睿心与CCI创建了血流动力学联合实验室。在科研方面，睿医院主导的无创功能学卫生经济学研究提供技术支持，通过睿心分数的研究数据，确认在长期的临床实践中可具体减少多少医疗成本，怎样提高医疗效率以及为医生和患者带来多大的获益。另外，通过人工智能结合血流动力学的研究，对冠心病斑块进行风险性预测。马骏指出，斑块预警是冠心病中非常有挑战性的难题。我们可以用人工智能的方法自动地探测斑块并分析其形态学特征，结合流体力学仿真分析其功能学特征，并把两者结合可以更准确地预测斑块破裂的风险。在产品方面，在CCI定期与医生和工程师做深度的交流和碰撞，睿心可更深入地了解临床需求和技术趋势，把医生和工程师的灵感转化为产品的设计。“三剑客”精准瞄定在心血管领域做医疗影像AI，“一拍即合”回国创业年，全球医疗AI方兴未艾，尤其是在肺结节检测、眼底糖网筛查等细分领域的医疗影像AI公司如“雨后春笋”兴起。睿心创始“三剑客”——郑凌霄、兰宏志、马骏为什么选择了心血管领域呢？在创立睿心之前，他们在各自领域积累了十余年经验。睿心创始人兼CEO郑凌霄一直在工程力学仿真领域深耕，本科毕业于北航工程力学，博士毕业于约翰霍普金斯大学。睿心首席科学家兰宏志是清华大学本硕、杜兰大学生物医学工程博士，毕业后在斯坦福大学心血管仿真实验室做研究员，一直从事心脑血管仿真模拟的工作。睿心CTO马骏本科毕业于清华大学电机系和生物医疗专业，博士毕业于约翰霍普金斯大学。先后任职于GE、西门子、达芬奇手术机器人等医疗器械公司，专注于研究人工智能算法、影像引导手术等尖端技术。除了自身的积累，外部的因素同样不可忽视。从市场角度，中国的冠心病患者基数庞大、医疗资源相对紧缺、医疗资源分布不均衡。从技术角度，不同于简单识别出影像中的病灶，他们所做的无创功能学需要重建出整个冠脉树，对冠脉树的每个点进行精准的分割、抓取和建模，并进行流体力学计算。因此，他们认为CT-FFR的技术壁垒足够高。从提供诊疗价值角度，睿心的