"3秒出結(jié)果，陽性病例全召回，病灶召回率達(dá)到90%，真是幫了我們影像科醫(yī)生的大忙。"中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)附屬第一醫(yī)院（以下簡(jiǎn)稱"中科大附一院"）南區(qū)的影像科醫(yī)生林寧（化名），正在使用"新冠肺炎影像輔助診斷平臺(tái)"對(duì)確診患者的新老CT片進(jìn)行對(duì)比，以判斷患者肺部病灶的變化情況。林寧表示使用該套系統(tǒng)閱片時(shí)間短、判斷結(jié)果準(zhǔn)確，極大提高了影像科醫(yī)生的工作效率。
疫情期間，新型冠狀病毒肺炎（以下簡(jiǎn)稱"新冠肺炎"）疑似病例不斷增加，各地一線醫(yī)院面臨著門診量大、試劑盒數(shù)量不足、核酸檢測(cè)時(shí)間長(zhǎng)等問題。隨著臨床診斷數(shù)據(jù)的積累，CT影像檢測(cè)被列入《衛(wèi)健委新冠肺炎診療指南（第五版）》中，成為除核酸檢測(cè)外的新冠肺炎臨床診斷方式之一。為了滿足CT門診量需求，加快患者診療速度，眾多的影像科醫(yī)生像林寧一樣，使用類似的AI醫(yī)療影像輔助診斷系統(tǒng)對(duì)確診患者或疑似患者進(jìn)行胸部CT快速判讀。這得益于AI技術(shù)在醫(yī)療影像場(chǎng)景中的落地，通過其高性能的圖像識(shí)別、精準(zhǔn)的算法及深度學(xué)習(xí)能力為肺部、眼底、腦部、神經(jīng)系統(tǒng)及心血管等疾病提供智能化的輔助診斷服務(wù)。
當(dāng)前，人工智能在輔助診療、疾病預(yù)測(cè)、醫(yī)療影像輔助診斷、藥物開發(fā)等場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)了廣泛應(yīng)用，其中醫(yī)療影像輔助診斷是其最主要的應(yīng)用方向之一，可以實(shí)現(xiàn)影像設(shè)備的圖像重建、智能輔助診斷疾病、智能勾畫靶區(qū)、智能判斷病理切片及智能輔助診斷方案等功能。針對(duì)此次新冠肺炎，基于CT影像作為病情篩查與診療的重要方式，AI醫(yī)療影像輔助診斷更是發(fā)揮了"急先鋒"的作用，極大提高了篩查的質(zhì)量和效率。
快速甄別預(yù)警 精準(zhǔn)識(shí)別病灶
據(jù)了解，在疫情初期，由于醫(yī)護(hù)人員使用試劑盒的經(jīng)驗(yàn)有限，很難采集到患者上呼吸道附近的唾液樣本，在一定程度上影像了核酸檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性，出現(xiàn)了患者診斷結(jié)果假陰現(xiàn)象，導(dǎo)致延誤了最佳的救治時(shí)機(jī)。新冠肺炎患者的肺部在早期呈現(xiàn)多發(fā)小斑片影及間質(zhì)改變，進(jìn)而發(fā)展為雙肺多發(fā)磨玻璃影、浸潤(rùn)影，嚴(yán)重者會(huì)出現(xiàn)肺實(shí)變及胸腔積液少見的臨床特征。相比核酸檢測(cè)，CT影像檢測(cè)能夠顯示出肺部早期的病變。然而，對(duì)于傳統(tǒng)的CT影像檢測(cè)，患者每做一次CT成像都會(huì)產(chǎn)生幾百?gòu)埛制?，影像科醫(yī)生需要對(duì)數(shù)百?gòu)圕T片進(jìn)行逐層分析。尤其是對(duì)新冠肺炎疑似患者的CT片，負(fù)責(zé)影像分析的醫(yī)生需要在數(shù)百層影像中尋找病變的"白點(diǎn)"，每診斷一個(gè)病例，醫(yī)生需要投入5到15分鐘的時(shí)間。在確診患者治療期間，醫(yī)生還需要回顧患者肺部的歷史影像，進(jìn)行新舊CT片對(duì)比，閱片量至少再翻一倍。
隨著CT檢測(cè)需求量快速增加，眾多一線醫(yī)院的影像科醫(yī)生承受著時(shí)間緊、任務(wù)重的工作壓力，心理壓力也隨之加大，身心均處于極度疲勞的狀態(tài)。為了緩解一線醫(yī)護(hù)人員的診療壓力，科學(xué)應(yīng)對(duì)疫情期間的CT影像檢測(cè)需求，中科院緊急成立"中科院臨床研究醫(yī)院應(yīng)對(duì)疫情科技攻關(guān)聯(lián)合指揮部"，攜手科大訊飛共同承擔(dān)"新型冠狀病毒應(yīng)急防控"專項(xiàng)攻關(guān)任務(wù)?？拼笥嶏w憑借醫(yī)學(xué)影像識(shí)別和輔助診療等人工智能技術(shù)以及豐富的產(chǎn)品應(yīng)用體系，僅用三天時(shí)間就完成了"新冠肺炎影像輔助診斷平臺(tái)"建設(shè)并現(xiàn)場(chǎng)部署落地應(yīng)用。據(jù)介紹，該平臺(tái)包含新冠肺炎檢出與預(yù)警模塊、肺炎病灶3D分割量化分析模塊、感染區(qū)域分析模塊、4D隨訪模塊、多模態(tài)輔診模塊和科研數(shù)據(jù)支撐模塊，可實(shí)現(xiàn)病灶靶區(qū)勾畫與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、病灶量化分析、感染區(qū)域體積及占比分析、病情發(fā)展評(píng)估、病灶變化分析、影像多模態(tài)輔診及數(shù)據(jù)導(dǎo)出功能。
科大訊飛"新冠肺炎影像輔助診斷平臺(tái)"產(chǎn)品經(jīng)理尹孝映接受計(jì)算機(jī)世界全媒體平臺(tái)采訪時(shí)表示："新冠肺炎檢出與預(yù)警模塊，可以快速發(fā)現(xiàn)疑似病灶及勾畫病灶靶區(qū)，同時(shí)發(fā)出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。在此過程中，醫(yī)生對(duì)患者CT影像的診斷時(shí)間由過去的10到15分鐘縮減至2到3分鐘，既提高了診斷速度，也緩解了醫(yī)生的壓力。"在系統(tǒng)完成新冠肺炎征象甄別和疑似征象預(yù)警后，其具有的多模態(tài)輔診功能夠?qū)Σ≡钸M(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別，為醫(yī)生提供準(zhǔn)確的診斷參考。談及平臺(tái)的這一特色，尹孝映說："整套產(chǎn)品從醫(yī)生的實(shí)際工作需求出發(fā)，借助了智醫(yī)助理的輔診能力，可以實(shí)現(xiàn)平均3秒內(nèi)完成一例CT影像的輔助診斷，對(duì)確診患者的檢測(cè)率更是接近百分之百。平臺(tái)在綜合了門診病歷、CT影像和檢驗(yàn)信息的基礎(chǔ)上，實(shí)行影像多模態(tài)輔診，不但提高了醫(yī)生判讀CT片的準(zhǔn)確率，還有效降低了漏診誤診率。"
高效量化分析 準(zhǔn)確掌握病灶情況
據(jù)了解，傳統(tǒng)的閱片工具只能實(shí)現(xiàn)影像調(diào)閱、長(zhǎng)度測(cè)量，無法提供病灶識(shí)別、分割和病灶體積、密度量化等功能，而科大訊飛"新冠肺炎影像輔助診斷系統(tǒng)"的 3D分割量化功能可以提供病灶量化分析，測(cè)量病灶的體積、平均密度，并對(duì)肺部染區(qū)域進(jìn)行體積及占比分析。4D量化對(duì)比分析功能是該系統(tǒng)的核心功能，能夠高效量化患者肺部的病灶變化。對(duì)于此項(xiàng)功能，尹孝映介紹說："在歷史影像對(duì)比方面，傳統(tǒng)的閱片工具只能做到調(diào)閱歷史影像，而肺炎病灶體積變化、密度變化等，全靠影像科醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行預(yù)估。'新冠肺炎影像輔助診斷系統(tǒng)'的4D對(duì)比分析功能，可以自動(dòng)匹配患者的歷史期影像，通過系統(tǒng)的輔助分析工具自動(dòng)計(jì)算多期影像中的病灶數(shù)量、體積與密度的變化并進(jìn)行量化分析，使醫(yī)生可以快速掌握病灶的變化情況，為后續(xù)診療提供高效、準(zhǔn)確的參考。"截止目前，科大訊飛與中科大附一院聯(lián)合建設(shè)的"新冠肺炎影像輔助診斷平臺(tái)"正在為1200余家醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供醫(yī)療影像輔助診斷服務(wù)，并通過數(shù)據(jù)迭代與算法優(yōu)化保證系統(tǒng)的每日升級(jí)。
新冠肺炎影像輔助診斷系統(tǒng)
武漢市衛(wèi)健委聯(lián)合天翼云和上海聯(lián)影醫(yī)療科技共同打造的"uAI新冠肺炎智能輔助分析系統(tǒng)"在AI醫(yī)療輔助影像診斷方面也獨(dú)具特色。據(jù)了解，該系統(tǒng)是業(yè)界首款綜合肺炎整體與局部影像特征對(duì)肺炎影像實(shí)施精確分診的AI全流程解決方案，可準(zhǔn)確識(shí)別各種形狀和尺寸的結(jié)節(jié)，對(duì)大于4mm結(jié)節(jié)的檢出率超過98%，其中磨玻璃結(jié)節(jié)檢出率超過95%，患者疑似病灶的檢測(cè)準(zhǔn)確率超過90%。據(jù)介紹，在該系統(tǒng)中每點(diǎn)開一張圖像，系統(tǒng)界面會(huì)清晰地顯示出經(jīng)過高精度算法自動(dòng)標(biāo)記的肺炎病灶及被感染肺段、病變累計(jì)范圍等關(guān)鍵量化信息，且可自動(dòng)進(jìn)行結(jié)節(jié)勾畫分割，原本需要醫(yī)生5到15分鐘的CT閱片時(shí)間縮短到了60秒。系統(tǒng)具有的"智能隨訪"功能可以自動(dòng)比對(duì)患者的歷次檢查數(shù)據(jù)，顯示結(jié)節(jié)的變化情況，為醫(yī)生的治療方案提供參考依據(jù)。
uAI新冠肺炎智能輔助分析系統(tǒng)
連心醫(yī)療憑借在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域積累的核心AI技術(shù)，結(jié)合百度飛槳開源框架和PaddleSeg開發(fā)套件，研發(fā)上線了"基于CT影像的肺炎篩查與病情預(yù)評(píng)估AI系統(tǒng)"。該系統(tǒng)可對(duì)患者肺部病灶的數(shù)量、體積、肺部占比等全套定量指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算與展示，同時(shí)輔以雙肺密度分布的直方圖和病灶勾畫疊加顯示等可視化手段，為醫(yī)生的篩查和預(yù)診斷工作提供定性與定量的參考依據(jù)。據(jù)了解，該系統(tǒng)采用的深度學(xué)習(xí)算法模型充分訓(xùn)練了不同分辨率的CT影像數(shù)據(jù)，可以適應(yīng)不同等級(jí)CT影像設(shè)備采集的檢查數(shù)據(jù)，有望為醫(yī)療資源和醫(yī)療水平有限的基層醫(yī)院提供有效的肺炎輔助預(yù)診斷工具。
高敏感性檢出 實(shí)現(xiàn)精確輔助診斷
疫情期間，與上述企業(yè)一樣運(yùn)用AI技術(shù)支撐一線醫(yī)院的高科技企業(yè)還有很多，如華為云與華中科技大學(xué)、藍(lán)網(wǎng)科技聯(lián)合推出的"新型冠狀病毒肺炎AI輔助醫(yī)學(xué)影像量化分析服務(wù)"，達(dá)摩院醫(yī)療AI團(tuán)隊(duì)結(jié)合阿里云輔助診斷算法和阿里健康創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室的醫(yī)院場(chǎng)景技術(shù)研發(fā)的"CT影像AI輔助篩查技術(shù)"等，這些服務(wù)和技術(shù)的推出紛紛驗(yàn)證了AI在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域中的巨大價(jià)值。
AI醫(yī)療影像輔助診斷的實(shí)質(zhì)是通過精準(zhǔn)的疾病預(yù)測(cè)模型對(duì)各種因子和數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理，再利用CT影像對(duì)病原細(xì)胞分類，通過底層數(shù)據(jù)處理、影像篩查和智能決策三個(gè)環(huán)節(jié)，為臨床診斷提供準(zhǔn)確的參考依據(jù)。與此同時(shí)，通過AI系統(tǒng)的高敏感性對(duì)陽性病例占比低、陽性病灶區(qū)數(shù)據(jù)占比小及對(duì)影像診斷專業(yè)知識(shí)要求低的病例進(jìn)行篩查和分類檢出，這樣去除了影像科醫(yī)生在陰性病例數(shù)據(jù)上的大量重復(fù)性工作，把有限的時(shí)間和精力投入到更具意義的臨床診斷工作中。此外，AI的高維信息挖掘和高通量計(jì)算能力，為診療提供了更加豐富的影像診斷指標(biāo)，以輔助醫(yī)生對(duì)疾病進(jìn)行鑒別診斷、基因分析及預(yù)后判斷，極大提高了診斷的精確性。
2017年7月，國(guó)務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中指出，醫(yī)療成為人工智能技術(shù)應(yīng)用的重點(diǎn)領(lǐng)域之一。未來，AI將在更多的醫(yī)學(xué)應(yīng)用場(chǎng)景中落地，它會(huì)為醫(yī)生與患者帶來怎樣的驚喜呢？讓我們拭目以待。
