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盡管全國(guó)疫情向好，但世界范圍內(nèi)的疫情形勢(shì)仍然嚴(yán)峻。正如華山醫(yī)院感染科主任張文宏教授所說(shuō)：“疫情今夏結(jié)束基本已不可能！”與此同時(shí)，科技力量也成為全球抗擊疫情的“生力軍”，全面賦能醫(yī)療機(jī)構(gòu)。
近日，中山大學(xué)孫逸仙紀(jì)念醫(yī)院副院長(zhǎng)林天歆在廣東省疫情防控新聞發(fā)布會(huì)上宣布，其牽頭開發(fā)了基于胸片和胸部?CT 的新型冠狀病毒肺炎 AI 篩查和輔助診斷系統(tǒng)，20 秒可完成 CT 診斷，診斷準(zhǔn)確率達(dá)到了 90%以上。與之前阿里達(dá)摩院研發(fā)的 AI 影像識(shí)別算法（20 秒診斷、96%準(zhǔn)確率）的效果相近。
此外，四川大學(xué)華西醫(yī)院、復(fù)旦大學(xué)、南開大學(xué)、阿里健康等多家醫(yī)療機(jī)構(gòu)和企業(yè)也公布了 AI 輔助診斷系統(tǒng)的研發(fā)成功。
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水平相當(dāng)于省三甲醫(yī)院副教授
據(jù)悉，該新冠肺炎 AI 篩查和輔助診斷系統(tǒng)是由中山大學(xué)孫逸仙紀(jì)念醫(yī)院聯(lián)合廣東省實(shí)驗(yàn)室、清華大學(xué)、澳門科技大學(xué)以及康睿智能科技有限公司聯(lián)合進(jìn)行攻關(guān)。團(tuán)隊(duì)收集了來(lái)自廣東、湖北、安徽、新疆、黑龍江等地部分醫(yī)院的新冠肺炎病例相關(guān)數(shù)據(jù)，最終在 50 萬(wàn)份臨床影像學(xué)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，根據(jù)深度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等 AI 技術(shù)，建立了基于胸部 CT 和 X 光的新冠肺炎 AI 輔助診斷系統(tǒng)。
林天歆介紹稱，傳統(tǒng)的人工閱片存在著速度比較慢、基層的醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)不足容易漏診等現(xiàn)象。根據(jù)以往 AI 開發(fā)的經(jīng)驗(yàn)，人工智能技術(shù)的輔助有助于提高閱片醫(yī)生的工作效率和準(zhǔn)確性。相對(duì)于人工閱片，該系統(tǒng)有三個(gè)優(yōu)勢(shì)：
首先，能夠快速地診斷新冠肺炎，但同時(shí)也保持了它的準(zhǔn)確性。以往有經(jīng)驗(yàn)的影像科醫(yī)生看一個(gè)患者的 CT 大概要花 15 分鐘到 20 分鐘，而這個(gè) AI 輔助系統(tǒng)可以在 20 秒內(nèi)就完成 1 例患者 CT 的檢測(cè)和診斷，并且準(zhǔn)確率可以達(dá)到 90%，這個(gè)水平相當(dāng)于一個(gè)省級(jí)三甲醫(yī)院影像科副教授的水平。
其次，該系統(tǒng)還具有把病情的嚴(yán)重程度進(jìn)行分級(jí)，預(yù)測(cè)疾病轉(zhuǎn)歸的功能。這個(gè)系統(tǒng)可以對(duì)胸部 CT 的每一個(gè)層面的結(jié)節(jié)、磨玻璃影和實(shí)變進(jìn)行自動(dòng)的識(shí)別、標(biāo)注、定量分析。病情的嚴(yán)重程度跟患者的吸氧頻度、吸氧飽和度、酸堿平衡以及肝功能、凝血功能等都有密切關(guān)系，所以系統(tǒng)可以幫助醫(yī)生來(lái)判斷患者會(huì)不會(huì)從普通型轉(zhuǎn)變成重型、從重型轉(zhuǎn)變成危重型，這樣就有利于醫(yī)生及早地來(lái)進(jìn)行干預(yù)，來(lái)降低患者的死亡率。
此外，該系統(tǒng)能夠協(xié)助醫(yī)務(wù)人員進(jìn)行藥物療效的評(píng)估。系統(tǒng)可以對(duì)同一個(gè)患者用藥前后的 CT 影像進(jìn)行分析對(duì)比，通過(guò)定量計(jì)算，看看這個(gè)病灶在用藥前后是不是有變化，判斷藥物是否有效，指導(dǎo)臨床的用藥。
目前，這套 AI 輔助診斷系統(tǒng)已在中國(guó)科學(xué)院國(guó)家生物信息中心的云平臺(tái)線上部署，并且已在中山大學(xué)孫逸仙紀(jì)念醫(yī)院、中山大學(xué)附屬第三醫(yī)院、武漢大學(xué)人民醫(yī)院、安徽醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院和新疆喀什地區(qū)第一人民醫(yī)院進(jìn)行測(cè)試和使用，接下來(lái)將盡快在全省、全國(guó)推廣應(yīng)用。
林天歆還透露，目前研究小組正在解決系統(tǒng)穩(wěn)定性，很快就可以在武漢金銀潭醫(yī)院、同濟(jì)醫(yī)院等使用，以后還將上線外語(yǔ)版本。國(guó)外的醫(yī)療機(jī)構(gòu)可以通過(guò)云平臺(tái)連接到 AI 系統(tǒng)使用。
用深度學(xué)習(xí)篩出最具診斷意義的 8-10 個(gè)特征
據(jù)悉，在疫情爆發(fā)后，廣東省干細(xì)胞和再生醫(yī)學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室緊急啟動(dòng)了該項(xiàng)目。
由于核酸檢測(cè)耗時(shí)長(zhǎng)、咽拭子取材不當(dāng)影響檢出率等原因，胸部 CT 成了新冠肺炎臨床診斷的重要依據(jù)。自第五版新冠肺炎診療方案開始，CT 診斷就被納入了臨床診斷標(biāo)準(zhǔn)中。
而 CT 閱片的難點(diǎn)主要來(lái)自三點(diǎn)：第一，一套胸部 CT 片子有近 300 個(gè)切面，閱片量極大。第二，基層醫(yī)院，甚至部分市級(jí)醫(yī)院，由于新發(fā)病例不多，醫(yī)生通過(guò)胸部 CT 診斷新冠肺炎的準(zhǔn)確性有待提高。第三，觀察療效時(shí)，需要花費(fèi)大量時(shí)間逐層對(duì)比前后兩次 CT。因此，引入人工智能進(jìn)行輔助診斷成為勢(shì)在必行。
隨著臨床診斷數(shù)據(jù)的積累，新冠肺炎的影像學(xué)大數(shù)據(jù)特征日益明晰。據(jù)悉，新冠肺炎 AI 篩查和輔助診斷系統(tǒng)的原理是在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行歸納總結(jié)和應(yīng)用。
根據(jù)新冠肺炎、其他病毒性肺炎、細(xì)菌性肺炎、其他肺部疾病以及正常胸部 CT 影像及其標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置針對(duì)性算法，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，從幾千個(gè)影像特征中篩選出最具有診斷意義的 8-10 個(gè)特征；最后利用上述特征與算法對(duì)各類胸部 CT 進(jìn)行分層診斷：一是區(qū)分正常、肺炎和其他疾病，二是在肺炎基礎(chǔ)上，再分為病毒性肺炎和細(xì)菌性肺炎，第三是將病毒性肺炎再分為新冠肺炎和非新冠肺炎。最后輸出結(jié)果為新冠肺炎或非新冠肺炎。
AI 抗疫全面開花
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無(wú)獨(dú)有偶，四川大學(xué)華西醫(yī)院的 AI 篩查與輔助診斷系統(tǒng)也在近日上線。
依托于“疾病流行病學(xué)大數(shù)據(jù)研究平臺(tái)”，華西醫(yī)院與四川希氏異構(gòu)公司聯(lián)合研發(fā)了“肺部多病變 CT 影像 AI 篩查與輔助診斷系統(tǒng)”。其匯聚了近 20 家醫(yī)療機(jī)構(gòu)的醫(yī)學(xué)研究支持，由華西醫(yī)院放射科影像專家完成了臨床確診病例的遴選和標(biāo)注。
3 月 13 日，該系統(tǒng)進(jìn)行了實(shí)際運(yùn)行測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明，系統(tǒng)運(yùn)行良好，能夠秒級(jí)發(fā)現(xiàn)疑似病變，包括“肺結(jié)節(jié)、肺癌、結(jié)核、病毒性肺炎、細(xì)菌性肺炎”等病癥的影像特征，使醫(yī)生工作量成倍減少。與此同時(shí)，系統(tǒng)還能對(duì)患者不同時(shí)期的胸部 CT 特征做出定量分析和對(duì)比，幫助醫(yī)生進(jìn)行疾病進(jìn)展預(yù)測(cè)。該系統(tǒng)還可以免費(fèi)供國(guó)內(nèi)外有需求的醫(yī)療機(jī)構(gòu)研究性使用。
同時(shí)，另有多家科研團(tuán)隊(duì)加入了 AI 輔助診斷新冠肺炎行列。例如，復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院和大數(shù)據(jù)研究院聯(lián)合上海市公共衛(wèi)生臨床中心放射科研發(fā)的系統(tǒng)在 2 月 21 日開始聯(lián)試聯(lián)調(diào)；南開大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院程明明教授團(tuán)隊(duì)聯(lián)合北京推想科技有限公司研發(fā)的系統(tǒng)至今已運(yùn)行 50 余天，并出口日本；北京實(shí)驗(yàn)室與北京清華長(zhǎng)庚醫(yī)院等單位的聯(lián)合團(tuán)隊(duì)建成了人工智能 3D 重建引擎，能將傳統(tǒng) CT 醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)自動(dòng)分割重建為三維立體模型并顯示在真實(shí)空間中……由此可見，相關(guān)技術(shù)已經(jīng)多地全面開花。
此外，阿里健康也宣布，在國(guó)內(nèi)數(shù)十家基層醫(yī)院接入了 CT 影像 AI 輔助篩查技術(shù)。這項(xiàng)技術(shù)由阿里達(dá)摩院醫(yī)療 AI 團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)，基于當(dāng)前最新的診療方案、鐘南山等多個(gè)權(quán)威團(tuán)隊(duì)發(fā)表的關(guān)于新冠肺炎患者臨床特征的論文等研發(fā)。
2 月 15 日，在早期訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足的情況下，達(dá)摩院團(tuán)隊(duì)僅基于 5000 多個(gè)病例的 CT 影像樣本數(shù)據(jù)就成功研發(fā)出算法模型，通過(guò) NLP 自然語(yǔ)言處理回顧性數(shù)據(jù)、使用 CNN 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 CT 影像的識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，AI 可以快速鑒別新冠肺炎影像與普通病毒性肺炎影像的區(qū)別，識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá) 96%，識(shí)別病例耗時(shí)不到 20 秒。達(dá)摩院還與阿里云研發(fā)了輔助診斷算法，算法能根據(jù)患者基本信息、癥狀、實(shí)驗(yàn)室檢查結(jié)果、流行病學(xué)史、影像報(bào)告等信息，輔助醫(yī)生制定治療方案。
3 月 13 日，阿里健康宣布，上述技術(shù)在國(guó)內(nèi)數(shù)十家基層醫(yī)院完成部署。天臺(tái)縣人民醫(yī)院常務(wù)副院長(zhǎng)裘銀虹介紹稱，天臺(tái)醫(yī)院日常每天要進(jìn)行 700 多次 CT 檢查，而在采用 AI 輔助篩查技術(shù)的兩周內(nèi)，已有近千例肺部 CT 由 AI 進(jìn)行分析，大幅提升了診斷效率。3 月 17 日，達(dá)摩院醫(yī)療 AI 在武漢火神山醫(yī)院上線。截止至 17 日，系統(tǒng)已在全國(guó) 160 多家醫(yī)院上線，臨床診斷 26 萬(wàn)病例。
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國(guó)家高度重視
值得一提的是，人工智能在疫情防控中的重要作用得到了國(guó)家的高度重視。在 3 月 16 日出版的第 6 期《求是》雜志 發(fā)表了重要文章《為打贏疫情防控阻擊戰(zhàn)提供強(qiáng)大科技支撐》。
文章強(qiáng)調(diào)，人類同疾病較量最有力的武器就是科學(xué)技術(shù)，人類戰(zhàn)勝大災(zāi)大疫離不開科學(xué)發(fā)展和技術(shù)創(chuàng)新。要把疫情防控科研攻關(guān)作為科技戰(zhàn)線的一項(xiàng)重大而緊迫任務(wù)，綜合多學(xué)科力量，統(tǒng)一領(lǐng)導(dǎo)、協(xié)同推進(jìn)，在堅(jiān)持科學(xué)性、確保安全性的基礎(chǔ)上加快研發(fā)進(jìn)度，盡快攻克疫情防控的重點(diǎn)難點(diǎn)問(wèn)題，為打贏疫情防控人民戰(zhàn)爭(zhēng)、總體戰(zhàn)、阻擊戰(zhàn)提供強(qiáng)大科技支撐。
文章指出，要統(tǒng)籌病毒溯源及其傳播途徑研究，搞清楚病源從哪里來(lái)、向哪里去。利用病毒蛋白和不同受體的結(jié)合特征，評(píng)估可疑動(dòng)物作為中間宿主的可能性，利用人工智能、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)開展流行病學(xué)和溯源調(diào)查，提高精準(zhǔn)度和篩查效率。
如今，科技創(chuàng)新早已融入各行各業(yè)，尤其在醫(yī)療行業(yè)中，以人工智能、大數(shù)據(jù)等為首的前沿科技正賦能這個(gè)傳統(tǒng)行業(yè)向智能化邁進(jìn)。盡管在此次疫情防控中，人工智能只是輔助診斷的方法之一，并未深入醫(yī)療領(lǐng)域的核心，但依舊展現(xiàn)出巨大的價(jià)值，大大提升了效率和準(zhǔn)確率，未來(lái)必將得到更廣泛的應(yīng)用和發(fā)展。
