：战“疫”中的“急先锋” 看AI在医疗影像场景中的落地
"3秒出结果 ， 阳性病例全召回 ， 病灶召回率达到90% ， 真是帮了我们影像科医生的大忙 。"中国科学技术大学附属第一医院（以下简称"中科大附一院"）南区的影像科医生林宁（化名） ， 正在使用"新冠肺炎影像辅助诊断平台"对确诊患者的新老CT片进行对比 ， 以判断患者肺部病灶的变化情况 。林宁表示使用该套系统阅片时间短、判断结果准确 ， 极大提高了影像科医生的工作效率 。
疫情期间 ， 新型冠状病毒肺炎（以下简称"新冠肺炎"）疑似病例不断增加 ， 各地一线医院面临着门诊量大、试剂盒数量不足、核酸检测时间长等问题 。随着临床诊断数据的积累 ， CT影像检测被列入《卫健委新冠肺炎诊疗指南（第五版）》中 ， 成为除核酸检测外的新冠肺炎临床诊断方式之一 。为了满足CT门诊量需求 ， 加快患者诊疗速度 ， 众多的影像科医生像林宁一样 ， 使用类似的AI医疗影像辅助诊断系统对确诊患者或疑似患者进行胸部CT快速判读 。这得益于AI技术在医疗影像场景中的落地 ， 通过其高性能的图像识别、精准的算法及深度学习能力为肺部、眼底、脑部、神经系统及心血管等疾病提供智能化的辅助诊断服务 。
当前 ， 人工智能在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等场景中实现了广泛应用 ， 其中医疗影像辅助诊断是其最主要的应用方向之一 ， 可以实现影像设备的图像重建、智能辅助诊断疾病、智能勾画靶区、智能判断病理切片及智能辅助诊断方案等功能 。针对此次新冠肺炎 ， 基于CT影像作为病情筛查与诊疗的重要方式 ， AI医疗影像辅助诊断更是发挥了"急先锋"的作用 ， 极大提高了筛查的质量和效率 。
快速甄别预警 精准识别病灶
据了解 ， 在疫情初期 ， 由于医护人员使用试剂盒的经验有限 ， 很难采集到患者上呼吸道附近的唾液样本 ， 在一定程度上影像了核酸检测结果的准确性 ， 出现了患者诊断结果假阴现象 ， 导致延误了最佳的救治时机 。新冠肺炎患者的肺部在早期呈现多发小斑片影及间质改变 ， 进而发展为双肺多发磨玻璃影、浸润影 ， 严重者会出现肺实变及胸腔积液少见的临床特征 。相比核酸检测 ， CT影像检测能够显示出肺部早期的病变 。然而 ， 对于传统的CT影像检测 ， 患者每做一次CT成像都会产生几百张分片 ， 影像科医生需要对数百张CT片进行逐层分析 。尤其是对新冠肺炎疑似患者的CT片 ， 负责影像分析的医生需要在数百层影像中寻找病变的"白点" ， 每诊断一个病例 ， 医生需要投入5到15分钟的时间 。在确诊患者治疗期间 ， 医生还需要回顾患者肺部的历史影像 ， 进行新旧CT片对比 ， 阅片量至少再翻一倍 。
随着CT检测需求量快速增加 ， 众多一线医院的影像科医生承受着时间紧、任务重的工作压力 ， 心理压力也随之加大 ， 身心均处于极度疲劳的状态 。为了缓解一线医护人员的诊疗压力 ， 科学应对疫情期间的CT影像检测需求 ， 中科院紧急成立"中科院临床研究医院应对疫情科技攻关联合指挥部" ， 携手科大讯飞共同承担"新型冠状病毒应急防控"专项攻关任务 。科大讯飞凭借医学影像识别和辅助诊疗等人工智能技术以及丰富的产品应用体系 ， 仅用三天时间就完成了"新冠肺炎影像辅助诊断平台"建设并现场部署落地应用 。据介绍 ， 该平台包含新冠肺炎检出与预警模块、肺炎病灶3D分割量化分析模块、感染区域分析模块、4D随访模块、多模态辅诊模块和科研数据支撑模块 ， 可实现病灶靶区勾画与风险预警、病灶量化分析、感染区域体积及占比分析、病情发展评估、病灶变化分析、影像多模态辅诊及数据导出功能 。
科大讯飞"新冠肺炎影像辅助诊断平台"产品经理尹孝映接受计算机世界全媒体平台采访时表示："新冠肺炎检出与预警模块 ， 可以快速发现疑似病灶及勾画病灶靶区 ， 同时发出风险预警 。在此过程中 ， 医生对患者CT影像的诊断时间由过去的10到15分钟缩减至2到3分钟 ， 既提高了诊断速度 ， 也缓解了医生的压力 。"在系统完成新冠肺炎征象甄别和疑似征象预警后 ， 其具有的多模态辅诊功能够对病灶进行精准识别 ， 为医生提供准确的诊断参考 。谈及平台的这一特色 ， 尹孝映说："整套产品从医生的实际工作需求出发 ， 借助了智医助理的辅诊能力 ， 可以实现平均3秒内完成一例CT影像的辅助诊断 ， 对确诊患者的检测率更是接近百分之百 。平台在综合了门诊病历、CT影像和检验信息的基础上 ， 实行影像多模态辅诊 ， 不但提高了医生判读CT片的准确率 ， 还有效降低了漏诊误诊率 。"
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