在人工智能技術(shù)快速發(fā)展的今天，抗擊新冠肺炎疫情同樣可以看到AI的助攻。南開(kāi)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)的新冠肺炎CT影像AI篩查系統(tǒng)，已在包括湖北在內(nèi)的國(guó)內(nèi)40家醫(yī)院應(yīng)用部署，輔助醫(yī)生開(kāi)展新冠肺炎快速診斷、程度評(píng)估、病程動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)等工作。截至3月12日，該系統(tǒng)已持續(xù)運(yùn)行50余天，累計(jì)檢測(cè)篩查8.1萬(wàn)病例，協(xié)助醫(yī)生確診新冠肺炎6000余例，系統(tǒng)敏感度（正確確診率）98.3%，特異度（正確排除率）81.7%。該系統(tǒng)完成一個(gè)300張CT影像的病例的計(jì)算，只需10秒左右。

武漢同濟(jì)醫(yī)院醫(yī)生正在使用CT影像AI篩查系統(tǒng)

肺部CT影像是新冠肺炎診斷的重要標(biāo)準(zhǔn)之一。然而，疫情暴發(fā)后，快速增長(zhǎng)且基數(shù)龐大的待診病人數(shù)量讓一線(xiàn)醫(yī)生面臨巨大壓力，長(zhǎng)時(shí)間的連續(xù)工作也直接影響醫(yī)生的診斷效率和準(zhǔn)確率。同時(shí)，疫情波及地域廣泛，基層醫(yī)院缺乏經(jīng)驗(yàn)，診斷新冠肺炎同樣面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

1月中旬，南開(kāi)大學(xué)與推想科技的聯(lián)合項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)深入疫情最為嚴(yán)重的湖北省武漢市，第一時(shí)間將此前積累的基于肺炎、肺結(jié)核CT影像智能識(shí)別技術(shù)部署應(yīng)用于武漢市同濟(jì)、中南等醫(yī)院，輔助醫(yī)生快速診斷新冠肺炎，并在運(yùn)行過(guò)程中，持續(xù)收集新發(fā)數(shù)據(jù)，不斷優(yōu)化新冠肺炎智能識(shí)別與定位性能。

早在2019年初，南開(kāi)大學(xué)與推想科技就開(kāi)始了人工智能技術(shù)用于CT影像診斷的相關(guān)研究，在基于CT影像的肺結(jié)核識(shí)別、肺結(jié)節(jié)檢測(cè)等方面取得了系列突出成果。他們?cè)谒鶚?gòu)建的大型實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集（超越之前國(guó)際最大數(shù)據(jù)集10倍以上）上進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)，以生物安全3級(jí)實(shí)驗(yàn)室細(xì)菌培養(yǎng)6周后得到的確診數(shù)據(jù)作為“金標(biāo)準(zhǔn)”，使基于人工智能技術(shù)的CT影像篩查敏感度和特異度的平均值，都超越了三甲醫(yī)院主任級(jí)醫(yī)師判斷結(jié)果的平均準(zhǔn)確率。

“這些研究成果表明，人工智能CT篩查在疾病篩查方面具有巨大潛力。此次新冠肺炎疫情發(fā)生后，武漢等疫情嚴(yán)重地區(qū)的醫(yī)院對(duì)智能CT篩查的需求陡增，我們的技術(shù)正好派上用場(chǎng)。于是，我們馬上和合作企業(yè)一起將它投入到戰(zhàn)‘疫’一線(xiàn)，并在系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中快速學(xué)習(xí)、不斷優(yōu)化?！背堂髅髡f(shuō)。

新冠肺炎CT影像AI篩查系統(tǒng)包括兩大模塊。其中，影像診斷模塊主要基于學(xué)習(xí)上千例新冠肺炎初診病例數(shù)據(jù)，輔助醫(yī)生提示疑似炎癥區(qū)域。定量分析模塊則參照國(guó)家衛(wèi)健委發(fā)布的《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第七版）》指南要求，計(jì)算炎癥侵犯肺部與所在肺葉的體積占比，輔助醫(yī)生判斷新型冠狀病毒肺炎的嚴(yán)重程度，并結(jié)合以往檢測(cè)結(jié)果輔助監(jiān)測(cè)病程發(fā)展。

該系統(tǒng)主要具有兩大功能：新冠肺炎的快速篩查及預(yù)警提示、數(shù)字化精準(zhǔn)輔助診斷與病程監(jiān)控。

程明明介紹，該系統(tǒng)處理一個(gè)病人的幾十張高清晰度CT數(shù)據(jù)僅需數(shù)十秒，若簡(jiǎn)單增加服務(wù)器數(shù)量，還可以將速度提升至數(shù)秒以?xún)?nèi)。這就為大量病例數(shù)據(jù)的快速篩查提供了支撐。在發(fā)現(xiàn)疑似病例后，該系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)對(duì)可疑區(qū)域進(jìn)行分割，并統(tǒng)計(jì)各個(gè)肺部解剖結(jié)構(gòu)中肺炎區(qū)域占比的定量數(shù)據(jù)，為醫(yī)生進(jìn)一步診斷提供重要參考。

此外，除了對(duì)當(dāng)前日期的肺炎情況進(jìn)行定性和定量的預(yù)測(cè)以外，該系統(tǒng)也可以自動(dòng)檢測(cè)病人幾天前CT影像中的疑似肺炎區(qū)域。這種自動(dòng)關(guān)聯(lián)的能力，為動(dòng)態(tài)、精確、量化的監(jiān)控病程，提供了支撐。

“這些智能服務(wù)，一方面，大幅降低臨床醫(yī)師及影像醫(yī)師的工作負(fù)荷；另一方面，通過(guò)大量數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和減少疲勞診斷提升了醫(yī)生判斷的準(zhǔn)確率，也為醫(yī)生提供篩查和動(dòng)態(tài)病程監(jiān)測(cè)的功能?！背堂髅髡f(shuō)。

在開(kāi)發(fā)人員與武漢同濟(jì)醫(yī)院、中南醫(yī)院的醫(yī)生交流過(guò)程中，許多醫(yī)生都認(rèn)為，CT影像AI篩查技術(shù)的臨床應(yīng)用，可以有效加速篩選“高度疑似肺炎患者”，減少患者的排隊(duì)時(shí)間和院內(nèi)交叉感染的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)使患者獲得早期診斷和及時(shí)治療，改善患者預(yù)后和降低病死率；有效緩解檢測(cè)資源相對(duì)稀缺，醫(yī)師經(jīng)驗(yàn)不足的基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的診斷壓力；有效幫助醫(yī)生進(jìn)行患者病程轉(zhuǎn)歸前后對(duì)比，更加準(zhǔn)確和快速完成患者的日常診斷評(píng)估；有效應(yīng)用于無(wú)癥狀感染者的篩查工作中，減少漏診，助力疫情防控。

“系統(tǒng)投入應(yīng)用后，我們?cè)谶\(yùn)行過(guò)程中進(jìn)一步積累臨床數(shù)據(jù)，并利用這些數(shù)據(jù)持續(xù)提高系統(tǒng)的診斷性能。后續(xù)我們還將進(jìn)一步提高檢測(cè)性能，并提升定位精度，以更好地協(xié)助醫(yī)生做出快速、準(zhǔn)確的診斷?！背堂髅髡f(shuō)。