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早發(fā)現(xiàn)早診斷肺炎疾病，AI給醫(yī)生一雙“火眼金睛”

小知識科普診斷觀察范國華肺炎


早發(fā)現(xiàn)早診斷肺炎疾病，AI給醫(yī)生一雙“火眼金睛”



近日 ， 在內(nèi)蒙古自治區(qū)遠(yuǎn)程醫(yī)療中心 ， 專家在查看患者肺部病情 。 新華社采訪人員 劉磊攝
早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療可明顯降低新型冠狀病毒感染者危重癥發(fā)生率和死亡率 ， 而AI算法與醫(yī)生經(jīng)驗的結(jié)合 ， 將為新冠肺炎乃至更多類型的肺炎疾病提供早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療的高效解決方案 。
“人工智能（AI）診斷系統(tǒng)在新型冠狀病毒肺炎檢測及肺炎鑒別診斷中的應(yīng)用研究”等6個科研項目 ， 最近獲得來自國防科工局推廣專項和蘇州市應(yīng)急防治科技專項項目渠道的資助 。
挖掘肉眼無法觀察的深層次信息
按照國家衛(wèi)健委印發(fā)的《新型冠狀病毒肺炎診療方案（試行第七版）》 ， “影像學(xué)特征”被列為新冠肺炎疑似病例臨床表現(xiàn)的三條之一 。 CT檢查在新冠肺炎診斷中起重要作用 ， 在主要疫區(qū)一度作為臨床診斷的主要依據(jù) 。 但常規(guī)CT檢查也有不足 ， 早期難以觀察到較隱匿病變 ， 且與其他病毒性肺炎、細(xì)菌性肺炎難以區(qū)分等 。
“通常影像診斷醫(yī)師靠人眼來辨別CT檢查圖像 ， 通過對檢查產(chǎn)生的圖像進(jìn)行觀察 ， 根據(jù)其影像學(xué)表現(xiàn) ， 還有醫(yī)師個人經(jīng)驗 ， 做出主觀判斷 。 ”相關(guān)項目負(fù)責(zé)人、核工業(yè)總醫(yī)院影像診斷科主任范國華表示 ， 這有一定局限性 ， 主觀影響因素比較多 ， 而且只能解讀表觀的一些圖像特征 。
與醫(yī)生肉眼觀察不同 ， 人工智能可以將視覺影像信息轉(zhuǎn)化為深層次的特征性的信息 ， 而且這些信息是可量化的 。
“利用人工智能技術(shù)建立起的這套智能診斷系統(tǒng) ， 一是對于比較早期的病變 ， 肉眼觀察不太明顯的影像學(xué)改變 ， 能夠檢測出來；二是定性比較準(zhǔn)確 ， 對病變能給出比較準(zhǔn)確的診斷；另外整個流程的耗時相對人工能夠大大縮短 。 ”范國華舉例說 ， 一般一個成年人做一次胸部CT檢查會產(chǎn)生四五百幅薄層圖像 ， 靠人工一幅一幅去看很費時費力 ， 但是機器可以在幾秒鐘之內(nèi)將這四五百幅圖像檢測完 ， 而且不存在連續(xù)工作產(chǎn)生疲勞的問題 。
獲取大樣本標(biāo)準(zhǔn)化的影像數(shù)據(jù)是難點
【早發(fā)現(xiàn)早診斷肺炎疾病，AI給醫(yī)生一雙“火眼金睛”】利用人工智能技術(shù)對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行更深層次的分析 ， 具體過程是通過CT掃描獲得數(shù)字化的圖像 ， 然后將圖像數(shù)據(jù)導(dǎo)入軟件系統(tǒng)中進(jìn)行分析 ， 通過機器的“深度學(xué)習(xí)”建立模型 。 對建立的模型 ， 使用一定數(shù)量的確診病例來驗證其是否可靠 ， 然后用于檢測其他的未知病例 。 這種人工智能和影像診斷相結(jié)合的技術(shù) ， 此前多用于腫瘤的診斷 。
要把這個AI“養(yǎng)大成人” ， 最終成熟到能夠幫助診斷 ， 喂給它學(xué)習(xí)和訓(xùn)練的“養(yǎng)料”就是數(shù)據(jù) 。
“樣本量越大、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)越多越好 。 但隨著研究的進(jìn)行 ， 要增大樣本量 ， 單個醫(yī)院數(shù)據(jù)獲取有限 ， 需要協(xié)調(diào)開展多中心研究 ， 以擴大樣本量 。 ”范國華說 ， 獲取大樣本標(biāo)準(zhǔn)化的影像數(shù)據(jù)是難點 。
做CT檢查時 ， 各家醫(yī)院使用的機器設(shè)備、掃描參數(shù)等不盡相同 。 但做大樣本分析 ， 要求所有的影像數(shù)據(jù)都是規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)的 。 在將影像數(shù)據(jù)交給機器前 ， 需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記 ， 正因如此 ， 數(shù)據(jù)的精確標(biāo)記對人工智能應(yīng)用具有重要影響 。 這意味著要對病灶進(jìn)行精確分割 ， “通常分割得越精確越好 ， 但也是一個難點 。 ”范國華說 。

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