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5秒看片,1年完成10万例 CT界有了“阿尔法狗”

发布时间:2017-11-27来源:用药安全网

  2016年,AiphaGO(音译:阿尔法狗)战胜了世界围棋冠军柯洁,自此,人工智能名震一时风头无两。此后,利用人工智能辅助医疗也逐渐被大众关注。当“阿尔法狗”遇上CT,解放医生,未来可期。

  健康时报记者 齐钰

  2016年,AiphaGO(音译:阿尔法狗)战胜了世界围棋冠军柯洁,自此,人工智能名震一时风头无两。此后,利用人工智能辅助医疗也逐渐被大众关注。当“阿尔法狗”遇上CT,解放医生,未来可期。

 日均阅片500张,影像科医生“压力山大”

  “去做个脑CT”、“去做个X光”,在医院,我们经常能听到这样的医生建议。临床各科许多疾病都须通过放射科设备检查达到明确诊断和辅助诊断。而影像科医生的日常工作,就和这些医学影像打交道。

  据资料显示,目前中国影像科医生约80000名,每年诊断14.4亿张影像,影像检查每年增长约30%,但影像科医生增长仅约4%。

  “我们一天需要审核400-500个胸片,平均到每个胸片只能有一分钟的时间。在这一分钟以内,我们需要看患者胸片上的肺、骨头等等状况,还要看医生的诊断是不是对应,很难利用好。长时间阅片产生疲劳审阅,还有可能影响判断。”上海长征医院影像医学科医生刘凯说道。

  上海长征医院影像医学科医生刘凯

  面对这一“压力山大”的现状,利用人工智能辅助筛查的AI-CT应运而生。

  在近日的“推想AI走进武汉同济临床一周年”研讨会上,众多影像科专家针对这一技术进行了深度讨论。

 5秒快速读片,AI-CT一年阅片近10万例

  2016年10月,武汉同济医院迎来了有“CT届阿尔法狗”之称的AI-CT的正式上线。在不到一年的时间里,AI-CT已辅助武汉同济医院放射科完成近10万例影像检查,创下医学影像AI行业的阅片记录。

  华中科技大学同济医学院附属同济医院(武汉同济医院)放射科主任夏黎明教授介绍,武汉同济医院主要将AI-CT应用于肺结节筛查,肺结节发生率高、病灶多而且小,阅片工作量非常大。AI-CT的优势非常明显,堪称医生的超级助手。

  华中科技大学同济医学院附属同济医院(武汉同济医院)放射科主任夏黎明教授

  AI-CT的优势首先体现在阅片速度上。传统CT阅片平均在8-10分钟,而使用AI-CT可以迅速标记各个层面出现的结节,用时不到5秒。

  此外,AI-CT的诊断精准度也青出于蓝。“单纯从阅片数量来看,AI-CT超过我们任何一个人,具有最丰富的经验”,夏黎明介绍,AI-CT能够提取很多肉眼无法看到的征象,有研究显示,AI-CT对不同大小结节的平均诊断敏感度在86%,而医生报告仅为62%,其对病灶观察入微的精准检测,能够有效降低漏诊率。

  令人欣喜的是,这个精准度还在不断提升。AI-CT的工作原理,简而言之是“深度学习”。它能够通过学习大量影像病例,建立模型数据库,再根据已有“经验”来判断所读影像。

  “AI正在逐步解放医生的眼睛。”刘凯感叹。AI-CT虽然暂时不能独立得出诊断结论,却能将影像科医生从繁重机械的阅片工作中解脱出来,大幅度提升工作效率。

  应用前景广阔,人工智能辅助医疗未来可期

  为武汉同济医院提供AI-CT的北京推想科技有限公司,是中国最早将深度学习技术应用于医疗影像诊断的人工智能公司之一。

  早在2014年,推想科技的CEO陈宽就有了利用人工智能技术帮助放射科医生解决阅片难题的想法。那时,“AlphaGo”还没有问世,“深度学习”还只是小众话题。经过两年的考察、走访,推想科技公司在北京成立时,医学影像的智能处理已经成为目前人工智能在医疗领域最热门的探讨话题之一。

  据统计,全国约有130多家参与“人工智能+医疗”项目的企业,其中不乏腾讯、阿里这样的互联网巨头。

  面对如此激烈的竞争市场,陈宽表示,“参与的人越多,越证明我们行业的发展方向是正确的。在医疗AI这个事情上,我觉得中国已经走到了世界的前列,未来,我们会把我们的产品和服务提供给世界上更多的国家。”

  推想科技CEO 陈宽

  诚然,医疗AI目前还存在一些需要改进的问题,如国内医疗数据还未实现共享,很多数据还没结构化和标准化,质量上存在一定的问题。医生诊断不是单纯的一个方面,还要结合临床表现、化验检验、病史年龄、地区、种族等各种因素,医疗AI还不能实现诊断等等,都是未来需要解决的问题。

  正如夏主任所强调,利用人工智能辅助医疗还只是万里长征走出了第一步。深度学习也只是我们人类学习众多其中之一。要真正理解人类,达到人类智能,实现各种辅助目标,我们还需要花很长的时间。

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