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十几秒诊断肺癌 这个“医生”叫AI

发布时间:2019-10-19 02:09:25

一张张肺部CT片像滚动的动画一样从屏幕上滑过,十几秒过后,一个个小红圈在影像上出现,小红圈圈定的是被肺部影象人工智能诊断系统“天肺一号”自动识别的病灶。盐田人民医院放射科医生李智勇,正将目光牢牢锁定在这些病灶上,再三视察后,确认病灶,签署病理报告。

近日,记者访问深圳的几家医院和人工智能企业了解到,人工智能(AI)已应用到医学影像辨认、疾病辅助诊断等方面,逐步成为医生“可信任的火伴”。虽然这些影像诊断产品还需要进行深度学习,提高“智力”,但AI医疗无疑将为人类的医疗影像诊断带来一场变革。

机器读CT片减少“漏网之鱼”

在深圳,肺癌连续14年稳居恶性肿瘤发病率的首位。临床已证实,肺癌早期发现,初期诊断,早期医治,治愈率极高,5年生存率可达到80%到90%。其中,低剂量肺部CT检查是肺癌筛查的金标准。

随着防癌意识的提高,盐田人民医院低剂量肺部CT检查量也逐渐增多。过去,放射科医生通过阅读PACS系统中的患者影像图像进行初步诊断,靠医生的双眼从几百张肺部CT片子中找出结节或病灶,再由上级医师再次审核后发布诊断报告。

“医生最怕的就是给病人的时间太少。”李智勇说。每天医院做肺部CT检查的病人有四五十个,平均一个病人的CT片就有400多张,很多医生每天阅读的CT片超过8000张,“医生工作量比较大,有时候看几百个片子也容易看花眼,难免会误诊或漏诊,临床诊断的压力非常大。”

今年8月,深圳天琴医疗自主研发的一款肺部影像人工智能诊断系统“天肺一号”进入盐田人民医院放射科临床试验,“天肺一号”帮助医生阅片,可自动识别CT图象,并自动标注出影象病灶,放射科医生只需对初筛结果进行核对和确认,大大减轻了医生的劳动量。

“人工智能诊断系统和放射科医生同时对CT片进行初步诊断,这是一个‘双保险’,可以提高临床诊断的准确率,减少‘漏网之鱼’。”李智勇说。

记者看到,在肺部影像人工智能诊断系统中,“天肺一号”可以对几十个病人的肺部CT片同时进行诊断,十几秒的时间就能完成一例,几分钟就能完成几十个病人的初步诊断。然后,李智勇逐一打开病人的诊断记录,对系统自动标注出的影象病灶再次进行人工比较,删掉极少部份被诊断出的“假阳性结节”,进一步提高CT诊断的精准度。

今年腾讯也发布AI医学影像产品“腾讯觅影”。“腾讯觅影”将人工智能技术与医学大数据结合,是腾讯与中山大学附属肿瘤医院等权威医疗机构共同攻关的成果。借助深度学习技术,腾讯觅影拥有在医学影像中辅助进行癌症初期筛查的能力。

今年8月,“腾讯觅影”在深圳市南山区人民医院进行临床预实验,用时不到4秒,就能辅助医生筛查可疑的初期食管癌。南山区人民医院电子胃镜室主任程春生告知记者,由于广东地区食管癌发生率不是很高,过去临床医生不容易发现早期食管癌,而“腾讯觅影”通过比较强的计算机图象处理和分析能力,能发现医生可能发现不了的初期食管癌。从8月至今,“腾讯觅影”在该院就发现了四五例初期食管癌,帮助医生减少了漏诊。

“人机协同”直击医疗痛点

“人工智能诊断的最大优势是高效的计算和精准的分析与决策,有了这个AI诊断系统后,影象诊断速度和效力大大提高,将解决目前医疗上的痛点。”李智勇说。

事实上,解决医疗资源不足问题,提升医疗领域生产力是AI医疗的根本需求和发展动力所在。“目前各种肿瘤病发都在上升,临床诊断的需求愈来愈大,而各医院影象诊断医生都短缺。”深圳天琴医疗科技有限公司相关负责人谭鑫说,人工智能系统与医生的协同诊断,不仅能解决目前医生资源不足的问题,未来也能够大大降低医疗本钱。

这类“用人荒”和数据爆发间的矛盾正导致越来越多AI医疗产品的出现。在人工智能诊断领域,目前最强大的莫过于IBM研发的沃森人工智能系统。通过比对2000万份癌症论文,沃森只花了10分钟,便诊断出一名60岁妇女患上了罕见的急性髓性白血病。如今,在国内,沃森人工智能肿瘤系统已经进入临床,提供的医治方案覆盖了乳腺癌、肺癌、直肠癌、结肠癌、胃癌、宫颈癌……帮助临床医生为肿瘤患者选择最好的治疗方案。

腾讯觅影产品经理杨昊臻介绍,腾讯觅影每个月处理上百万张医学影像,不但能够辅助医生进行诊治决策,提高工作效率,而且将改善我国医疗资源不足和分配失衡等问题。除食管癌筛查,腾讯觅影对肺癌、糖尿病病种的筛查,也已进入临床预实验。据他介绍,腾讯觅影食管癌早筛系统准确率超过90%,肺结节早筛系统准确率超过95%,可检测3毫米及以上的微小结节,糖网识别准确率更是高达97%。

程春生认为,目前临床医生的诊断还是要比人工智能诊断水平高,不过,由于早期食管癌发生率不高,有的基层医生做几年胃镜也可能会遇不到1例,“腾讯觅影”可以帮助医生发现早期食管癌,提高临床诊断率,也可以减缓基层医疗资源不足的问题。

AI医疗还需要深度学习

日前,在科技部召开的新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会上,公布了首批国家人工智能开放创新平台名单,明确将依托腾讯公司建设医疗影象国家人工智能开放创新平台。可以看到,AI医疗被视为下一个风口。

那么,AI医疗是否能替换医生呢?

“还替代不了,只能是辅助医生进行临床诊断。”天琴医疗研发工程师陈杰说。他把AI医疗比作一个人,目前AI医疗还处于一个小孩子阶段,还需要不断进行深度学习,提高其临床诊断能力。

这类深度学习基于大量临床病例和医疗大数据的积累。在“天肺一号”刚进入放射科的时候,放射科医生们发现该系统诊断出的肺结节特别多,定性能力也比较差。有一次,“天肺一号”对一个病人诊断出20多个结节,经医生比对,大部分结节是“假阳性”,“比如在肺与血管交界的区域,影像不是非常清晰,系统容易识别为病灶。”李智勇说,这就需要医生进行核对。在核对过程中,医生会剔除“假阳性结节”,而系统也会自动学习,不断调整诊断标准。经过几个月的“训练”,并且经过放射科医生分开标注“假阳性结节”,选择了共同标注作为标准,“天肺一号”诊断的准确性日趋提高,诊断出“假阳性结节”的比率大幅降低。

同样,“腾讯觅影”还替代不了胃镜科医生。在临床试验中,一些炎症病例或食管壁收缩的情况,都容易被误诊为早期食管癌。同时,一些早期试管癌也会被漏诊。“AI影像诊断产品虽已从全国各大医院食管癌影像图片中进行学习,并建立了模型,但食管癌的形态各异,人工智能还需要不断收取各种早期食管癌的临床情况,不断进行深度学习,提高自身诊断能力,才能避免误诊和漏诊。”程春生说。

陈杰也表示,目前AI医疗的辨识度还有待提高,主要在于临床病例不够,还需要对临床病例不断学习和分析,提高其“智力”,“机器需要更多的学习次数,以得到更准确的判断。多次学习的基础是数据,医疗影像更需要海量医疗影象和医生的结果判断。”在他看来,如今AI的成长就像一个小孩,刚懂得最基本的常识,在其成长过程中,还需要被扔入情景学习的海洋中,让其逐步学会各种技能,最后能像成人一样进行独立诊断。

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