人工智能进深圳医院 十几秒可诊断肺癌

一张张肺部CT片像滚动的动画从屏幕上滑过，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像人工智能诊断系统“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，再三观察后，确认病灶，签署病理报告。

【中美创新时报深圳12月12日讯】（记者向雨航）一张张肺部CT片像滚动的动画从屏幕上滑过，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像人工智能诊断系统“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，再三观察后，确认病灶，签署病理报告。

近日，记者走访深圳的几家医院和人工智能企业了解到，人工智能（AI）已应用到医学影像识别、疾病辅助诊断等方面，逐渐成为医生“可信任的伙伴”。尽管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”

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片子中找出结节或者病灶，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，“有时候看几百个片子也容易看花眼，难免会误诊或者漏诊，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图像，并自动标注出影像病灶，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，李智勇逐个打开病人的诊断记录，对系统自动标注出的影像病灶再次进行人工对比，删掉极少部分被诊断出的“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”。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早期筛查的能力。今年8月，“腾讯觅影”在深圳市南山区人民医院进行临床预试验，用时不到4秒，就能辅助医生筛查可疑的早期食管癌。

AI医疗还需要深度学习

日前，在中国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，公布了首批中国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像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医疗是否能替代医生呢？

“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。

这种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，对一个病人诊断出20多个肺部结节，经医生比对，大部分结节是“假阳性”，而系统也会自动学习，不断调整诊断标准。准确性日益提高。

同样，“腾讯觅影”还替代不了胃镜科医生。在临床试验中，一些炎症病例或者食管壁收缩的情况，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中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。（完）

题图：在盐田人民医院放射科，“天肺一号”正在帮助医生阅片。朱洪波 摄