利用AI辅助医生诊断，能有效地提升基层医院诊断水平

前沿技术可以让基层受益

“懂AI的医生可以代替不懂AI的医生，懂医生的AI可以代替不懂医生的AI。”

在2018医疗科技世界论坛主论坛上，联影智能联席CEO沈定刚教授再次为医疗人工智能发声。

长期以来，国内医疗影像硬件设备、基础设施资源一直分布不均。为解决这一困局，国家推行分级诊疗政策，然而该政策在实行中面临各式各样的问题，人才，特别是优质医生资源匮乏是其核心痛点之一。

沈教授在会上指出，借助AI辅助医生诊断，特别是达到专家级水平的AI，能有效地提升基层医院诊断水平，从而缓解医疗人才稀缺这一问题，推进分级诊疗落实。

他介绍说，联影智能所依托的母公司联影，作为一家高端医疗设备企业，过去已推出56款产品，在全国各地装机4300多台套，以类似于节点的方式扎根于全国各地医院。沈定刚教授谈到：“一个区域内各省、县、乡各级医院，通过影像云可实现不同医院影像设备云端连接，由此各级医院形成一个互联互通、资源共享的影像中心。这种情况下，我们开发的可用于辅助医生智能诊断、早期筛查的AI智能应用，可通过云端共享给基层医院，帮助基层医生实现更智能、精准的诊断，提升基层医院水平，一定程度上缓解放射医生匮乏的问题。”

医疗人工智能，需要既懂医生又懂AI的交叉领域优质人才

医疗人工智能与“AI＋工业”、“AI＋智能驾驶”大为不同。这种不同不仅体现在应用场景的差异上，更体现于数据与算法的不同。要驾驭“AI＋医疗”，需要优秀的既懂医生又懂AI的交叉领域人才。

沈教授在会上谈到：“企业要在医疗人工智能领域扎根，具备经验丰富的人才必不可少，特别需要在工业界工作多年、在学术界扎根多年的人才。现在，联影智能已经拥有一批来自苹果、谷歌和特斯拉的工业界精英，还有来自于康乃尔大学的副教授等一批科研人才，有这样一系列人才，我们才可以做出全栈式的医疗人工智能。”

“但我们也需要一大批年轻人才队伍加入我们。”沈教授说。联影智能尤其重视AI人才的培养。早在今年六月，联影智能率先在AI人才培养方向作出行动——成立联影智能医智合作培育研究中心。“在这个中心，我们希望让理工科研发人员走进医生、服务医生、赋能医生。同时也可以让医生，特别是年轻的医生和理工科研发人员一起成长。因为对医生而言，AI不可能代替医生，但是懂AI的医生可以代替不懂AI的医生。在资深科学家的指导下，年轻医生和理工科人员自然而然会成为一个非常好的合作伙伴，以更快的速度将医疗和工科相结合。”

AI可应用的广袤医疗场景

AI的应用场景非常广泛，沈教授在演讲中对联影智能研发的AI应用做了细致的介绍。

“以肺癌为例，人工智能可以辅助成像，也可以辅助肺癌筛查，还可以做随访。医生可将最新的患者肺结节影像与历史影像作比较，对存在问题的患者进行相应的诊断和治疗；同时，医生也可在治疗过程当中用人工智能做预后和预测。在这些过程中，人工智能都可大幅提高医生效率。总的来说，从筛查、随访、确诊、治疗到预后，这些都可以通过人工智能实现流程优化，而联影智能做的就是这样面向整个流程的全栈式人工智能。”

“人工智能还可以赋能设备，在MR和CT中，医生可以进行一键智能扫描，获取患者的三维人体图像。病人躺在扫描仪上面，AI会识别要扫的器官在哪里，这就是计算机视觉的应用。”

“人工智能还可以做一系列的辅助诊断，例如AI可根据X光胸片自动判断十几种肺病；可以检测肿瘤的位置和参数；可以根据CT影像做骨伤鉴定。这些应用在急诊中非常有用。除此以外，医生可以在CT图像中了解血液的流动，特别是心脏血液的流动，从而判断患者需要怎样的支架，随之而来的是手术成功率的提高。另外，在做放射治疗的时候，医生一般需要花20－30分钟时间将里面的器官勾勒出来。现在联影智能用0．7秒的时间可以自动勾勒一个器官，快速完成器官分割。”

“人工智能还能进行关节炎的自动参数检测。所有的这些AI应用，可以放在影像云，通过远程医疗进行辅助分析。”

为深入描述人工智能的应用，沈教授在演讲中向听众展示了以下案例。

“人工智能可以做脑结构的智能评估，医生可以通过AI获取轻度认知障碍和老年痴呆症的诊断结果。例如，通过AI分析患者60岁、61岁、62岁的脑图像，我们可以得知患者脑部每一个区域的相应变化，进而生成结构化的报告，辅助医生为患者做一个非常精准的诊断。”

“除此以外，AI也可以做肿瘤的智能化扫描，当医生认为一个患者存在肿瘤之后，可对患者做一个精准的扫描。第一个图像扫描完毕之后，AI方法可以判断大致的肿瘤类型，然后决定下面要扫什么。随后，AI将后续扫的图像与前面的图像结合起来，继续判断第三个图像扫什么。通过这种形式扫描出来的图像拥有更好的诊断度。”

“在胸片方面，除了常规的读片外，AI还可用于X光胸片的复读。每天晚上医生做过诊断，写了报告以后，AI可以检查所有的报告，比较相应的图像，寻找医生可能忽视的问题。若发现问题，AI可向医生预警，以便医生在第二天进行再次检查。”

“一个新的AI应用是用于儿童生长评估，AI系统可以在一秒钟内估计出一个小孩的骨龄。当然，更为常见的是用于骨折的智能检测。AI可以定位出肋骨的位置，将肋骨区分开并设立标签，并生成结构化报告。”

“除了刚才说的应用以外，AI可在肺部进行非小细胞肺癌的勾画，仅用0．3秒即可勾画出非小细胞肺癌，这可为影像学研究节省大量的时间。此外，通过胸部的平扫CT，AI不仅可以做肺结节的检测，还可以做心脏肥大预警，甚至于骨折预警。”

应用需要平台进行整合

在演讲中，沈教授谈到联影智能目前正在搭建一个医学影像深度研究平台，平台包含图像分割、目标检测、图像分类、图像配准、图像映射等独立的模块，每一个模块都将进行标准化，还能自由组合。这样，当这一平台搭建成型后，过去从算法开发到应用部署这一漫长过程将会变得简洁，AI产品的部署也将越来越快。