人工智能系統(tǒng)對(duì)甲狀腺病灶檢出率高達(dá)98%

5秒鐘，人工智能服務(wù)器給出診斷結(jié)果，對(duì)超過2mm的甲狀腺結(jié)節(jié)，其病灶檢出率高達(dá)98%；60秒內(nèi)， 宮頸癌篩查人工智能系統(tǒng)自動(dòng)出具初篩報(bào)告，遠(yuǎn)超醫(yī)生5——10分鐘的診斷時(shí)間。

2017年，醫(yī)學(xué)人工智能浙江省工程實(shí)驗(yàn)室落戶浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第一醫(yī)院，到目前為止，醫(yī)院已經(jīng)研發(fā)了5個(gè)智能診斷系統(tǒng)，并應(yīng)用于臨床實(shí)踐。

5秒鐘圈出甲狀腺是惡性結(jié)節(jié)，還是良性結(jié)節(jié)

“在臨床繁重的超聲檢查工作中，一位超聲醫(yī)生每天需要檢查上百位患者，他們需要人工采集甲狀腺超聲圖像，并根據(jù)甲狀腺結(jié)節(jié)圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)診斷，對(duì)超聲醫(yī)生的專業(yè)素養(yǎng)要求較高，其中也不乏因?yàn)閳D像繁多而導(dǎo)致醫(yī)生出現(xiàn)視覺疲勞，或因?yàn)榕R床經(jīng)驗(yàn)不足，發(fā)生漏診、誤診”，浙江大學(xué)附屬第一醫(yī)院超聲影像科副主任醫(yī)師趙齊羽介紹，“而甲狀腺超聲人工智能輔助診斷系統(tǒng)，則可以智能識(shí)別出甲狀腺結(jié)節(jié)，并對(duì)良惡性進(jìn)行判斷，極大地減少結(jié)節(jié)的漏診誤診，縮短診斷所需的時(shí)間?！?/p>

在操作中，超聲醫(yī)生采集了患者的甲狀腺超聲圖像后，電腦可以實(shí)時(shí)發(fā)送給人工智能服務(wù)器進(jìn)行智能讀圖和結(jié)果分析。5秒鐘后，服務(wù)器會(huì)給出診斷結(jié)果，勾畫結(jié)節(jié)邊界，用紅色來表示惡性結(jié)節(jié)，用綠色來表示良性結(jié)節(jié)，并語音提醒，告知是否發(fā)現(xiàn)結(jié)節(jié)以及結(jié)節(jié)的良惡性。

目前該系統(tǒng)已經(jīng)學(xué)習(xí)了超過5萬份包含病理結(jié)果的甲狀腺結(jié)節(jié)圖像，對(duì)超過2mm的結(jié)節(jié)，其病灶檢出率高達(dá)98%，與活檢結(jié)果比較準(zhǔn)確率達(dá)88.1%。目前在我院超聲科應(yīng)用超過300例，主要用于輔助規(guī)培生診斷甲狀腺結(jié)節(jié)。

人工智能輔助診斷肺小結(jié)節(jié)判讀

“一位放射科醫(yī)生就胸部CT這一項(xiàng)檢查，每天至少需閱讀4——5萬張影像圖像，”浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第一醫(yī)院放射科主任醫(yī)師阮凌翔說，“醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)與穩(wěn)定性、知識(shí)儲(chǔ)備存在差異，再加上閱片視覺疲勞，都會(huì)增加肺小結(jié)節(jié)的漏診及誤診風(fēng)險(xiǎn)?！币虼?，浙大一院充分利用互聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)，在肺小結(jié)節(jié)判讀上應(yīng)用人工智能輔助診斷系統(tǒng)。

一位患者的人工閱片需要花費(fèi)十分鐘，而人工智能通過后臺(tái)數(shù)據(jù)預(yù)處理后只需要幾秒鐘就可以在應(yīng)用終端給予輔助診斷，降低漏診率，提高診療水平。其基本步驟是，使用圖像分割算法對(duì)肺部掃描原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，利用肺部分割生成的肺部區(qū)域圖像，加上結(jié)節(jié)標(biāo)注信息生成結(jié)節(jié)區(qū)域圍像，得到疑似肺結(jié)節(jié)區(qū)域，并對(duì)其進(jìn)行分類，得到真正肺結(jié)節(jié)的位置和置信度，再對(duì)同一患者的歷史影像進(jìn)行比較和定量分析，評(píng)估良惡性概率。

此外，浙醫(yī)一院的人工智能宮頸細(xì)胞學(xué)輔助閱片系統(tǒng)、醫(yī)能眼底影像輔助診斷系統(tǒng)、前列腺癌超聲人工智能輔助診斷系統(tǒng)等都大大提高了診斷效率。