人工智能“地毯式”阅片降低漏诊

协和武汉红十字会医院MDT团队开展各类手术。

 

肺癌是目前全球头号癌症杀手，在我国发病率仍呈持续升高态势。不过，数据显示，早期肺癌患者的五年生存率能达到90%以上，而肺结节可能是早期肺癌的“信号灯”。

 

准确筛查和评估肺小结节的性质对于肺癌的早诊断、早治疗显然意义重大。经过数月测试运行，日前，AI人工智能肺小结节辅助诊断系统应用于协和武汉红十字会医院，这意味着，医生与AI联手让更多肺癌患者在早期就能得到及时发现和治疗。

 

人工智能助医生“火眼金睛”

 

“地毯式”阅片减少漏诊

 

23日上午，家住汉口香港路的刘女士来到协和武汉红十字会医院放射科，在候诊区稍作等候就取到了自己的CT报告，比往年就诊时等候的时间至少缩短了一半。该院放射科副主任吕雪飞将此归功于医院AI人工智能阅片效率提升的必然。

 

吕雪飞介绍，近年来，随着市民的体检意识增强，医院综合能力的持续提升，群众认可度和社会满意度不断提高，前来红会医院做肺部CT检查的患者逐年增多。

 

自2021年1月至8月底，放射科超1万人次进行了肺CT检查，也就是平均每天约50位患者进行胸部CT检查。以平均每位患者做CT检查产生300张连续断层图片计算，放射科的医生平均一天要看1.5万张图片。在这个过程中，为了防遗漏和误诊，诊断医师必须重复多遍审查细节。

 

“这无论是对医生的眼力还是体力、耐力都是巨大的压力和挑战。更何况肉眼筛查难免百密一疏，特别是对于紧靠血管的肺小结节，很容易遗漏。”吕雪飞表示，这对于永远不知疲倦的人工智能就很轻松了，AI智能系统可对每一帧图像进行地毯式筛查，避免经验差异和医生视疲劳造成的漏诊。

 

AI与人工阅片互相协作

 

联手让肺结节无处可逃

 

近年来，人工智能在医疗领域中的研究与应用正快速推进。这是否意味着AI人工智能阅片将取代医生肉眼阅片呢？专家认为，两者应是互为补充，相得益彰。

 

过去，传统筛查需要医生逐个区域用鼠标不停地拖拽、放大，用肉眼一点点甄别影像的每一处可疑部位。而人工智能肺小结节筛查系统，是基于数十万份高质量胸部CT数据的神经网络深度学习、多维训练，相当于把数十万份由专家诊断的肺小结节大数据植入系统，作为强大支撑作出判断。系统能快速对所有完成的胸部低剂量螺旋CT扫描图像进行筛查，并自动对可疑肺小结节进行精准定位，用色框清晰标注小结节坐标提示医生，并对结节的可疑病灶数、性质、直径、体积、CT值等信息以及影像学表现进行描述，医生就可以对这些有问题的地方着重处理。

 

同时，人工智能还能对同一个患者前后做的CT影像检查数据进行对比和分析，不仅大大节省了医生的时间，更帮助医生对患者的结节生长速度和动态做出客观的判断，提高诊断的精准率，有助于早期诊断和治疗。

 

吕雪飞总结说，AI人工智能的优势首先是发现病灶。人眼发现大概要5分钟以上，AI只需1分钟左右就能将符合设置条件的肺结节筛选出来，灵敏度高达91.5%，对应的传统方法约为87.2%；其二是测量准确度，智能系统测量病灶大孝体积，也较医生更精准；其三，人工智能能明显减少漏诊。

 

但医生的价值在于诊断病灶，与病友交流、分析病情，判断结节性质更有优势，以及排除人工智能不太擅长的假阳性报告等。

 

建肺结节人工智能诊疗中心

 

不断创新学科发展

 

“如果能通过先进AI技术进行肺癌早期辅助筛查，对发现的肺结节患者和早期肺癌患者进行有效管理和手术治疗，既可以减少患者到大医院看病的奔波，减轻患者经济负担，还可带动医院学科的快速发展。”协和武汉红十字会医院院长熊念认为，医疗发展的根本在于医疗技术发展和技术创新，引入“肺癌AI早筛中心”项目，也是建设智慧医院的内涵之一。该中心将打破专科壁垒，推动多学科联合诊疗（MDT），形成一套“筛、诊、治、管”的规范化方案，这样不仅能推进医院“互联网+人工智能”应用服务，加强临床学科建设，还可以提高医疗质量，更让患者的就医体验焕然一新。

 

他解释说，过去一个患者每次只能找一位专科医生看病，现在患者来到肺结节MDT门诊，有AI辅助系统以“像素”的精确度检测、分析病灶，并形成结构化报告，由呼吸内科、胸外科、放射科等多学科专家团队再根据其肺结节的性质、大小，结合病史、家族史、生活习惯等多种因素综合评估，为患者制定个性化的治疗方案，这样患者可以“少跑腿，看好病”。