在人工智能技術快速發展的今天，AI助力抗擊疫情已經變成了現實。
南開大學計算機學院與北京推想科技聯合研發了新冠肺炎CT影像AI篩查系統，已在包括湖北在內的國內40家醫院應用部署。該系統完成一個300張CT影像的病例的計算，只需10秒左右。
截至3月12日，該系統已持續運行50余天，累計檢測篩查8.1萬病例，協助醫生確診新冠肺炎6000餘例，系統敏感度（正確確診率）98.3%，特異度（正確排除率）81.7%。
AI系統的原理是怎樣的？
新冠肺炎CT影像AI篩查系統包括兩大模塊。其中，影像診斷模塊主要基於學習上千例新冠肺炎初診病例數據，輔助醫生提示疑似炎症區域。而定量分析模塊則參照國家衛健委發佈的《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第七版）》指南要求，計算炎症侵犯肺部與所在肺葉的體積佔比，輔助醫生判斷新型冠狀病毒肺炎的嚴重程度，並結合以往檢測結果輔助監測病程發展。
南開大學計算機學院教授程明明介紹說，AI系統主要具有兩大功能：新冠肺炎的快速篩查、預警提示，以及數字化精準輔助診斷與病程監控。
如何保證AI系統的準確性？
AI系統是以肺結核、肺炎細菌培養6周後得到的確診數據作為標準，使人工智能技術的CT影像篩查敏感度、特異度的平均值，超越了三甲醫院主任級醫師判斷的平均準確率。
早在2019年初，南開大學與推想科技就開始了人工智能技術用於CT影像診斷的相關研究，在基於CT影像的肺結核識別、肺結節檢測等方面取得了系列突出成果。他們所構建的大型實驗數據集，已經超越之前國際最大數據集10倍以上，並進行了相關實驗。
“這些研究成果表明，人工智能CT篩查在疾病篩查方面具有巨大潛力。此次新冠肺炎疫情發生後，AI系統立即投入到戰‘疫’一線，並在系統運行過程中快速學習、不斷優化。”南開大學計算機學院教授程明明介紹說。
AI系統有何優勢？
疫情暴發後，快速增長且基數龐大的待診病人數量，讓一線醫生面臨巨大壓力。而超負荷的長時間工作，也直接影響了醫生的診斷效率和準確率。同時，疫情波及地域廣泛，基層醫院缺乏經驗，診斷新冠肺炎同樣面臨嚴峻挑戰。
而AI系統處理一個病人的幾十張高清晰度CT數據僅需數十秒，若簡單增加服務器數量，還可以將速度提升至數秒以內。這就為快速篩查提供了支撐。此外，除了對當前日期的肺炎情況進行定性和定量的預測以外，該系統也可以自動檢測病人幾天前CT影像中的疑似肺炎區域。這種自動關聯的能力，為動態、精確、量化的監控病程，提供了支撐。
這些智能服務，一方面，大幅降低臨床醫師及影像醫師的工作負荷；另一方面，通過大量數據學習和減少疲勞診斷提升了醫生判斷的準確率，也為醫生提供篩查和動態病程監測的功能。
AI系統的應用潛力如何？
在開發人員與武漢同濟醫院、中南醫院的醫生交流過程中，許多醫生都認為，CT影像AI篩查技術的臨床應用，可以有效加速篩選“高度疑似肺炎患者”，減少患者的排隊時間和院內交叉感染的風險。
同時，患者將獲得早期診斷和及時治療，改善患者預後和降低病死率；有效緩解檢測資源相對稀缺，醫師經驗不足的基層醫療機構的診斷壓力；有效應用於無症狀感染者的篩查工作中，減少漏診，助力疫情防控。
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經濟日報經點科學工作室
記者：商 瑞
攝影：吳軍輝
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