这个AI筛查肺部CT又快又准

基于肺部CT图像数据源的人工智能诊断系统采集:南开大学

记者从南开大学了解到，学校计算机研究所程明明教授团队与北京推断科技有限公司合作开发的新型冠状动脉肺炎电脑断层图像人工智能筛查系统已在包括湖北省在内的全国40家医院部署，协助医生对新型冠状动脉肺炎的病程进行快速诊断、程度评估和动态监测。截至3月12日，该系统已连续运行50多天，共检测筛查81000例，协助医生诊断6000多例新诊断肺炎。系统的灵敏度(正确诊断率)为98.3%，特异性(正确排除率)为81.7%。

据了解，1月中旬，南开大学与北京支持科技联合项目组将此前积累的基于ct图像的肺炎和结核病智能识别技术部署到华中科技大学同济医学院附属同济医院、武汉大学中南医院等医院，协助医生快速诊断新发冠状动脉性肺炎。在操作过程中，不断收集新数据，不断优化新冠状肺炎的智能识别和定位性能。

该系统主要有两大功能:新冠状动脉肺炎的快速筛查和预警、数字化精确辅助诊断和病程监测。

程明明介绍说，该系统只需要几十秒钟就可以处理一个病人的几十个高清CT数据。如果简单地增加服务器的数量，速度可以提高到几秒钟之内。这为快速筛选大量病例数据提供了支持。发现疑似病例后，系统会自动对疑似区域进行分割，并对肺炎区域在各种肺部解剖结构中所占比例的定量数据进行统计，为医生进一步诊断提供重要参考。

此外，除了对当前日期的肺炎进行定性和定量预测之外，该系统还可以自动检测几天前患者的ct图像中的疑似肺炎区域。这种自动关联的能力为疾病过程的动态、准确和定量监测提供了支持。

“这些智能服务，一方面可以大大减少临床医生和影像医生的工作量；另一方面，它可以学习大量的数据，减少疲劳诊断，提高医生判断的准确性，还为医生提供筛选和动态过程监控功能。”程明明说得很清楚。

许多使用该系统的医生认为，临床应用电脑断层图像的人工智能筛查技术，可以有效加快对“高度疑似肺炎患者”的筛查，减少患者排队时间和医院交叉感染的风险，同时使患者获得早期诊断和及时治疗，改善患者预后，降低死亡率。

此外，该系统可以有效缓解检测资源相对稀缺、医生经验不足的基层医疗机构的诊断压力，有效帮助医生比较患者病程前后的预后，更准确、更快速地完成患者的日常诊断评估。

程明明表示，该系统投入使用后，在运行过程中进一步积累了临床数据，利用这些数据不断提高了系统的诊断性能。后续团队将进一步提高系统的检测性能，提高定位精度，更好地协助医生做出快速准确的诊断。