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記者 | 謝欣編輯 | 許悅1

人工智能+醫(yī)療早已不是什么新鮮事兒，但是，迄今為止的人工智能技術(shù)究竟給醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)帶來了什么改變，具體又有哪些應用，即使是去醫(yī)院看病中使用過的人也未必知曉一二。

今年年初新冠肺炎疫情爆發(fā)后，國內(nèi)的醫(yī)療衛(wèi)生體系受到了巨大考驗。短期內(nèi)暴增的病人數(shù)量是對醫(yī)療體系的最大考驗，尤其在一些疫情嚴重地區(qū)與人口密集的一二線大城市，大量的檢測與治療需求之下醫(yī)院的檢驗科室、臨床診斷與醫(yī)院管理都必須更加安全與高效的運轉(zhuǎn)。

如果平日里的一些醫(yī)院內(nèi)的人工智能應用只是錦上添花，那么在傳染病疫情的特殊條件下，人工智能技術(shù)便切實地幫助解決了新冠肺炎院內(nèi)救治與防控的一些問題。

人工智能影像技術(shù)可以稱得上是人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域應用最廣泛、也是較為成熟的技術(shù)。而在新冠肺炎疫情的前期診斷上，雖然病毒核酸檢測被認為是臨床診斷“金標準”，但是由于假陽性問題一直存在，自疫情初期就有院內(nèi)專家提出，應重視CT影像在新冠肺炎診斷中的作用，隨后CT影像也被納入國家版診斷救治方案之中。

復旦大學附屬華東醫(yī)院放射科副主任李銘對界面新聞記者表示，對于人工智能在新冠疫情救治中的作用，臨床醫(yī)療當中關(guān)注的是其能否解決勞動強度問題、工作效率問題與水平提升問題。北京王府中西醫(yī)結(jié)合醫(yī)院放射科副主任醫(yī)師賀斌則介紹，新冠肺炎患者的肺部影像與其他的肺炎肺部影像有所不同，其往往呈現(xiàn)出一種低密度、多發(fā)病灶的狀態(tài)，這就要求醫(yī)生在閱片時需要多角度、更加仔細的去看，而在AI系統(tǒng)的幫助下，閱片效率可以得到顯著提升。

北京王府中西醫(yī)結(jié)合醫(yī)院作為定點發(fā)熱門診，所有住院病人及其陪護人員都要求進行CT篩查。6月北京新發(fā)地疫情出現(xiàn)后，該醫(yī)院CT診斷量與此前相比又增加了三到四成。

該醫(yī)院放射科主任張桂青介紹，其科室總共才五個醫(yī)生，每天工作強度都很大，在單位時間內(nèi)既要保證影像報告的質(zhì)量，還要保證數(shù)量。而以往人工操作的話，放射科醫(yī)生需要根據(jù)患者CT結(jié)果肉眼讀片找病灶，然后手動寫入報告。而北京此次新發(fā)地疫情以輕癥為主，早期肺部病灶影像呈淡淡的毛玻璃樣，如果不仔細看或者注意力不集中，可能會漏掉。

今年3月初，醫(yī)院引入了一臺搭載醫(yī)準智能AI分析軟件的GE Revolution CT設(shè)備。AI智能軟件可自動篩查病灶、分析生成報告，醫(yī)生在其整體篩查的基礎(chǔ)上，可進行快速判斷，提高了病變的檢出率，和工作效率，減少了漏診的可能，尤其是對于類似新冠肺炎的小病變的小片造影，結(jié)節(jié)影，都可以做到標記和給出結(jié)論。

以北京市目前的要求為例，就診的發(fā)熱人員全部需要進行新冠病毒核酸和抗體檢測，以及CT和血常規(guī)的檢測。具體到各個醫(yī)院也會要求住院的病人做核酸、CT和血常規(guī)檢測。張桂青表示，由于核酸檢測出結(jié)果較慢，但在結(jié)合AI后，CT檢查可做到在兩三分鐘內(nèi)快速出報告，這就可以在最終核酸結(jié)果出來前，盡早對疑似新冠肺炎的就診人員進行隔離，防止今進一步擴散。

而醫(yī)準智能創(chuàng)始人、CEO呂晨翀對界面新聞表示，除了在CT篩查上，AI在CT影像上關(guān)于新冠肺炎診治的另一大應用在于隨訪。李銘也認為新冠可疑患者的篩查實際上對于放射科大夫來說是“小菜一碟”，但是關(guān)鍵在于隨訪，醫(yī)生也需要知道病人病灶在縮小，增加治療信心。但放射科醫(yī)生一天要寫100-150張影像報告，絕大多數(shù)醫(yī)生沒有空做影像的前后比較，

呂晨翀介紹，在治療中和出院后，需要做多次CT來評估療效，醫(yī)生需要對患者的多次肺部影像進行前后對比，去觀察累積范圍大小，病灶比例是否有縮小增加，而上述提及的AI輔診工具基于GE醫(yī)療的愛迪生平臺，可以自動匹配每一次檢查肺炎累積范圍變化曲線，減輕了醫(yī)生工作量。

GE醫(yī)療中國首席創(chuàng)新官戴鷹則認為，但不同預后的初期肺部CT影像表現(xiàn)是不一樣的，包括累積范圍、發(fā)病時間等，目前的AI技術(shù)已經(jīng)可以通過影像預測患者的預后，大致告訴判斷出患者是否可能在新冠肺炎愈合之后會留下斑痕，或是導致肺功能下降，可以實現(xiàn)幫助提高預后等級。

當然，CT影像僅僅是AI在新冠肺炎診治中應用的一小部分，此外如在智能設(shè)備上，由于新冠肺炎上傳染性疾病，患者與醫(yī)生在CT掃描時最好可以實現(xiàn)相互隔離，但實際操作中往往需要專人手動操作患者位置做定位。戴鷹介紹，此前GE醫(yī)療也推出了深度天眼系統(tǒng)，可通過遠程操作機器自動為患者做定位，其中的人工智能軟件可以自動判斷人的部位，通過拍照識別出人的頭部，四肢，腹部，胸部，然后床體就自動把患者送到所需的標準位置，既省去了專人操作，時間上也縮短了30%，也避免了操作技師與患者接觸，降低感染風險。

此前，在GE醫(yī)療的Edison平臺上通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練開發(fā)出首個還原原始圖像的深度學習CT影像重建算法的人工智能CT圖像處理技術(shù)TrueFidelityTM，在更低射線劑量下，重建掃描影像，去除偽影與噪聲，還原圖像的真實紋理，在武漢雷神山醫(yī)院 “深度天眼”CT上TrueFidelityTM技術(shù)配合AI自動患者擺位，僅需三步即可完成整個CT掃描前的操作。臨床對比結(jié)果顯示，可單個患者可節(jié)省30%的掃描時間，提升50%的病灶檢出率。