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十多少秒诊断肺癌 这个“医生”叫AI_深圳消息_南方网

2017-12-15 08:17

  一张张肺部CT片像转动的动画一样从屏幕上滑过,十几秒过后,一个个小红圈在影像上呈现,小红圈圈定的是被肺部影像人工智能诊断系统“天肺一号”自动识别的病灶。盐田人民医院放射科医生李智勇,正将眼光紧紧锁定在这些病灶上,再三察看后,确认病灶,签订病理呈文。

  近日,记者访问深圳的几家医院和人工智能企业懂得到,人工智能(AI)已利用到医学影像识别、疾病辅助诊断等方面,逐渐成为医生“可托任的搭档”。只管这些影像诊断产品还需要进行深度学习,提高“智力”,但AI医疗无疑将为人类的医疗影像诊断带来一场变更。

  机器读CT片减少“漏网之鱼”

  在深圳,肺癌持续14年稳居恶性肿瘤发病率的首位。临床已经证明,肺癌早期发明,早期诊断,早期医治,治愈率极高,5年生存率可到达80%到90%。其中,低剂量肺部CT检讨是肺癌筛查的金尺度。

  跟着防癌意识的提高,盐田人民医院低剂量肺部CT检查量也逐渐增多。从前,放射科医生通过浏览PACS系统中的患者影像图像进行初步诊断,靠医生的双眼从多少百张肺部CT电影中找出结节或者病灶,再由上级医师再次审核后发布诊断讲演。

  “医生最怕的就是给病人的时间太少。”李智勇说。天天医院做肺部CT检查的病人有四五十个,均匀一个病人的CT片就有400多张,良多医生每天阅读的CT片超过8000张,“医生工作量比较大,有时候看几百个片子也容易看花眼,未免会误诊或者漏诊,临床诊断的压力十分大。”

  今年8月,深圳天琴医疗自主研发的一款肺部影像人工智能诊断系统“天肺一号”进入盐田国民医院喷射科临床试验,“天肺一号”辅助医生阅片,可主动识别CT图像,并自动标注出影像病灶,放射科医生只要对初筛结果进行核查和确认,大大减轻了医生的劳动量。

  “人工智能诊断系统和放射科医生同时对CT片进行初步诊断,这是一个‘双保险’,可以提高临床诊断的准确率,减少‘漏网之鱼’。”李智勇说。

  记者看到,在肺部影像人工智能诊断系统中,“天肺一号”能够对几十个病人的肺部CT片同时进行诊断,十几秒的时光就能完成一例,几分钟就能实现几十个病人的初步诊断。而后,李智勇一一翻开病人的诊断记载,对系统自动标注出的影像病灶再次进行人工对照,删掉极少局部被诊断出的“假阳性结节”,进一步提高CT诊断的精准度。

  今年腾讯也宣布AI医学影像产品“腾讯觅影”。“腾讯觅影”将人工智能技术与医学大数据联合,是腾讯与中山大学从属肿瘤医院等威望医疗机构独特攻关的结果。借助深度学习技巧,腾讯觅影领有在医学影像中辅助进行癌症早期筛查的能力。

  今年8月,“腾讯觅影”在深圳市南山区人民医院进行临床预试验,用时不到4秒,就能辅助医生筛查可疑的早期食管癌。南山区人民医院电子胃镜室主任程春生告知记者,因为广东地域食管癌产生率不是很高,过去临床医生不容易发现早期食管癌,而“腾讯觅影”通过比拟强的盘算机图像处理和分析能力,能发现医生可能发现不了的早期食管癌。从8月至今,“腾讯觅影”在该院就发现了四五例早期食管癌,赞助医生减少了漏诊。

  “人机协同”直击医疗痛点

  “人工智能诊断的最大上风是高效的计算和精准的分析与决策,有了这个AI诊断系统后,影像诊断速度和效率大大提高,将解决目前医疗上的痛点。”李智勇说。

  事实上,解决医疗资源不足问题,晋升医疗范畴出产力是AI医疗的基本需乞降发展能源所在。“目前各种肿瘤发病都在回升,临床诊断的需要越来越大,而各医院影像诊断医生都缺乏。”深圳天琴医疗科技有限公司相干负责人谭鑫说,人工智能系统与医生的协同诊断,不仅能解决目前医生资源不足的问题,将来也可以大大下降医疗本钱。

  这种“用人荒”和数据暴发间的抵触正导致越来越多AI医疗产品的涌现。在人工智能诊断领域,目前最强盛的莫过于IBM研发的沃森人工智能系统。通过比对2000万份癌症论文,沃森只花了10分钟,便诊断出一位60岁妇女患上了常见的急性髓性白血病。如今,在海内,沃森人工智能肿瘤系统已经进入临床,供给的治疗计划笼罩了乳腺癌、肺癌、直肠癌、结肠癌、胃癌、宫颈癌……帮助临床医生为肿瘤患者取舍最佳的治疗方案。

  腾讯觅影产品经理杨昊臻介绍,腾讯觅影每个月处置上百万张医学影像,不仅可能帮助医生进行诊治决议,进步工作效力,而且将改良我国医疗资源不足跟调配失衡等问题。除了食管癌筛查,腾讯觅影对肺癌、糖尿病病种的筛查,也已经进入临床预实验。据他先容,腾讯觅影食管癌早筛体系准确率超过90%,肺结节早筛系统精确率超过95%,可检测3毫米及以上的渺小结节,糖网辨认正确率更是高达97%。

  程春生以为,目前临床医生的诊断仍是要比人工智能诊断程度高,不外,因为早期食管癌发生率不高,有的基层医生做几年胃镜也可能会遇不到一例,“腾讯觅影”可以帮助医生发现早期食管癌,提高临床诊断率,也可以缓解基层医疗资源不足的问题。

  AI医疗还需要深度学习

  日前,在科技部召开的新一代人工智能发展计划暨重大科技名目启动会上,颁布了首批国家人工智能开放翻新平台名单,明白将依靠腾讯公司建设医疗影像国度人工智能开放立异平台。可以看到,AI医疗被视为下一个风口。

  那么,AI医疗是否能替代医生呢?

  “还替代不了,只能是辅助医生进行临床诊断。”天琴医疗研发工程师陈杰说。他把AI医疗比作一个人,目前AI医疗还处于一个小孩子阶段,还需要不断进行深度学习,提高其临床诊断能力。

  这种深度学习基于大批临床病例和医疗大数据的积聚。在“天肺一号”刚进入放射科的时候,放射科医生们发现该系统诊断出的肺结节特殊多,定机能力也比较差。有一次,“天肺一号”对一个病人诊断出20多个结节,经医生比对,大部门结节是“假阳性”,“比方在肺与血管接壤的区域,影像不是无比清楚,系统容易识别为病灶。”李智勇说,这就需要医生进行核对。在核对过程中,医生会剔除“假阳性结节”,而系统也会自动学习,不断调剂诊断标准。经过几个月的“练习”,并且经由放射科医生离开标注“假阳性结节”,抉择了共同标注作为标准,“天肺一号”诊断的准确性日益提高,诊断出“假阳性结节”的比率大幅降低。

  同样,“腾讯觅影”还替换不了胃镜科医生。在临床试验中,一些炎症病例或者食管壁压缩的情形,都轻易被误诊为早期食管癌。同时,一些早期试管癌也会被漏诊。“AI影像诊断产品虽已从全国各大病院食管癌影像图片中进行学习,并树立了模型,但食管癌的状态各异,人工智能还需要不断收取各种早期食管癌的临床情况,不断进行深度学习,提高本身诊断才能,才干防止误诊和漏诊。”程春生说。

  陈杰也表现,目前AI医疗的辨识度还有待提高,重要在于临床病例不够,还需要对临床病例一直学习和剖析,提高其“智力”,“机器须要更多的学习次数,以得到更准确的断定。屡次学习的基本是数据,医疗影像更需要海量医疗影像和医生的成果判定。”在他看来,现在AI的成长就像一个小孩,刚理解最基础的常识,在其成长进程中,还需要被扔入情景学习的大陆中,让其逐步学会各种技巧,最后能像成人一样进行独破诊断。

  【兼顾】 戴晓晓

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