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1年10万例,同济医院如何破局影像科效率之痛?

2017-11-27 11:11 来源:综合
   
——推想AI走进同济临床一周年记
 
    截至今年 10月底,华中科技大学同济医学院附属同济医院(以下简称“同济医院”)借力AI技术已经完成近10万例影像检查,创下了医学影像AI行业阅片的巅峰记录。
 
    从同济医院,看“大三甲”如何破局影像科效率之痛
 
    作为湖北省首家将人工智能技术应用到临床诊疗的医疗机构,同济医院早在2015年11月就联合推想科技,开启了探索医疗AI应用的征途。经过一年的努力,同济医院于2016年10月上线了推想科技AI-CT和AI-DR两款人工智能辅助筛查产品,这是同济医院AI落地临床的一个重要里程碑。
 

 
    华中科技大学同济医学院附属同济医院放射科主任夏黎明教授表示,“我们现在有20台电脑,基本上都在用AI-CT。经过测试,AI-CT只需要5秒钟就能完成医生人工需要十几分钟看完的片子。快速、高效的诊断大大减轻了放谢科医生的工作负荷,也降低了误诊漏诊的概率。”
 
    夏黎明教授坦言,早期应用时,医生们并不是很习惯。后来通过实践,人工智能得到了医生的认可。 如今,武汉同济医院的医生们都亲切地称呼推想科技AI-CT为“CT阿尔法狗”。AI-CT与AI-DR产品凭借其快速、精准、不断迭代的特点,迅速融入医生的工作流,成为影像科医生的得力助手。
 
    目前我国医学影像数据的年增长率约为30%,而放射科医师数量的年增长率约为4.1%。放射科医师的数量增长远不及影像数据的增长。这意味着放射科医师在未来处理影像数据的压力会越来越大,甚至远远超过负荷。因而,影像科对于医疗AI技术来说,有着先天的基因优势。
 
    夏黎明教授表示, AI技术在医疗影像领域的应用优势是非常明显的:
 
    一、阅片速度快。低剂量胸部CT普查大大增加了放射科医生的工作量;高分辨率CT扫描或螺旋CT扫描后薄层重组图片超过200幅以上;肺结节发生率在8-51%,其中96%小于10mm,72%小于5mm。在病灶数量多,同时又很小的情况下,放射科医生要有快速阅片的能力,影像科这些基础需求,AI技术都能够满足。
 
    二、识别微小病灶更精准。夏黎明教授以一个医院真实患者来举例,该患者2010初诊,之后每年都会定期复诊,结果都显示没有明显的变化,而在2016年复诊时,病灶已经转移,并确诊为恶性。“对于三毫米以内的小病灶,人肉眼很容易遗漏掉”,夏黎明教授坦言,如果当初采用AI技术识别,就能够做到早发现、早治疗。
 
    三、学习能力远远超越人类。夏黎明教授认为,单纯从阅片的角度来看,AI可以超过任何个体,它经过深度学习可以在短时间获得更快的成长速度,积累的经验远超过一个专业医生一辈子读片都达不到的经验。
 
    AI技术在医疗领域赋能力凸显,发展前景不可限量
 
    AI的学习能力让它在辅助阅片方面的能力更加丰富,不仅为三甲医院提供便利,更有机会为影像专家资源紧缺的地区提供支持,帮助他们提升影像诊断水平。这对于提升基层医疗服务水平、助推分级诊疗将具有重大意义。
 
    “在未来的发展中,医院秉承开放的态度,愿意共享优质资源,与像推想科技这类研发实力雄厚、富有社会责任感的企业共同努力,用新技术来改进医疗生态,为更大范围内的患者带来实惠。”夏黎明教授是一个对新技术持乐观态度的人,对于人工智能的未来,他满怀憧憬。
 
    随着AI技术在医疗领域强大赋能力的不断凸显,广大医疗机构对新技术的态度日趋开放,AI技术在医疗领域的想象空间极大。AI在未来发展的过程中必然可以不断融入更多深度学习算法,纳入全身各脏器CT、MR、DR等各类影像学图像、报告大数据源及其他医学数据源海量数据的深度挖掘。此外,从检测的维度来考察,随着AI技术的不断更迭,其诊断准确率也将得到进一步保障。
 
    据了解,推想科技在满足胸部放射的垂直需求之后,已搭建完成了包括人工智能骨折辅助筛查、人工智能心脏斑块辅助筛查、脑部影像人工智能临床解方案、乳腺钼靶人工智能辅助筛查等诊断模型产品计划。不难想象,随着这批应需而生的高新科技产品的问世,本就站在聚光灯下的推想科技,会再一次成为行业的焦点。