“在森林中找寻一只蚂蚁的踪迹”，胸科医院运用AI力助精准诊断——“AI来了”系列报道之七

摘要：通过AI助力医学影像的精准化，我们就像在森林中追寻一只蚂蚁的踪迹，微小的肺结节在其诊断下无处遁形。

“通过AI助力医学影像的精准化，我们就像在森林中追寻一只蚂蚁的踪迹，微小的肺结节在我们的诊断下无处遁形。”上海市胸科医院放射科主任于红在接受记者采访时如此形容道。

其实早在2016年，上海市胸科医院就启用了AI辅助影像诊断系统，帮助影像科医师捕捉肺小结节早期的微观改变来帮助医师做出准确性更高的基本判断，也就是我们常说的肺结节到底是良性或是恶性的。通过这些年近300万个真实病例的不断“投喂”，AI系统也在不断学习和提高之中。

结合胸科医院放射科医生的甄别和归类，这套系统也在自我进步，胸科医院放射科主治医师朱琳告诉记者，目前在大数据积累和AI辅助分析之下，医生可以结合临床去做更多创新性的研究，比如评估患者结节的影像组学特征、基因表达谱差异与患者病灶血供的异质性、生存时间之间的关联性等，而这些因素此前是无法通过肉眼来研究和判断的。

可疑结节不会被放过

AI发现准确率已超99%

胸科医院是较早使用AI影像技术来辅助临床医生进行精确诊断的。胸科医院放射科主任于红透露，随着这些年，软件不停地更新和进步，AI影像技术不断迭代，用于红的话来说，目前，依靠AI读片，人工智发现肺结节的准确率已经超过了99%，再加上医生的二次人工诊断，力争可疑结节一个不放过。

于红还给记者现场展示了AI影像分析技术的诸多精细数据。除了可逐层追踪可疑结节，AI同时生成了结节的尺寸、密度（钙化、实性或磨玻璃等）、形态特征等，还可以初步判断可疑结节是否高危与低危。于红表示，在患者躺在CT机房内进行拍摄时，其实已经有AI技术进行辅助，一些因遮挡或金属尾影造成的模糊等，AI已经可以先一步进行调整，并把图像清晰化，随后提供给AI辅助诊断系统进行后续分析。

于红对记者表示，AI的发展还有助于更多肺癌早期识别的诊断技术及指标的开发。肺部恶性肿瘤早期缺乏典型的临床症状，起病隐匿，因此，研发早期更加精准的影像学检测手段对于肺癌诊断及预后非常必要。“目前我们科室有很多科研项目正在尝试通过AI分析寻找微观层面上的病灶早期改变，这些微观特征在肺癌早期能更好地起到提示作用。”

医生看片量可成倍增加

AI大大提升工作效率

在放射科采访时，胸科医院放射科副主任医师江一峰对记者表示，在有了AI辅助后，他们每天能完成的阅片量明显增加，工作效率大大提高。很多年前，那时的CT检查往往都是厚层扫描，医生诊断一位病人的胸部CT影像每次需要看约总共100-120张断层图像，完成一个病人的诊断至少约10分钟左右。随着影像技术的发展，胸科医院的胸部CT检查早在近二十年前就采用了薄层扫描，每层CT图像的厚度约1毫米，放射科医生在进行诊断时一般还要再查看纵隔窗和骨窗图像，因此放射科医生诊断一个病人时需要审阅的图片数量高达600-700张，医生的工作量大幅提高。有了AI系统辅助后，它能提前准确的圈出了可疑的结节的位置，医生的阅片效率大大提高，这也让医生们可以每天为更多的病人服务。

胸科医院放射科副主任医师沈艳说道，上海市胸科医院一年使用这套AI系统诊断的病人可达30万人次，这在全世界范围内都是位居前列的。而这么多年来海量的数据投喂，每一次数据的投喂AI系统都在不断的被医生“教”哪些可能是恶性，哪些可能是良性的结节，这也让AI的进步神速。

“但就目前的学习程度来说，完全放手交给AI诊断仍不现实，比如他还会偶尔“犯错”，无法识别纵隔旁的结节等，我们还会在日常的临床工作中不断地教它。AI判断的准确率在不断提升，但对一名患者来说，如果我们漏过一个，错判一个，那对他来说就要承担百分百的后果，所以我们放射科的医生依然需要一丝不苟，对于有疑点的病灶，我们还是要一追到底。”胸科医院放射科副主任陈群慧说。

大数据投喂之下

更多创新研究不断推进

放射科副主任医师朱莉告诉记者:“一开始的时候，需要我们人工去帮助AI学习，比如一开始软件甚至无法区分肺内的血管和结节。一开始是靠人去教软件，把结节人工框出来，给它标注，告诉软件这是个结节。当这个软件学习到了一定量的时候，它就会自动的去帮我们去找结节。就像这个软件展示的，他告诉我们哪个位置有结节，它的密度是怎样的，它慢慢地学会了如何去分析，去做医生会做的事情，甚至能做一部分超越医生的工作。”

记者了解到，目前，在胸科医院，很多医生都在做前沿的课题，放射科副主任医师虞凌明正在尝试利用AI技术开发更先进的辅助模拟数字化系统，这个创新性研究利用AR现实增强技术构建AR眼镜导航系统。基于患者术前单次CT平扫构建患者的个体化数字孪生模型，医生戴上这个特殊的AR眼镜就可以穿透患者身体，直视患者体内数字化的脏器，因此可以直接引导医生手持穿刺器械准确抵达目的地并释放标记物，基于患者术前单次CT平扫即可定位标记肺小结节或者病变的肺部区域。

此外，朱琳和其他医生也在利用AI系统进行全新的研究，“AI能支持大量的数据挖掘研究。例如，依托AI算法开展肺腺癌不同临床亚型的研究，肺癌治疗药物的不同有效程度、患者的生存情况等与肺结节的微观影像特征之间的关联性进行评估等。”朱琳还提到，如今临床开发了很多新药，通过AI进行病灶及脏器的微观形态学检测，将更有利于评估患者长期用药后病灶及相关脏器的某些细微改变，甚至根据影像学特征预判病灶合适的药物，或许将来也有可能发现一些以往被忽略的药物副作用表现。“做这方面的研究挺有意义的，不过难度也挺大的。”

在AI全面来袭的大环境下，科技的进步和创新正在通过各种各样丰富的形式来惠及患者，守护健康。