民生 医疗

一张张肺部CT片像滚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出现，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，正将目光牢牢锁定在这些病灶上，不断滚动数百张CT片，再三观察后，确认病灶，签署病理报告。

近日，记者走访深圳的几家医院和人工智能企业了解到，人工智能（AI）已应用到医学影像识别、疾病辅助诊断等方面，逐渐成为医生“可信任的伙伴”。尽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革命。

　　机器读CT片减少“漏网之鱼”

　　肺癌是中国发病率和死亡率最高的疾病，每年有75万新发病病人。在深圳，肺癌也连续14年稳居恶性肿瘤发病率的首位。临床已经证实，肺癌早期发现，早期诊断，早期治疗，治愈率极高，5年生存率可达到80%到90%。其中，低剂量肺部CT检查是肺癌筛查的金标准。

　　随着防癌意识的提高，盐田人民医院低剂量肺部CT检查量也逐渐增多。过去，放射科医生通过阅读PACS系统中的患者影像图像进行初步诊断，靠医生的双眼从几百张肺部CT片子中找出结节或者病灶，再由上级医师再次审核后发布诊断报告，临床主治医生再根据放射科医生的诊断报告综合其他信息制定治疗方案。

　　“医生最怕的就是给病人的时间太少。”李智勇说。每天医院做肺部CT检查的病人有四五十个，平均一个病人的CT片就有400多张，很多医生每天阅读的CT片超过8000张，“医生工作量比较大，给每个病人看片子的时间不是都能够保证充足，有时候看几百个片子也容易看花眼，难免会误诊或者漏诊，临床诊断的压力非常大。”

　　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”进入盐田人民医院放射科临床试验，“天肺一号”帮助医生阅片，可自动识别CT图像，并自动标注出影像病灶，放射科医生只需对初筛结果进行核对和确认就可以，大大减轻了医生的劳动量。

　　“影像诊断最怕有’漏网之鱼’，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’，可以减少’漏网之鱼’，提高临床诊断的准确率。”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”可以对几十个病人的肺部CT片同时进行诊断，十几秒的时间就能完成一例，几分钟就能完成几十个病人的初步诊断。然后，李智勇逐个打开病人的诊断记录，对系统自动标注出的影像病灶再次进行人工对比，删掉极少部分被诊断出的“假阳性结节”，进一步提高CT诊断的精准度。

　　今年腾讯也发布 AI 医学影像产品 “腾讯觅影”。“腾讯觅影”是腾讯公司利用人工智能技术与医学大数据结合推出的AI医学影像产品，把图像识别、深度学习等领先的技术与医学跨界融合，并与中山大学附属肿瘤医院等权威医疗机构共同长期攻关的成果。借助深度学习技术，腾讯觅影拥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诉记者，由于广东地区食管癌发生率不是很高，过去临床医生比较不容易发现早期食管癌，而“腾讯觅影”通过比较强的计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，帮助医生减少了漏诊。

　　“人机协同”直击医疗痛点

　　“人工智能诊断的最大优势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，“医生阅片的时间少了，诊断信心也提高了。”

　　事实上，解决医疗资源不足，提升医疗领域生产力是AI医疗的根本需求和发展动力所在。“目前各种肿瘤发病都在上升，临床诊断的需求越来越大，而各医院影像诊断医生都短缺。”深圳天琴医疗科技有限公司相关负责人谭鑫说，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，缓解医生压力，未来也能够大大降低医疗成本。

　　这种“用人荒”和数据爆发间的矛盾正诱导越来越多AI医疗产品的出现。在人工智能诊断领域，目前最强大的莫过于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岁妇女患上了罕见的急性髓性白血病。如今，在国内，沃森人工智能肿瘤系统已经进入临床，提供的治疗方案覆盖了乳腺癌、肺癌、直肠癌、结肠癌、胃癌、宫颈癌、卵巢癌、前列腺癌、膀胱癌等，帮助临床医生为肿瘤患者选择最佳的治疗方案。

　　腾讯觅影产品经理杨昊臻介绍，腾讯觅影每个月处理上百万张医学影像，不仅能够辅助医生进行诊治决策，提高工作效率，而且将改善我国医疗资源不足和分配失衡等问题。除了食管癌筛查，腾讯觅影对于肺癌、糖尿病病种的筛查，也已经进入临床预试验。据悉，腾讯觅影食管癌早筛系统准确率超过90%，肺结节早筛系统准确率超过95%，可检测3毫米及以上的微小结节，糖网识别准确率更是高达97%。

　　程春生也表示，目前临床医生的诊断还是要比人工智能诊断水平高，不过，由于早期食管癌发生不高，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。

　　人工智能还需要深度学习

　　“天肺一号”十几秒就能进行肺癌筛查，沃森10分钟便能诊断出急性髓性白血病，腾讯觅影食管癌早筛系统准确率超过90%… …AI医疗在临床上的身影不仅越来越多，其精准的诊断率对临床医生也将是一个挑战。

　　日前，在科技部召开的新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会上，公布了首批国家人工智能开放创新平台名单，明确依靠腾讯公司建设医疗影像国家人工智能开放创新平台。可以看到，将AI技术引入医疗影像诊断领域，正涌入众多高科技公司，AI医疗也被视为下一个风口。

　　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量临床病例和医疗大数据的积累。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别多，定性能力也比较差。据介绍，“天肺一号”对一个病人诊断出20多个结节，经医生比对，大部分结节是“假阳性”，“比如在肺与血管交界的区域，影像不是非常清晰，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，不断调整诊断标准。经过几个月的“训练”，并且经过放射科医生分开标注“假阳性结节”，选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”也还替代不了胃镜科医生。在临床试验中，一些炎症病例或者食管壁收缩的情况，都容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医院食管癌影像图片中进行学习，并建立了模型，但食管癌的形态各异，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，提高自身诊断能力，才能避免误诊和漏诊。”程春生说。

　　陈杰也表示，目前AI医疗的辨识度还有待提高，主要在于临床病例不够，还需要对临床病例不断学习和分析，提高其“智力”，" 机器需要更多的学习次数，以得到更准确的判断。多次学习的基础是数据，医疗影像更需要海量医疗影像和医生的结果判断。" 在他看来，如今AI的成长就像一个小孩，刚懂得最基本的常识，在其成长过程中，还需要被扔入情景学习的海洋中，让其逐渐学会各种技能，最后能像成人一样进行独立诊断。

　　尽管“腾讯觅影”、“天肺一号”目前还只是辅助医生进行肺癌影像诊断，但它已逐渐成为医生们“可信任的伙伴”和“助手”。在与“天肺一号”这个“伙伴”相处几个月后，李智勇也有了担忧：“AI会抢我们医生的饭碗吧？”因为他已经感觉到，医疗AI已经敲门，医学影像学科即将面临一场前所未有的革命。