“20張胸片，讀完并做出‘結(jié)核、非結(jié)核、正常’三種判斷，醫(yī)學(xué)影像分析儀用時(shí)23秒，準(zhǔn)確率達(dá)到87%；三位頂級(jí)結(jié)核病專(zhuān)家平均用時(shí)3分28秒，準(zhǔn)確率93%，雙方可謂評(píng)分秋色。”11月15日，在遼寧省沈陽(yáng)市上演的一場(chǎng)“人機(jī)大戰(zhàn)”點(diǎn)燃了中國(guó)結(jié)核病防治領(lǐng)域的熱情。

這里是全國(guó)結(jié)核病院長(zhǎng)論壇的會(huì)議現(xiàn)場(chǎng)。見(jiàn)證了“人機(jī)PK”之后，首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京胸科醫(yī)院副院長(zhǎng)、北京結(jié)核病診療技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟常務(wù)副理事長(zhǎng)李亮面帶喜悅向與會(huì)專(zhuān)家推出了本場(chǎng)PK的主角——被稱(chēng)為“TB小新”的人工智能結(jié)核影像輔助診斷系統(tǒng)。

據(jù)李亮介紹，結(jié)核影像輔助診斷系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)在醫(yī)學(xué)影像的基礎(chǔ)上，通過(guò)深度學(xué)習(xí)完成對(duì)影像的分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割和檢索工作，并協(xié)助醫(yī)生完成診斷、治療工作的一種輔助工具。

會(huì)學(xué)習(xí)的“TB小新”

李亮告訴記者，作為“不知疲倦”的影像輔助診斷系統(tǒng)，“TB小新”可以成為醫(yī)生的“超能量”助手。

以閱片為例。即便是資深的影像科醫(yī)生，閱讀一個(gè)病人的胸片也需要花費(fèi)3分鐘時(shí)間，一天僅能閱讀160位患者的胸片。而在“TB小新”的輔助下，影像篩查的時(shí)間可以縮短到2秒鐘甚至更短，一天就能夠閱片1.5萬(wàn)張以上，使得患者的篩查效率大幅度提升。

“并且，影像科醫(yī)生連續(xù)閱片10位以上的患者時(shí)，便會(huì)出現(xiàn)不同程度的視覺(jué)疲勞，此時(shí)就容易造成漏診。相比之下，‘TB小新’的優(yōu)勢(shì)就大大凸顯出來(lái)了，它可在很短的時(shí)間內(nèi)審閱所有患者的醫(yī)學(xué)影像，并把初篩結(jié)果分類(lèi)成‘正常和異常’發(fā)送給醫(yī)生，根據(jù)小新提供的結(jié)果醫(yī)生只需要去查看異常的影像并最終確診。這樣就能夠大大節(jié)省醫(yī)生的時(shí)間，讓醫(yī)生把精力放在有問(wèn)題的影像上，提升診斷準(zhǔn)確率。”李亮強(qiáng)調(diào)。

“有趣的是，‘TB小新’就如同孩子一樣，在其成長(zhǎng)過(guò)程中，醫(yī)生教給它的知識(shí)越多，它未來(lái)能夠完成的工作也就越多，準(zhǔn)確率也就越高。”李亮比喻道，“隨著時(shí)間的推移，我們教給它正確的影像數(shù)量越大，未來(lái)它的能量也就越大，進(jìn)而幫助醫(yī)學(xué)影像醫(yī)生節(jié)省出大量時(shí)間。”

大幅提升結(jié)核病檢出率讓防治工作關(guān)口前移

“除了輔助醫(yī)生看胸片外，‘TB小新’的更大作用是能夠讓結(jié)核病防治工作關(guān)口前移。”李亮向記者表示，結(jié)核病防治工作，僅靠治療并不能解決根本問(wèn)題，只有更注重預(yù)防，盡早發(fā)現(xiàn)并規(guī)范化治療才能夠提高患者的治愈率，同時(shí)降低患者的傳染率。也就是說(shuō)，防治工作關(guān)口前移是結(jié)核病防治工作未來(lái)的發(fā)展方向。

目前，我國(guó)醫(yī)療資源分配還不均衡，很多基層醫(yī)院或者非結(jié)核病專(zhuān)科醫(yī)院由于技術(shù)水平相對(duì)不高，專(zhuān)業(yè)性相對(duì)較低，以及醫(yī)生在影像上的經(jīng)驗(yàn)不足等多方面因素，致使這些醫(yī)院在結(jié)核病診斷方面還有很大欠缺，直接影響了結(jié)核病患者的早發(fā)現(xiàn)，以至于結(jié)核病患者在未被確診為結(jié)核病時(shí)，已經(jīng)無(wú)意識(shí)地傳染過(guò)他人。李亮認(rèn)為，“TB小新”投入使用后這些現(xiàn)象將逐步得到改善。它將幫助這些醫(yī)院大幅提升結(jié)核病的檢出率，并把結(jié)核病防治工作提前化、預(yù)防化，盡可能地從根源阻斷結(jié)核病的傳染與發(fā)生。

“實(shí)際上，人工智能與醫(yī)學(xué)影像的益處已經(jīng)在多個(gè)疾病領(lǐng)域得到體現(xiàn)。隨著人工智能和醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的逐漸普及和應(yīng)用，醫(yī)學(xué)影像所面臨的準(zhǔn)確度和大缺口等問(wèn)題便可以迎刃而解。眾多領(lǐng)域的醫(yī)學(xué)專(zhuān)家表示，兩者的融合，將成為醫(yī)學(xué)影像發(fā)展的重要方向。而‘TB小新’，也許將能夠開(kāi)創(chuàng)結(jié)核病發(fā)現(xiàn)的新模式。”對(duì)于未來(lái)，李亮充滿(mǎn)信心。