《電子技術應用》
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替醫生讀片 人工智能行嗎?

2017-09-22

  近年來,人工智能開始進入醫學影像應用。這種黑科技會不會是炒作、炫耀,沒有實際臨床價值?如果有價值,能代替人工嗎?

  智能診斷綜合準確率達90%以上

  近日記者體驗了一款全新研發的人工智能影像檢測系統的真實應用——在北京影像云平臺上,對基層醫院上傳的30名患者近9000張肺結節CT影像進行智能檢測和識別,將第一輪篩查出的疑似結節標記出來,作為輔助診斷結果,提供給4名放射科醫生進行審查。人機合作診斷肺結節的全過程僅用了30分鐘,比傳統途徑所需的150—180分鐘,效率提高了5倍以上。經現場4位三甲醫院放射科醫生采用雙盲方法進行驗證,智能診斷的綜合準確率達到90%以上。

  肺結節是早期肺癌的表現形式,在我國癌癥死亡原因中,肺癌死亡率占第一位,肺癌的早期發現和治療能極大提高病人的生活質量和存活率,對肺結節的篩查極其重要。萬里云影像中心放射科醫生、空軍總醫院主任醫師李小坵告訴記者,肺結節在圖像上用肉眼觀察往往很容易被遺漏,影像醫生平時需要在人工檢測肺結節上花費大量的時間,致使臨床工作非常繁重?!耙患胰揍t院平均每天接待200例左右的肺結節篩查患者,每位患者在檢查環節會產生200—300張的CT影像,放射科醫生每天至少需要閱讀4萬張影像?!崩钚w說。

  人體是一個黑箱,影像檢查真正的價值,在于從中找出各種病癥,并加以判斷和解讀,最后用規范化的文字描述出來形成報告,提供給臨床醫生作為參考。影像技術能幫助醫生更深入地“窺探”人體內部的病變情況,從而能更準確地對病情作出診斷,提出更有效的臨床治療方案。伴隨醫學技術的發展,人們看病更依賴于醫學數據,其中大部分來自醫學影像數據。

  僅能作為診斷參考,仍需人工核實

  在我國,隨著老齡化程度不斷加深,醫學影像服務需求不斷增長。但是相對于發達國家,我國放射科人才、設備、診斷能力都不足,基層更是缺人、缺設備,遠遠跟不上增長的需求。有數據顯示,目前我國醫學影像數據的年增長率約為30%,而放射科醫師數量的年增長率約為4.1%。人們要做醫學影像檢查只能去大醫院,由于放射科醫生數量不足,閱片工作量巨大,越來越多的醫學影像檢查需要排大隊,甚至提前很長時間預約。

  如何讓醫學更精準、讓影像檢測更有效率?人工智能檢測系統橫空出世。當天記者體驗的人工智能系統,將醫學知識和人工智能技術結合,自動識別并標記可疑結節。由于背后依賴于全國最大的百萬量級影像庫存、日均入庫4000多例的數據庫,該系統形成的檢測報告中,預測疾病幾率精確到小數點后兩位。

  人工智能利用互聯網技術,連接基層拍片的醫療機構,快速給出參考結論,基層百姓能大大降低看病成本。然而,這是否能代替放射科醫生的讀片工作?現場技術專家提出,目前僅能作為臨床診斷參考,仍需要人工去核實,根據臨床指南一一對照給出最后診斷結果。未來10年,人工智能也許能代替醫生一半工作量。

  華中科技大學健康政策與管理研究院院長方鵬騫說:“現代醫學早已轉化為生物—社會—心理模式,特別強調人的情感情緒等引起的疾病變化,不可能完全依靠沒有情感的互聯網設備來治療疾病?;ヂ摼W只能是醫療的輔助,不可能完全代替?!彼J為,人工智能技術幫助做手術、檢測影像,其結果也需要醫生來核實驗證,給出最后臨床診斷意見。同時手術后康復、檢查后的治療方案,都離不開臨床醫生。

  此外,如何保證患者隱私并實現有監管的臨床規范流程,仍需要政策予以明確。國家衛計委和工信部有關負責人指出,要加強醫療健康數據的安全保障。尤其對臨床科研數據使用的個體診療數據,應實施脫敏去標識化,再積聚應用,并進行風險審核和安全審查。在醫療健康數字身份管理和安全體系建設中,強化標準實施、安全防范,確保醫療健康數據的安全。


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