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人工智能读片小能手上线 十几秒钟查出800多个肺结节

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  人工智能读片小能手上线 十几秒钟查出800多个肺结节

  惊不惊喜?你的CT片是人工智能计算机在看!

  南京鼓楼病院医学影像科把时兴的AI技术使用到医学影像学畛域。在鼓楼病院接受胸部CT检查的患者,CT片的第一“读片人”是经过不凡“培训”的人工智能机器人,此举大大提高了读片的准确率和速度。近日,柳叶刀子刊《EBiomedicine》详细先容了南京鼓楼病院医学影像科张冰主任领衔的“人工智能+医学”的SCI论文的临床运用转化了局。

  通讯员 柳辉艳 实习生 卢文倩 扬子晚报/扬眼记者 蔡蕴琦

  一场神奇的“比赛”

  大夫肉眼要看几百张图 TA只需求1秒钟

  张冰主任的办公桌上摆放着三台电脑,她现场向记者演示了一场肉眼PK人工智能读片比赛。张冰主任首先用传统的肉眼模式举行观测来查找CT片上的肺部结节。这个病人的CT一共有300多张图象,初步筛选后发明并没有什么大的占位。然而若是要观测小结节,还是需求把这300多张图象一层一层看过去。张主任在电脑上把300多张图一层一层地阅览过去,大略10秒的时间用肉眼初步检测了一个小结节。接着在另一边的电脑上,张冰主任从容地打开人工智能零碎,只是在人工智能零碎的图象上用鼠标微微一点,事情页面上瞬间弹出了诊断了局:9个疑似病灶。事情页面左侧的图象上,每一个疑似病灶都被用带颜色的方框圈出了位置,并标上序号。页面的右侧相应位置,每一个疑似病灶都被按照序号罗列,并判别了结节的良恶性。记者看到,人工智能检测进去的第一个结节和张冰主任肉眼观测的那个结节是重合的,从第二个起头就是非常小、颜色很淡、肉眼难以发明的结节。

  提及人工智能的神奇,张主任想起来一个让她印象深刻的病例,一个病人的胸部CT经大夫检查后发明了多发小结节,没法计数, 然而人工智能准确报出800多个结节,并且明确地定位了其中的恶性结节。这让大家都非常震惊!

  “读片高手”是如许炼成的

  一流专家当老师,“喂”给TA几十万个患者的数据

  人工智能计算机是如何掌握这一绝技的呢?张冰主任先容,人工智能在真正投入临床使用前走了很长的一段路,全部
零碎准备的时间要用3年以上,把了局转化为产品要用2年以上。全部
团队对人工智能的训练就像是一群老师在教育培训一个要加入考试的孩子。为了让孩子在考试中不犯错,全部
团队给“孩子”投喂了大量的“习题”——数据。 比如,在肺结节的诊断练习中,要聚集畛域内一流的专家,他们给人工智能输入了大量的关于肺结节诊断的数据,让TA在一次次的记忆中学会什么是结节。为了让学习效果更好,愈加谨严,还要组成专业的修正团队,对人工智能的每次判别做出谨严的回响反映。只有两名以上的专家给出相同的定见时,他们才会把这个谜底回响反映给人工智能,让人工智能在不断练习、不断回响反映中举行深度学习,从而能够

呐喊完全掌握这项技巧。

  人工智能会犯错
吗?张冰主任默示大家其实不用担忧,相干
数据显现,人工智能的诊断了局的准确率很高,高于低级职称医师,接近高级职称医师水平。并且人工智能只是读片的第一关,还有高级职称医师的二次读片和查核,最终讲演由查核讲演的医师负责。

  大夫2小时的事情量缩短到了100秒

  张冰主任先容,人工智能在医学影像中的运用给大夫、患者和治疗进程带来的好处是全方位的。

  传统的人工模式中,影像科作为一个平台支持
学科,大夫们天天需求面对很大的事情量。以鼓楼病院的影像科为例,平均天天需求接待2500个病人,而一个正常人的CT至少需求看300张图象。以肺结节诊断为例,结节的巨细、形状和血管断面非常相像,传统模式下的大夫天天需求看过万的图象,长时间的事情必然会招致眼部的疲倦和肉体没法高度集中,故而影像科的大夫漏诊结节是不可防止的事情,也是影像科事情流程中的痛点之一。引入人工智能以后,数以万计的图象交给了人工智能,原本人工需2个小时,然而人工智能却只要微微点击就能够

呐喊检测出非常准确的了局,大大提高了诊断效率。

  一个正常成人的胸部CT大略有300多张,然而在现实的打印进程中却不可能把这300多张全都打印进去,一般是每4张里打印一张,如许大略80%的图象在打印中流失,而流失的图象中很有可能有非常关键的图象,这是事情流程中的另一个痛点。比如说,一个病人的讲演显现,在第160层图象上有个很大的结节,但在选择打印图象时却恰恰跳过了这一层的图象。而要解决这一问题就需求把第160层重新找进去,再次打印,这对于大夫、患者而言都非常不便。人工智能自动识别采集了带有结节的关键图象,打印排版的时候自动把这些关键图象置于上层,便很好地克服了这一困难。

  延伸阅读

  AI会庖代大夫吗?谜底是否定的

  谈及将来人工智能(AI)是否会完全庖代影像科的医师的作用,张冰主任以为并不会。她笑称,人工智能AI目前还只是小学生的水平,只能庖代部分简单反复休息。

  虽然人工智能大大减轻了大夫的事情负担,帮忙大夫实现了大部分的事情,但这些事情都是比拟低级且简单的,真正庞杂的,需求综合思想去判别的事情,人工智能是没有办法庖代的。

  在将来的发展中,人工智能以辅助大夫的功能为主,帮忙大夫解决良多简单反复的事情,让大夫把更多的精力放在疑难杂症的诊治事情中。

  将来更多使用:有望一眼筛出肿瘤

  人工智能技术是近年来科技发展的趋向所在,人工智能和医学相结合也是医学发展的方向。如今人工智能的使用还仅仅局限于单一病种的判别,比拟常见的是在肺结节的诊断中。张冰主任告诉记者,她的团队已在和鼓楼病院泌尿科主任郭宏骞团队深度配合,寻求足够的数据支持
,致力于在影像观测的进程中发明前列腺癌,如许就能够

呐喊防止过去检测的让病人非常痛苦的活体穿刺检测。

  “进展将来的人工智能在足够的数据支持
下,充分的训练回响反映中不断生长,有能力应对更多的庞杂疾病,并且在影像科全流程事情中,施展提高效率和减低差错的功能,更好地帮忙大夫救治病患,造福人类。”张冰主任说。

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