野生智能读片小能手上线 十几秒钟查出800多个肺结节

  野生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片是野生智能计算机在看!

  南京鼓楼病院医学影像科把时髦的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”是经由不凡“培训”的野生智能机器人,此举大大提高了读片的正确率和速度。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“野生智能+医学”的SCI论文的临床使用
转化成果。

  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野生智能读片比赛。张冰主任首先用传统的肉眼模式进行观测来查找CT片上的肺部结节。这个病人的CT一共有300多张图象,初步筛选后发觉并没有什么大的占位。但是如果要观测小结节,仍是需求把这300多张图象一层一层看从前。张主任在电脑上把300多张图一层一层地阅览从前,大概10秒的时光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野生智能零碎,只是在野生智能零碎的图象上用鼠标轻轻一点,事情页面上瞬间弹出了诊断结果:9个疑似病灶。事情页面左侧的图象上,每个
疑似病灶都被用带色彩
的方框圈出了位置,并标上序号。页面的右侧相应位置,每个
疑似病灶都被依照序号罗列,并判别了结节的良恶性。记者看到,野生智能检测出来的第一个结节和张冰主任肉眼观测的那个结节是重合的,从第二个开始等于非常小、色彩
很淡、肉眼难以发觉的结节。

  提及野生智能的神奇,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经大夫检查后发觉了多发小结节,没法计数, 但是野生智能精确报出800多个结节,而且明白地定位了其中的恶性结节。这让各人都非分震惊!

  “读片高手”是这样炼成的

  一流专家当老师,“喂”给TA几十万个患者的数据

  野生智能计算机是怎样掌握这一绝技的呢?张冰主任先容,野生智能在真正投入临床使用前走了很长的一段路,整个零碎准备的时光要用3年以上,把结果转化为产物要用2年以上。整个团队对野生智能的训练就像是一群老师在教育培训一个要加入测验的孩子。为了让孩子在测验中不犯错,整个团队给“孩子”投喂了大量的“习题”——数据。 比如,在肺结节的诊断操练中,要集合畛域内一流的专家,他们给野生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。为了让学习后果更好,更加严谨,还要组成专业的批改团队,对野生智能的每次判别做出严谨的回响反映。只有两名以上的专家给出相反的看法时,他们才会把这个答案回响反映给野生智能,让野生智能在不竭操练、不竭回响反映中进行深度学习,从而能够彻底掌握这项技能。

  野生智能会犯错
吗?张冰主任表示各人其实不用担心,相干
数据显现,野生智能的诊断结果的正确率很高,高于低级职称医师,濒临高级职称医师水平。而且野生智能只是读片的第一关,还有高级职称医师的二次读片和审核,最终讲演由审核讲演的医师负责。

  大夫2小时的事情量缩短到了100秒

  张冰主任先容,野生智能在医学影像中的使用
给大夫、患者和医治进程带来的好处是全方位的。

  传统的野生模式中,影像科作为一个平台支撑学科,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,结节的大小、形状和血管断面非分相像,传统模式下的大夫天天需求看过万的图象,长时光的事情必然会导致眼部的疲劳和精神没法高度集中,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。引入野生智能以后,数以万计的图象交给了野生智能,本来野生需2个小时,但是野生智能却只要轻轻点击就可以检测出非分正确的结果,大大提高了诊断效率。

  一个正常成人的胸部CT大概有300多张,但是在实际的打印进程中却不可能把这300多张全都打印出来,普通是每4张里打印一张,这样大概80%的图象在打印中流失,而流失的图象中很有可能有非分关键的图象,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,但在挑选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层重新找出来,再次打印,这对大夫、患者而言都非分方便。野生智能主动识别采集了带有结节的关键图象,打印排版的时分主动把这些关键图象置于上层,便很好地战胜了这一难题。

  延伸阅读

  AI会庖代大夫吗?答案能否定的

  谈及将来野生智能(AI)能否会彻底庖代影像科的医师的作用,张冰主任以为并不会。她笑称,野生智能AI目前还只是小学生的水平,只能庖代部分简略重复休息。

  虽然野生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,但这些事情都是比较低级且简略的,真正庞杂的,需求综合思维去判别的事情,野生智能是没有办法庖代的。

  在将来的生长中,野生智能以辅助大夫的功效为主,帮忙大夫解决很多简略重复的事情,让大夫把更多的精神放在沉疴宿疾的诊治事情中。

  将来更多使用:有望一眼筛出肿瘤

  野生智能技术是近年来科技生长的趋势所在,野生智能和医学相结合也是医学生长的方向。如今野生智能的使用还仅仅局限于单一病种的判别,比较常见的是在肺结节的诊断中。张冰主任告诉记者,她的团队已经在和鼓楼病院泌尿科主任郭宏骞团队深度配合,寻求足够的数据支撑,致力于在影像观测的进程中发觉前列腺癌,这样就可以防止从前检测的让病人非分痛楚的活体穿刺检测。

  “希望将来的野生智能在足够的数据支撑下,充足的训练回响反映中不竭成长,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错误的功效,更好地帮忙大夫救治病患,造福人类。”张冰主任说。

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