作者：李競萌

新冠疫情防控期間，病毒核酸測(cè)定會(huì)受到多種人為因素影響，也曾有病例被誤診出現(xiàn)假陰性或假陽性的結(jié)果。而CT影像識(shí)別采用大型、恒定的醫(yī)療設(shè)備，不會(huì)受到過多人為環(huán)節(jié)操作影響，相對(duì)穩(wěn)定。國家衛(wèi)健委在發(fā)布的《新型冠狀病毒肺炎診療方案》中明確提出核酸檢測(cè)結(jié)果應(yīng)與CT影像臨床診斷結(jié)果相互輔助，作為新冠肺炎確診病例的判斷標(biāo)準(zhǔn)。

一位新冠肺炎病人的二維CT影像約300張，且早期CT影像特點(diǎn)為肺部多發(fā)小斑片狀磨玻璃影等細(xì)微變化，如果完全以醫(yī)生的肉眼分析，一個(gè)病例就需要耗時(shí)約5—15分鐘，大范圍病毒篩查，工作量之大更是不敢想象。借助AI深度學(xué)習(xí)功能加持，醫(yī)生可以將新冠肺炎的最新診療方案、權(quán)威團(tuán)隊(duì)關(guān)于新冠肺炎患者臨床特征的研究成果、成千上萬個(gè)確診病例的CT影像樣本數(shù)據(jù)全部輸入智能數(shù)據(jù)庫，快速鑒別新冠肺炎影像與普通病毒性肺炎影像的區(qū)別，最終識(shí)別準(zhǔn)確率在90%以上。

新冠肺炎病毒醫(yī)學(xué)影像篩查加入AI技術(shù)后，系統(tǒng)每處理識(shí)別一個(gè)病例的高清晰度CT數(shù)據(jù)平均只需不到20秒。如果增加服務(wù)器的數(shù)量，還可以繼續(xù)提升速度到幾秒以內(nèi)，這為大批量病例數(shù)據(jù)快速篩查提供了可能性。一旦發(fā)現(xiàn)疑似病例，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)對(duì)可疑區(qū)域進(jìn)行重點(diǎn)識(shí)別，統(tǒng)計(jì)各個(gè)肺部解剖結(jié)構(gòu)中肺炎區(qū)域所占的比例，為醫(yī)生進(jìn)一步?jīng)Q策提供詳細(xì)的定量數(shù)據(jù)。更具參考價(jià)值的是，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)調(diào)取并快速顯示該病例之前所拍攝的CT影像，將重點(diǎn)病灶區(qū)域的歷史情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)解算和對(duì)比呈現(xiàn)，利用AI的大數(shù)據(jù)處理能力做到全病程自動(dòng)關(guān)聯(lián)，為動(dòng)態(tài)、精確、量化監(jiān)控病情保駕護(hù)航。

隨著人工智能向深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域深耕，醫(yī)療影像識(shí)別成為繼無人駕駛、人臉識(shí)別之后，又一個(gè)與AI能夠精準(zhǔn)適配的應(yīng)用新場景。因?yàn)獒t(yī)療數(shù)據(jù)相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化且影像識(shí)別的底層邏輯較為明確，即能否看到結(jié)節(jié)、斑塊等待標(biāo)記的病灶，這種情況非常適合人工智能去深度學(xué)習(xí)。

當(dāng)然，如今的AI醫(yī)療影像技術(shù)還有很多認(rèn)知盲區(qū)，只能作為輔助診療參考，并不能完全取代經(jīng)驗(yàn)豐富的醫(yī)生，還需要持續(xù)優(yōu)化完善。

2020年起，中國科技館啟動(dòng)了數(shù)字館藏項(xiàng)目，特別收藏了“達(dá)摩院AI抗疫”作品，即國內(nèi)首張利用AI識(shí)別新冠肺炎的CT影像。這一行動(dòng)向人們傳遞著這樣一個(gè)信號(hào)：隨著云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)在我們的傳統(tǒng)生活場景中的深度融合，在不遠(yuǎn)的未來可以看到更多病癥的醫(yī)學(xué)影像診斷都可以用AI賦能，甚至為人們提供一座智慧化醫(yī)院，進(jìn)一步解決醫(yī)療資源分配不平衡、不充分的問題，成為更多家庭的健康護(hù)盾。

（作者系中國科技館科普影視中心講師）