“AI系统”官宣 会给肺结核诊疗带来哪些改变

  “AI医疗”近些年成为资本新宠,国外有谷歌、IBM、苹果重金压宝,国内BAT巨头也纷纷攻城略地。然而纵观各家实际落地,目前仍是地区、医院、企业小范围合作为主,难有一款“AI医疗”产品获全行业认可应用。

  可喜的是,这一状况在结核病领域有了根本性的突破,目前一张覆盖整个结核病领域的人工智能大网已经铺开。

  在刚刚结束的全国结核病院长论坛上,“TB小新——人工智能结核影像辅助诊断系统”正式亮相,它成为北京结核病诊疗技术创新联盟将在整个结核病领域应用的首款AI辅诊系统。

  AI发力结核病胸部影像学检查

  众所周知,结核病诊断标准中明确了结核病诊断有两大方式:胸部影像学检查和实验室检查(包括细菌学,病理学,免疫学等)。TB小新就是将发力点放在胸部影像学检查。

  TB小新是计算机在医学影像的基础上,通过深度学习,完成对影像的分类、目标检测、图像分割和检索工作,协助医生完成诊断、治疗工作的一种辅助工具。

  这套系统通过在前期获得大量带有标注的医学影像样本,并在其中找到一些关键的要素后,逐渐形成系统自身对医学影像的判断标准,从而达到对医学影像分割、筛查的结果。

  那么“TB小新”现在的准确率如何呢?它用一场别开生面的“人机大战”证实了自己的实力。TB小新与三位全国结核病领域的医学影像大咖进行结核病影像阅片比赛。结果,TB小新以23秒的阅读时间、87%的准确率和三位专家平均3分28秒的用时、93%的准确率握手言和。

  这个结果又代表什么呢?北京结核病诊疗技术创新联盟常务副理事长李亮表示:这次与AI比赛的三位专家比较,可以说代表全国高水平,所以TB小新的准确率不及医生团并不奇怪。需要关注的是,TB小新的准确率是87%,已经高于全国85%的平均水平,这已经超出很多专家的预期。

  从效率上说,目前一位医生查阅一个病人的胸片花费3分钟来计算,一般一位影像医生一天能够查看160个患者的胸片。而在“TB小新”的辅助下,影像筛查的时间可以缩短到2秒钟,一天就能够查阅近15000个患者的影像,筛查效率大幅度提升。

  李亮同时表示:目前的准确率和诊断效率是AI学习2000张胸片,用一个月就办到的。如果再给AI一年的时间,用一万张胸片来做训练,相信准确率和读片效率都会有更大改善。

  AI会为结核病领域带来哪些改变?

  相比AI在其他医疗领域的应用,北京结核病诊疗技术创新联盟站在整个行业角,牵头研发“TB小新”,显然有些超前。这与我国目前的结核病防治形势有很大关系。

  WHO新发布的《2018年全球结核病报告》显示:我国每年新发生耐多药肺结核病人约7万,全球排名第2。

  值得关注的是,在结核病高发区中,基层及偏远地区疫情十分突出。这与当地医院在结核病诊断的欠缺和专业人员的不足紧密相关。结核病患者没有提早发现,就会在未被确诊为结核病时,无意识的传染给他人,终形成了区域性的蔓延。

  对此,李亮表示:AI恰好是解决这一问题的重要手段。除了看胸片,辅助医生外, TB小新大的作用是能够让结核病防治工作关口前移。它可以在很短的时间内审阅所有患者的医学影像,并把初筛结果分类成“正常和异常”发送给医生,得到结果后,医生只需要去查看异常的影像,并给出终结果即可。如果基层医生难以诊断,可以把影响传到地区级、省级等诊断手段更完备的医院,这就大大提高了基层结核病的诊断率,同时降低了降低患者的传染率。

  AI会取代结核病医生吗?

  毫无疑问,AI的应用永远是机遇与挑战并存,对于AI会不会取代医生这个常被提及的问题,李亮给的答案是不会。李亮说:就拿影像诊断来说,里面涉及的内容特别复杂,想要给出准确的诊治建议,需要一个综合思维。而这方面人工智能还有很长的路要走。

  对于本款AI系统的具体应用,李亮表示初步计划在明年春节前,让TB小新达到1万个影像的训练量,明天6月份,先在新疆落地。

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