肺結節人工智慧輔助診斷應用於浙江省人民醫院,龔主任演示如何在CT片子中找結節
來自專欄 從繁去簡
大家好,依圖小明在上一篇給大家介紹了央視《走近科學》人工智慧系列節目的第一集《人工是怎麼智能起來的》。
今天,小明將要為大家隆重奉上第二集《人工智慧三劍客》。在這一集中,醫學影像界的人工智慧低調出鏡。
它是浙江省人民醫院放射科與依圖科技聯合組成的人工智慧項目科研團隊,經過3個月潛心攻關、精心訓練出來的!
它幫放射科的醫生做了些什麼?為什麼它讓業界如此振奮?
在回答這個問題之前,小明先帶大家做幾道數學題,了解一下放射科的醫生每天工作強度有多大▼
浙江省人民醫院放射科平均一天有200例做肺結節篩查的患者,平均每個患者做CT檢查產生200張連續斷層圖像,醫生通過從這些連續圖片中尋找是否有異常,從而給患者做診斷。
也就是說,放射科的醫生平均一天要看: 200例 X 200 張=4萬張 圖像。
如果看完1遍沒有發現結節,就要再看1遍,那就是: 200例 X 200 張 X 2 =8萬張 圖像。
這是一個既要細緻又重複性高的重要工作,永遠不知疲倦為何物的人工智慧說:這樣的工作讓我們來!
那麼,醫生和院長怎麼看?
以下轉自浙江省人民醫院放射科微信公眾賬號「浙人醫放射科」,聽聽浙江省人民醫院怎麼說。
浙人醫放射科直面「人工智慧」颶風 ,影像界「阿法狗」首秀央視
「
肺結節計算機智能檢測系統」大大節省了放射科醫生的工作負荷,提高了肺結節的檢查精度,實際使用5個月,計算機肺小結節的識別率已經超過了90%,準確率可達95%,其性能已達國內外領先水平。」
本文授權轉自浙人醫放射科(ID:zjradiology)
文 / 王浩初
2016年3月,Alphago四比一戰勝圍棋九段李世石,2016年年底,它又化身master以60比0的戰績通殺中日韓三國圍棋高手,百度的人工智慧小度也和最強大腦們發起了人機大戰,一時間,人工智慧成為科技熱點之一。
影像界的同行們可能對龔向陽主任2016年12月發自RSNA的報道記憶猶新吧?在2016年RSNA開幕式上,來自MGH臨床數據中心主任兼放射科副主任的Keith J. Dreyer教授的演講「Digital Revolution in Radiology - the Good and the Bad(放射學數字革命—福兮禍兮?)」非常扎眼。
Dreyer教授在演講中提出「當機器開始思考,放射科的將來會怎樣」?「基於人工智慧、對包括影像資料在內的臨床數據的深度挖掘,將大大改善影像診斷的質量,對影像學產生深遠的影像。
人工智慧將在醫療活動中發揮重要的作用,放射學排在第一位。作為診斷放射學的領導者,必須對計算機認知的進步有足夠的重視」。
2017年2月13-19日,中央電視台第10套(科教頻道)「走近科學」欄目,通過四集紀錄片「探訪」人工智慧,向廣大觀眾介紹時髦而深奧的「大數據、雲計算和人工智慧」的現實應用。
第二集《人工智慧三劍客》著重介紹了語音識別技術、智能診斷技術、大數據和雲計算的運用。浙江省人民醫院放射科與上海依圖網路科技有限公司聯合組成的人工智慧項目科研團隊經過3個月的潛心攻關、精心訓練,屬於我國自主研發的影像業界「阿法狗」在CCTV首次驚艷亮相。
本節目中所展示的人工智慧診斷技術,開發和應用的重點方向是利用體檢人群胸部低劑量CT圖像和報告大數據作為計算機的訓練和測試數據,放射科胸部亞專業資深醫師和人工智慧專業人員聯合進行肺結節識別演算法模型的構建,形成面向臨床應用的「肺結節計算機智能檢測系統」。
目前其測試版本已與放射科RIS系統完成對接,當醫生打開診斷系統界面時,系統即以無法感知的速度對所有完成的胸部低劑量CT掃描圖像進行篩查,將篩查結果陽性的病例呈現在病人列表中等待醫生的核實。
並且系統能夠自動對結節的疑似度、大小、CT值、位置等信息進行描述,一旦檢測出來的結節被醫生認可,上述信息將被黏貼到報告中。
「肺結節計算機智能檢測系統」大大節省了放射科醫生的工作負荷,提高了肺結節的檢查精度,實際使用5個月,計算機肺小結節的識別率已經超過了90%,準確率可達95%,其性能已達國內外領先水平。
節目中我院放射科龔向陽主任、蔣弘陽醫師一邊充當起熟練的「遛狗人」,一邊對這款還未來得及取個小名的「機器狗」的品性如數家珍,著實讓業內外人士又驚又喜!我院黃東勝院長現身節目,闡述了「大數據、雲計算和人工智慧」在我國醫療領域的發展趨勢。
「人工智慧」的應用,不僅僅限於肺小結節的計算機智能識別,未來還可能納入全身各臟器CT、MR、XR等各類影像學圖像、報告大數據源及其它醫學數據源的沉默海量數據的深度挖掘,為大幅度降低放射科醫生的工作負荷、提升影像診斷精準性、節約醫療資源及社會成本、支撐國家分級診療醫改戰略等方面作出貢獻。
中央電視台第10套(科教頻道)
「走近科學」欄目人工智慧系列
第二集:《人工智慧三劍客》
依圖科技
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