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醫生"看片子"用上人工智能技術 上千張影像中揪出微小病灶

2019-08-23 09:27:00來源:江南晚報
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  日常醫療檢查中,一位病人的CT報告至少有幾百張影像,多的要達千余張。這些片子,全部需要醫生靠肉眼過篩,識別病灶。如今,在錫城的一些大醫院,人工智能應用被裝進電腦中,只需幾秒鐘就能初步篩檢出可疑病灶,就像幫醫生裝上了“電子眼”快速找到目標,節省了醫療資源。

  CT影像學檢查在很多市民的體檢和日常檢查中越來越普遍,這同時也給讀片醫生帶來很大壓力。江大附院(原無錫四院)影像科主任胡曙東給記者展示了一則肺小結節CT檢查的結果,報告由幾百張各個角度、各個細節的片子組成,醫生在讀片時完全憑借肉眼看片,幾個報告看下來,雙眼疲勞不說,一些本身很小或密度很淡的病灶還可能會被漏掉。隨即,胡曙東打開一個應用了人工智能技術的影像助手,不過短短幾秒鐘,這個“小助手”就標記出三個小結節,連各個結節分別有幾毫米、是否為磨玻璃結節等特征都明確指出,很是給力。在無錫二院的肺小結節門診,人工智能同樣被應用在讀片中,該院呼吸與危重癥醫學科主任趙弘卿介紹,比起肉眼一張張看影像的各種細節花費的人力和時間,人工智能可以在短短幾秒內就完成大量影像的病灶標記。“現在肺小結節的發生率高,不少市民的關注度也高,每天門診都有很多患者來做檢查或者復查。”趙弘卿說,在她的專家門診,每天有近15位病人來就診,對醫生來說,讀片量是非常大的。

  “人工智能讀片,相當于幫助醫生做了一遍初篩,這樣醫生在讀片時就能省去不少功夫,尤其是一些很小、很淡的結節,在很大程度上減少漏診。”胡曙東說,其精度之高,連影像上2-3毫米的淡色低密度病灶都能靈敏捕捉。除了肺小結節CT檢查,人工智能影像助手還應用在識別微小骨折、乳腺結節的影像學檢查方面。像一些微小的骨折,經驗不足的骨科醫生可能難以鑒別,人工智能技術精準度較高,可以很清楚地在影像上確定和標注出異常的部位。類似肋骨轉彎處細小的骨折也逃不過人工智能的火眼金睛,這些特點也使得處理外傷急診的醫生大大提高了工作效率。

  不少人會疑惑,難道人工智能可以代替醫生了?“人工智能不能代替醫生,掌握了人工智能的醫生才是未來的醫生。”胡曙東表示,目前人工智能與醫學的結合確實很熱門,然而現階段很多技術還處于試驗和測試階段,影像學使用的人工智能也是通過實際使用者醫生與提供人工智能應用的公司不斷反饋再調整后,穩定性才逐漸提高的。例如,影像讀片的應用在特異性、敏感性方面還存在不少問題,有時候人工智能的檢測過于靈敏,會把正常的組織“誤認為”是病灶,這些都需要醫生去鑒別。

  當然,將眼光放遠,人工智能技術是大勢所趨。除了影像科,檢驗科和病理科在不久的將來都有望應用這些技術。當下,人工智能在醫學科研上正在發揮功用,借助大數據技術,病人的相關數據、后續的跟蹤隨訪、恢復情況都能夠準確清楚地被記錄下來,有了這些真實病例的數據作參考,醫生們做科研也就更方便。(記者張佳琳 逯恒貞)

[責任編輯:少康]
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