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記者 | 謝欣編輯 | 許悅1

人工智能+醫療早已不是什么新鮮事兒，但是，迄今為止的人工智能技術究竟給醫療衛生系統帶來了什么改變，具體又有哪些應用，即使是去醫院看病中使用過的人也未必知曉一二。

今年年初新冠肺炎疫情爆發后，國內的醫療衛生體系受到了巨大考驗。短期內暴增的病人數量是對醫療體系的最大考驗，尤其在一些疫情嚴重地區與人口密集的一二線大城市，大量的檢測與治療需求之下醫院的檢驗科室、臨床診斷與醫院管理都必須更加安全與高效的運轉。

如果平日里的一些醫院內的人工智能應用只是錦上添花，那么在傳染病疫情的特殊條件下，人工智能技術便切實地幫助解決了新冠肺炎院內救治與防控的一些問題。

人工智能影像技術可以稱得上是人工智能在醫療領域應用最廣泛、也是較為成熟的技術。而在新冠肺炎疫情的前期診斷上，雖然病毒核酸檢測被認為是臨床診斷“金標準”，但是由于假陽性問題一直存在，自疫情初期就有院內專家提出，應重視CT影像在新冠肺炎診斷中的作用，隨后CT影像也被納入國家版診斷救治方案之中。

復旦大學附屬華東醫院放射科副主任李銘對界面新聞記者表示，對于人工智能在新冠疫情救治中的作用，臨床醫療當中關注的是其能否解決勞動強度問題、工作效率問題與水平提升問題。北京王府中西醫結合醫院放射科副主任醫師賀斌則介紹，新冠肺炎患者的肺部影像與其他的肺炎肺部影像有所不同，其往往呈現出一種低密度、多發病灶的狀態，這就要求醫生在閱片時需要多角度、更加仔細的去看，而在AI系統的幫助下，閱片效率可以得到顯著提升。

北京王府中西醫結合醫院作為定點發熱門診，所有住院病人及其陪護人員都要求進行CT篩查。6月北京新發地疫情出現后，該醫院CT診斷量與此前相比又增加了三到四成。

該醫院放射科主任張桂青介紹，其科室總共才五個醫生，每天工作強度都很大，在單位時間內既要保證影像報告的質量，還要保證數量。而以往人工操作的話，放射科醫生需要根據患者CT結果肉眼讀片找病灶，然后手動寫入報告。而北京此次新發地疫情以輕癥為主，早期肺部病灶影像呈淡淡的毛玻璃樣，如果不仔細看或者注意力不集中，可能會漏掉。

今年3月初，醫院引入了一臺搭載醫準智能AI分析軟件的GE Revolution CT設備。AI智能軟件可自動篩查病灶、分析生成報告，醫生在其整體篩查的基礎上，可進行快速判斷，提高了病變的檢出率，和工作效率，減少了漏診的可能，尤其是對于類似新冠肺炎的小病變的小片造影，結節影，都可以做到標記和給出結論。

以北京市目前的要求為例，就診的發熱人員全部需要進行新冠病毒核酸和抗體檢測，以及CT和血常規的檢測。具體到各個醫院也會要求住院的病人做核酸、CT和血常規檢測。張桂青表示，由于核酸檢測出結果較慢，但在結合AI后，CT檢查可做到在兩三分鐘內快速出報告，這就可以在最終核酸結果出來前，盡早對疑似新冠肺炎的就診人員進行隔離，防止今進一步擴散。

而醫準智能創始人、CEO呂晨翀對界面新聞表示，除了在CT篩查上，AI在CT影像上關于新冠肺炎診治的另一大應用在于隨訪。李銘也認為新冠可疑患者的篩查實際上對于放射科大夫來說是“小菜一碟”，但是關鍵在于隨訪，醫生也需要知道病人病灶在縮小，增加治療信心。但放射科醫生一天要寫100-150張影像報告，絕大多數醫生沒有空做影像的前后比較，

呂晨翀介紹，在治療中和出院后，需要做多次CT來評估療效，醫生需要對患者的多次肺部影像進行前后對比，去觀察累積范圍大小，病灶比例是否有縮小增加，而上述提及的AI輔診工具基于GE醫療的愛迪生平臺，可以自動匹配每一次檢查肺炎累積范圍變化曲線，減輕了醫生工作量。

GE醫療中國首席創新官戴鷹則認為，但不同預后的初期肺部CT影像表現是不一樣的，包括累積范圍、發病時間等，目前的AI技術已經可以通過影像預測患者的預后，大致告訴判斷出患者是否可能在新冠肺炎愈合之后會留下斑痕，或是導致肺功能下降，可以實現幫助提高預后等級。

當然，CT影像僅僅是AI在新冠肺炎診治中應用的一小部分，此外如在智能設備上，由于新冠肺炎上傳染性疾病，患者與醫生在CT掃描時最好可以實現相互隔離，但實際操作中往往需要專人手動操作患者位置做定位。戴鷹介紹，此前GE醫療也推出了深度天眼系統，可通過遠程操作機器自動為患者做定位，其中的人工智能軟件可以自動判斷人的部位，通過拍照識別出人的頭部，四肢，腹部，胸部，然后床體就自動把患者送到所需的標準位置，既省去了專人操作，時間上也縮短了30%，也避免了操作技師與患者接觸，降低感染風險。

此前，在GE醫療的Edison平臺上通過深度神經網絡訓練開發出首個還原原始圖像的深度學習CT影像重建算法的人工智能CT圖像處理技術TrueFidelityTM，在更低射線劑量下，重建掃描影像，去除偽影與噪聲，還原圖像的真實紋理，在武漢雷神山醫院 “深度天眼”CT上TrueFidelityTM技術配合AI自動患者擺位，僅需三步即可完成整個CT掃描前的操作。臨床對比結果顯示，可單個患者可節省30%的掃描時間，提升50%的病灶檢出率。