AI+大數(shù)據(jù)，可以完美扮演吹哨人的角色嗎？

陳冰

上海胸科醫(yī)院引入一套AI輔助診斷系統(tǒng)。攝影/ 徐易飛

新冠病毒，這個看不見的敵人，將全世界卷入“第三次世界大戰(zhàn)”之中，我們必須與時間賽跑，以挽救更多的生命，人工智能AI就是其中的利器之一。

AI在新冠肺炎疫情的防控中涵蓋了輔助診斷、影像分析、藥物研發(fā)、體溫檢測、醫(yī)療機器人等多個AI+醫(yī)療領(lǐng)域。尤其是在主戰(zhàn)場AI醫(yī)學影像方面，AI技術(shù)實現(xiàn)了篩查的時間窗口前移。

診斷助手：AI 讀片系統(tǒng)

雖然新冠病毒感染確診主要依靠病毒核酸檢測，但肺部的醫(yī)療影像檢查對于病情的診斷仍起到不可或缺的作用。在待診斷人數(shù)超出現(xiàn)有醫(yī)療資源的情況下，不少病人需要排隊數(shù)小時等待CT檢查。

人工智能企業(yè)依圖科技聯(lián)合上海市公共衛(wèi)生臨床中心，在春節(jié)期間開發(fā)上線了“新型冠狀病毒性肺炎智能影像評價系統(tǒng)”。這是行業(yè)內(nèi)首款新冠肺炎智能評價的AI影像產(chǎn)品，在2—3秒內(nèi)就能完成肺炎篩查、定量評價，目前包括該產(chǎn)品在內(nèi)的依圖系列產(chǎn)品已經(jīng)在全國100多家醫(yī)療和公共機構(gòu)落地。

依圖醫(yī)療副總裁石磊博士指出，公司的產(chǎn)品在大年初四就正式上線了，先在上海市公共衛(wèi)生臨床中心應用，經(jīng)過一周的進一步驗證，快速部署到武漢多家新冠肺炎重點收治醫(yī)院。他說，這套系統(tǒng)可以在依圖胸部CT智能4D影像系統(tǒng)的基礎(chǔ)上快速升級。由于新冠肺炎防控的需要，在臨床診療中需要快速篩查，并進行定量的分析，這套系統(tǒng)能夠在圖像生成的第一時間，就提示受檢者肺內(nèi)是否有疑似肺炎，從而提醒醫(yī)生第一時間提早關(guān)注，讓整個肺炎的篩查時間窗口前移。

“影像科醫(yī)生閱片，如果只是書寫日常診斷報告，描述肺內(nèi)炎癥的部位、范圍及密度特征，大概得花10分鐘時間;如果要進一步定量評價，量化肺炎累及各肺葉段和全肺的體積，密度分布特征，則需要逐層在300多層的肺窗圖像勾畫和分析，需要花費相當長的時間?！?/p>

以肺結(jié)節(jié)檢測為例，一家三甲醫(yī)院平均每天接待200例左右的肺結(jié)節(jié)篩查患者，每位患者在檢查環(huán)節(jié)會產(chǎn)生200—300張左右的CT影像，放射科醫(yī)生每天至少需要閱讀4萬張影像。AI在醫(yī)療影像識別領(lǐng)域幫了醫(yī)生一個大忙，能將醫(yī)生診斷效率提升30%—50%。

聯(lián)影集團人工智能子公司聯(lián)影智能提供的uAI新冠肺炎智能輔助分析系統(tǒng)，則是業(yè)界首款綜合肺炎整體與局部影像特征、根據(jù)肺炎影像精確分診的AI全流程解決方案。

這套方案利用高敏感性的檢測算法，能檢測到微小的、不明顯的疑似病灶，助力醫(yī)生對疑似病例進行有效篩查、甄別。不僅如此，針對確診病患，系統(tǒng)能夠進行分級評估，獲得“新冠肺炎嚴重指數(shù)”，進而結(jié)合臨床指征，按危重程度對病人進行分診，區(qū)分輕癥患者和重癥患者，從而給出更明確的分流指引，制定科學有效的治療方案。

聯(lián)影智能研發(fā)副總裁高耀宗博士說：“醫(yī)生使用過程中，每點開一張影像圖，系統(tǒng)界面上便會清晰顯示自動標記的肺炎病灶，被感染肺段、病變累計范圍等關(guān)鍵量化信息，為醫(yī)生鑒別、分析新冠肺炎病例提供了重要參考?！?p>

設備中的VOX配備智能化光學測量系統(tǒng)可以根據(jù)每一位佩戴者的眼睛活動特點，提供個性化的配鏡測量服務。

迄今為止，uAI新冠肺炎智能輔助分析系統(tǒng)已經(jīng)在上海市公共衛(wèi)生臨床中心、武漢火神山醫(yī)院、雷神山醫(yī)院、武漢的方艙醫(yī)院、上海交通大學醫(yī)學院附屬瑞金醫(yī)院等多家醫(yī)院上線并投入運營。在火神山醫(yī)院，系統(tǒng)將針對確診病例，重點為患者進行病情危重程度分級，并在隨訪時輔助評估病情發(fā)展程度，為治療提供參考。在瑞金醫(yī)院，系統(tǒng)則側(cè)重于幫助醫(yī)院發(fā)熱門急診做疑似病例篩查，輔助醫(yī)生診斷并對肺炎進行精準量化分析。

高耀宗介紹說：“下一步，聯(lián)影新冠肺炎智能輔助分析系統(tǒng)還將在云端搭載，通過聯(lián)影集團在多家醫(yī)院部署的影像云平臺，連接上下級醫(yī)院，為基層疫情防控人員分憂解難。從長遠來看，系統(tǒng)上長期積累的大數(shù)據(jù)，可為之后新冠肺炎影像學指南的制定提供基礎(chǔ)?！?h3>手術(shù)助手：機器人上崗

4月24日，由上海微創(chuàng)醫(yī)療器械（集團）有限公司旗下微創(chuàng)（上海）醫(yī)療機器人有限公司（以下簡稱“微創(chuàng)機器人”）自主研發(fā)、用于新冠肺炎診療的支氣管手術(shù)機器人在上海市胸科醫(yī)院完成了首例機器人輔助支氣管鏡肺泡灌洗術(shù)。

這是國內(nèi)首個用于新冠肺炎診療的支氣管手術(shù)機器人系統(tǒng)，在隔離操作間通過遙控操作即可完成手術(shù)，實現(xiàn)醫(yī)護人員與手術(shù)感染環(huán)境物理隔絕，不僅可以降低診療過程中的醫(yī)護人員感染風險，也有助于提高新冠肺炎的診斷率和治愈率。

進博會上西門子手術(shù)機器人展臺。

新冠肺炎感染患者咳嗽咳痰能力弱，導致肺部氧合功能進一步下降，危重癥患者痰栓、黏液栓導致治療困難、病情加重，支氣管鏡輔助下吸痰、灌洗手術(shù)是重癥患者癥狀緩解和病情恢復的重要治療手段。同時，新冠肺炎危重癥患者大多也需要進行氣管插管或者氣管切開進行呼吸機輔助通氣。

因此，支氣管鏡手術(shù)是新冠肺炎救治過程中的重要診療手段。但由于新冠病毒傳染性強，手術(shù)過程中患者氣道開放后，下呼吸道黏液中的高濃度新冠病毒形成氣溶膠，使醫(yī)護人員面臨極高的病毒暴露風險，極易造成醫(yī)護人員醫(yī)源性感染。支氣管鏡手術(shù)也被認為是新冠肺炎診治流程中感染風險等級最高的環(huán)節(jié)。

為了解決新冠肺炎診斷、救治過程中的這些難題，上海市胸科醫(yī)院呼吸內(nèi)鏡中心、微創(chuàng)機器人、上海交通大學三方聯(lián)合攻關(guān)，快速將主從遙操作控制的新冠肺炎支氣管手術(shù)機器人系統(tǒng)從概念變?yōu)楝F(xiàn)實，創(chuàng)新性地推出了這款“新冠診療利器”。

系統(tǒng)歷經(jīng)了技術(shù)攻關(guān)、系統(tǒng)構(gòu)建、組裝測試、動物實驗等環(huán)節(jié)，最終完成了首次人體試驗。手術(shù)過程中，醫(yī)生在遠端隔離操作間遙控機器人輔助支氣管鏡順利進入聲門到達各亞段支氣管，完成支氣管吸痰、肺泡灌洗和灌洗液收集等手術(shù)操作，手術(shù)僅耗時約30分鐘。

微創(chuàng)公司方面表示，這款機器人雖然是針對新冠肺炎診療而開發(fā)的，但對于其他高傳染性呼吸系統(tǒng)疾病如肺結(jié)核等的診治亦具有重要應用價值。業(yè)界則認為，在新冠肺炎疫情肆虐全球的當下，臨床亟需這樣一款保護醫(yī)護人員、保障救治安全的支氣管手術(shù)機器人，新技術(shù)也有利于新冠肺炎支氣管診治手術(shù)的開展，對疫情救治具有重要意義。

在過去的兩周里，西班牙醫(yī)護工作者感染新冠肺炎的數(shù)量增長了40%，目前大多數(shù)新增病例都是醫(yī)護工作者。雖然西班牙整體疫情逐步趨于穩(wěn)定，但是醫(yī)護工作者中的感染并沒有緩解。一線醫(yī)護感染人數(shù)已經(jīng)超過4.4萬人，醫(yī)護感染比例為全球最高，比意大利高出10個百分點。一度考慮“群體免疫”的英國超過意大利，成為歐洲新冠死亡人數(shù)最多的國家。而在全球范圍，英國升為死亡人數(shù)第二高國家，僅次于美國。在缺少醫(yī)療防護裝備的英國，醫(yī)護感染比例也非常高，已經(jīng)有一百多名醫(yī)護去世了。

迄今為止，世界范圍內(nèi)還未見類似用于新冠肺炎診療的支氣管手術(shù)機器人的相關(guān)報道，希望國內(nèi)快速研發(fā)出來的這款利器能夠盡早幫助醫(yī)護擺脫感染困擾。

科學決策依據(jù)：大數(shù)據(jù)模型

大數(shù)據(jù)，是疫情精準防控的重要新式“武器”。通過數(shù)據(jù)分析建模預測新冠肺炎疫情的變化趨勢，無疑將對疫情的防控產(chǎn)生極大的參考價值。“事實上，AI和大數(shù)據(jù)改變了傳染病的預測方法，實時預測和提前預警已成為可能。”森億智能聯(lián)合創(chuàng)始人、副總裁馬漢東說。

以往，出現(xiàn)某一特殊病例，傳統(tǒng)的疫情傳播預警系統(tǒng)可能要經(jīng)歷數(shù)周，才能成功繪制病毒的潛在傳播情況，然后再向有關(guān)部門發(fā)出警報。但AI+大數(shù)據(jù)可以在第一時間基于人工智能技術(shù)、自然語言處理以及其他技術(shù)不間斷地收集、分析世界各地關(guān)于疾病和重大公共衛(wèi)生事件的報告和評論，高效地從海量的數(shù)據(jù)中提取出關(guān)鍵的數(shù)據(jù)并智能地判斷全球疫情大暴發(fā)的可能性。

在預測疫情趨勢方面，基于疫情高危人群相關(guān)數(shù)據(jù)，結(jié)合疫情新增確診、疑似、死亡、治愈病例數(shù)，借助傳播動力學模型、動態(tài)感染模型、回歸模型等大數(shù)據(jù)分析模型和實踐技術(shù)，人工智能不僅可以展示發(fā)病熱力分布和密切接觸者的風險熱力分布，還可以進行疫情峰值拐點等大態(tài)勢研判。

在新冠肺炎疫情肆虐全球的當下，臨床亟需這樣一款保護醫(yī)護人員、保障救治安全的支氣管手術(shù)機器人。

此外，人工智能還可以根據(jù)病患確診順序和密切接觸人員等信息定位時空碰撞點，進而推算出疾病傳播路徑，為傳染病追蹤溯源分析提供理論依據(jù)。

早在疫情之前，森億智能就已圍繞流感病例采集數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)構(gòu)建疾病模型，為疾病輔助診斷和治療路徑提供決策依據(jù)，同時根據(jù)患者的病情變化做出監(jiān)測預警系統(tǒng)。

在疫情暴發(fā)初期，森億智能就根據(jù)湖北的疫情情況建立了數(shù)據(jù)模型。2月21日，森億智能真實世界研究團隊在醫(yī)學預印本論文medRxiv網(wǎng)站發(fā)表研究論文Estimating the case fatality ratio of the COVID-19 epidemic in China，該研究主要通過建立競爭風險模型和join point回歸模型，分析目前公布的確診、新增、治愈和死亡數(shù)據(jù)，從而通過復雜的數(shù)學模型和前期數(shù)據(jù)估計最終真實的病死率和死亡風險的變化趨勢。

這是森億智能發(fā)表的第二篇關(guān)于新冠病毒（COVID-19）的研究論文，此前和北京大學美年健康研究院一起在medRxiv發(fā)布了關(guān)于疫情初期武漢發(fā)病率的大數(shù)據(jù)模型估計，通過數(shù)據(jù)分析及信息化平臺為疫情發(fā)生發(fā)展的趨勢、特征提供科學的證據(jù)，并向相關(guān)政府機構(gòu)提交決策建議。

國內(nèi)首個國際品質(zhì)心臟起搏器（左）和國內(nèi)首個介入心臟的經(jīng)導管主動脈瓣膜。

考慮到醫(yī)療機構(gòu)精準防控的訴求，基于COVID-19的特性，森億團隊還研發(fā)出了一套新冠肺炎（COVID-19）專病庫及隨訪解決方案，它們紛紛落地醫(yī)院，醫(yī)療機構(gòu)由此可以實現(xiàn)疾病發(fā)生、發(fā)展全程數(shù)據(jù)的收集、隨訪、分析工作?！霸诖髷?shù)據(jù)領(lǐng)域，我們面對的是一個應用藍海，這里面有非常多的場景可以去探索。一旦數(shù)據(jù)質(zhì)量有質(zhì)的提升，基于數(shù)據(jù)的應用一定會噴涌而出。”馬漢東說，期待越來越多的醫(yī)院以及患者能夠參與進來，擴大、細分AI以及大數(shù)據(jù)的應用場景，比如深度隨訪、疾病預警、慢病管理等。

當然，想要準確預測疫情并非易事。

首先，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)區(qū)域化程度還有待提升。目前公開渠道獲取的疫情數(shù)據(jù)口徑、數(shù)據(jù)統(tǒng)計時間等維度不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)源混雜重復、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，為人工智能處理分析造成了很大困難，也極大地影響預測系統(tǒng)的穩(wěn)健性與準確性。

其次，要想實現(xiàn)深度分析，數(shù)據(jù)的深度仍需進一步挖掘。這包括海量數(shù)據(jù)的收集和處理、針對有效信息的篩選、虛假信息的自動剔除等，尤其是在疫情初期，僅有一些瑣碎的有效信息也被夾雜在各式各樣的信息“噪音”之中。

最后，是時效性。數(shù)據(jù)在何時上傳，對數(shù)據(jù)質(zhì)量也有著較大的影響。

在馬漢東看來，如果能在以上三點實現(xiàn)突破，各機構(gòu)就能更好地開展疾病防控、科研分析、患者隨訪等工作。而實現(xiàn)這一切的基礎(chǔ)，就是繼續(xù)推動和加強整個醫(yī)療行業(yè)尤其是醫(yī)院的數(shù)字化基礎(chǔ)設施，讓數(shù)字化成為滲透到行業(yè)血液里的組成部分，“正如目前醫(yī)院正在建設的互聯(lián)互通、電子病歷評級等工作，這些事必須要踏踏實實、數(shù)十年如一日執(zhí)行，才會為整個醫(yī)療行業(yè)的數(shù)字化和智能化打好基礎(chǔ)?！瘪R漢東說。

實際上，人工智能雖然在此次疫情的傳播預測中發(fā)揮了重大作用，但從疫情的發(fā)展過程來看仍有很大的提升空間，例如疫情預測系統(tǒng)的觸發(fā)，系統(tǒng)可能生成的大量的假陽性結(jié)果，以及患者治愈后轉(zhuǎn)陽的情況，都需要對病人愈后的健康信息進行長期數(shù)據(jù)跟蹤。

由此可見，AI+大數(shù)據(jù)扮演疫情的吹哨人的角色，還需假以時日。希望在不遠的將來，當我們不得不再次面對疫情時，AI+大數(shù)據(jù)能夠讓我們從容應對，不再恐慌。