人工智能助力科技戰(zhàn)“疫”

屈一平

2020年，新冠肺炎疫情蔓延，成為全球公共衛(wèi)生問題。在7月10日舉辦的世界人工智能健康云峰會(huì)上，中國工程院院士李蘭娟告訴記者，在疫情防控當(dāng)中，AI（人工智能）在公共衛(wèi)生、疫情研判、基因檢測(cè)、藥物研發(fā)、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院等發(fā)揮了重要作用。

在眾所周知的AI影像應(yīng)用于新冠肺炎病毒數(shù)據(jù)之后，近日，醫(yī)學(xué)影響分析領(lǐng)域權(quán)威期刊《IEEE醫(yī)學(xué)影像會(huì)刊》刊載了一篇針對(duì)新冠肺炎病毒CT影像噪聲數(shù)據(jù)的研究，可提升從噪聲標(biāo)簽中訓(xùn)練病毒病灶分割A(yù)I模型的精度，進(jìn)一步提高AI智能技術(shù)在臨床應(yīng)用中的價(jià)值。

不僅如此，記者在調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，在新冠肺炎疫情的特殊條件下，AI解決了院內(nèi)救治與防控的一些問題，其中，肺部AI產(chǎn)品助力多省市進(jìn)行科技戰(zhàn)“疫”、AI解決肺部公共衛(wèi)生諸多難題，影響著健康產(chǎn)業(yè)全鏈條。

病毒病灶噪聲：明顯的天花板

一般人都有過這樣的經(jīng)歷：拿著CT片子咨詢醫(yī)生，黑底上那些泛白的圖像我們看不明白，只能分析醫(yī)生吐露的每個(gè)字眼。據(jù)權(quán)威醫(yī)學(xué)雜志《柳葉刀》研究，77%的中國醫(yī)生曾一周工作超過50個(gè)小時(shí)，而AI的引入可更好地幫助影像科醫(yī)生作出判斷。

湖北省黃岡市中醫(yī)醫(yī)院放射科徐志勇主任告訴記者：“AI影像具備極高的檢出率、精準(zhǔn)的分割及量化分析結(jié)果，應(yīng)用在患者隨訪和新冠肺炎病毒復(fù)陽檢測(cè)工作中，極大地提高醫(yī)生診斷效率。”目前，AI影像評(píng)價(jià)系統(tǒng)已在湖北、上海、廣東、浙江等十幾個(gè)省市的幾十家定點(diǎn)收治醫(yī)院投入使用。

雖然AI可以高效地決策，但其在CT影像診斷應(yīng)用中仍存在不小的挑戰(zhàn)。因?yàn)锳I影像分析模型的訓(xùn)練需要海量、精確的標(biāo)注數(shù)據(jù)，但作為一種新型冠狀病毒，其感染病灶的表現(xiàn)復(fù)雜多變、病灶大小和位置因?yàn)楦腥镜牟煌A段差異較大，病灶形態(tài)存在不規(guī)則、邊界模糊等現(xiàn)象。

7月21日，商湯科技研究院副院長張少霆告訴記者，一些非專家提供的標(biāo)注等方法，雖然縮短了標(biāo)注成本和時(shí)間，但結(jié)果會(huì)導(dǎo)致不精確的標(biāo)注，即噪聲標(biāo)簽。此外，由于不同標(biāo)注者的標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)不同，在像素級(jí)的標(biāo)注過程中，容易產(chǎn)生噪聲標(biāo)簽。在噪聲影響下，AI病灶分割的性能存在明顯的“天花板”。

針對(duì)這一問題，在今年2到3月，對(duì)558例新冠肺炎患者的CT影像進(jìn)行研究，提出一種新的損失函數(shù)、一個(gè)新的噪聲“魯棒性”框架和一個(gè)新冠肺炎病灶分割網(wǎng)絡(luò)模型，增強(qiáng)了AI模型從噪聲數(shù)據(jù)中的學(xué)習(xí)能力。

此次公布的研究成果，是商湯科技研發(fā)的SenseCare胸部CT智能臨床解決方案的一部分，它能夠有效降低數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作量，在低劑量掃描和基層醫(yī)院CT設(shè)備上使用能取得良好效果。因此，無論對(duì)于診斷還是隨訪，都可以為醫(yī)生準(zhǔn)確地定量評(píng)估新冠肺炎病毒病灶變化提供支持。

不僅如此，張少霆表示，除了新冠肺炎病毒以外，此次研究提出的網(wǎng)絡(luò)模型和噪聲標(biāo)簽處理方法還具有較強(qiáng)的臨床普適性。例如，在其他新型疾病暴發(fā)初期缺乏高質(zhì)量注釋數(shù)據(jù)情況下，也能幫助研究人員在短期內(nèi)獲得可靠的AI算法模型，快速投入臨床。

肺部AI分析產(chǎn)品助力多科技戰(zhàn)“疫”

事實(shí)上，在新冠肺炎疫情暴發(fā)期間，商湯科技技術(shù)開發(fā)人員正是在SenseCare胸部CT智能臨床解決方案中，加強(qiáng)了對(duì)于新冠肺炎的分析功能，并趕往援助多地醫(yī)院，進(jìn)行疫情防控。

自新冠肺炎疫情暴發(fā)以來，民航總醫(yī)院的胸部CT影像成為新冠肺炎篩查的主要檢查手段，在醫(yī)院恢復(fù)門診后，到門診就診的患者及其家屬都需要接受胸部CT檢查，醫(yī)院放射科的胸部CT拍攝工作量大幅上漲，相比于去年同期檢查量翻倍，每天需要檢測(cè)200人次以上。

7月20日，民航總醫(yī)院放射科主任朱海峰接受記者采訪表示：疫情反彈時(shí)期，一名檢查對(duì)象的CT圖像約300—400張，醫(yī)生需要閱覽全部圖像尋找肺炎病灶。盡管CT檢查的工作量增加了，但是醫(yī)生的數(shù)量并沒有增加，每位醫(yī)生面臨極大的工作負(fù)擔(dān)。還有一個(gè)情況也非常特殊：早期的肺炎病變，表現(xiàn)為肺部僅有幾個(gè)毫米的微小毛玻璃影，醫(yī)生在閱片過程中容易遺漏。

“SenseCare胸部CT智能臨床解決方案的新冠肺炎篩查功能，它會(huì)提示肺內(nèi)可能存在的肺炎病灶?！敝旌７逭J(rèn)為，這一系統(tǒng)幫助醫(yī)生在閱片過程中快速鑒別、定位新冠肺炎的疑似病灶，并通過自動(dòng)計(jì)算病灶的大小和范圍及其在肺內(nèi)的占比，為醫(yī)生提供豐富的量化信息，有效地提升了放射科醫(yī)生的閱片效率，縮短了出具CT報(bào)告的時(shí)間。即便是面對(duì)大量的CT影像，醫(yī)院也可以在第二天準(zhǔn) 時(shí)出具檢查結(jié)果，幫助疫情防控落到實(shí)處。

“每天可接診350人次的各種影像檢查，出具診斷報(bào)告600多份?！鄙綎|青島西海岸新區(qū)人民醫(yī)院放射科主任王其軍告訴記者，通過引入胸部CT智能臨床解決方案，實(shí)現(xiàn)對(duì)新冠肺炎CT影像的智能化診斷與定量評(píng)價(jià)，自動(dòng)篩查疑似患者，醫(yī)院30分鐘內(nèi)可出具胸部CT報(bào)告結(jié)果，避免了人群聚集及長時(shí)間滯留，降低交叉感染風(fēng)險(xiǎn)。

在張少霆看來，胸部CT智能臨床解決方案可以進(jìn)行肺結(jié)節(jié)的檢測(cè)和分析，為影像科醫(yī)生提供豐富的分析，如結(jié)節(jié)位置、結(jié)節(jié)類型、良惡性等信息，幫助醫(yī)生提高微小結(jié)節(jié)檢出能力，提升閱片效率兩倍以上。他認(rèn)為，基于新冠肺炎病毒的特點(diǎn)及當(dāng)前醫(yī)療實(shí)踐的實(shí)際情況，要在提高算法和產(chǎn)品性能上持續(xù)努力，通過聯(lián)合學(xué)界開展前沿探索和嘗試，努力加強(qiáng)胸部CT智能臨床解決方案的進(jìn)一步完善。

AI+公共衛(wèi)生：肺結(jié)節(jié)自動(dòng)篩查超過普通醫(yī)生

新冠肺炎病毒將人們的視線集中在人體肺部，眾所周知，肺癌是全球第一發(fā)病率和致死率的疾病。根據(jù)世衛(wèi)組織最新的肺癌統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，每年有209萬新發(fā)病例和176萬死亡病例，中國的肺部影像需求每年增長30%，而對(duì)應(yīng)的影像科醫(yī)師數(shù)量增長卻僅為4%，有經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)師則更加稀缺。

值得注意的是，絕大多數(shù)肺癌來自亞實(shí)性結(jié)節(jié)，主要還是依賴像CT斷層掃描這樣的影像手段早期發(fā)現(xiàn)，然而挑戰(zhàn)是：一方面需要篩查疾病的人群非常龐大;另一方面每個(gè)肺部結(jié)節(jié)CT掃描量很大而且可解釋性又不高。

“我們利用AI開發(fā)‘CT肺結(jié)節(jié)輔助診斷系統(tǒng)，能自動(dòng)對(duì)肺部微小結(jié)節(jié)進(jìn)行檢測(cè)，判斷結(jié)節(jié)的良惡性、位置和大小，以及變化趨勢(shì)等?！?月9日，2020年世界人工智能大會(huì)上，匯醫(yī)慧影CEO兼創(chuàng)始人柴象飛表示，這一系統(tǒng)在30秒內(nèi)就可對(duì)一個(gè)超過500層的CT影像自動(dòng)判讀，敏感性甚至超過普通醫(yī)生的水平，已在包括山東、河南、北京等超過100家醫(yī)院廣泛應(yīng)用。

肺結(jié)節(jié)篩查之外，公共衛(wèi)生領(lǐng)域還有一項(xiàng)重要工作，就是肺結(jié)核的預(yù)防和篩查。與肺結(jié)節(jié)篩查類似，這項(xiàng)工作的人工閱片存在不少缺陷，比如，不同醫(yī)生讀片存在差異、準(zhǔn)確率低、閱片需受專業(yè)訓(xùn)練等，對(duì)于缺乏優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的偏遠(yuǎn)地區(qū)和基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)，問題更突出。

柴象飛認(rèn)為，利用超過萬例的影像數(shù)據(jù)建模，借助AI完成的“CT肺結(jié)節(jié)輔助診斷系統(tǒng)”中的“DR肺結(jié)核輔助篩查系統(tǒng)”，3到5秒內(nèi)就能判斷出圖像具有肺結(jié)核的概率，并快速對(duì)高度疑似肺結(jié)核的增項(xiàng)區(qū)域標(biāo)識(shí)和標(biāo)注。

關(guān)于AI+公共衛(wèi)生的發(fā)展前景，受訪人士認(rèn)為，在基層并沒有足夠的醫(yī)生、優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的情況下，人工智能在整個(gè)防御體系里面會(huì)起到越來越大的作用。