人机合作诊断

　　临床决策更加准确高效

　　基于人工智能的临床诊疗决策系统，智能医学影像识别、病理分型等已在一些疾病领域得到应用。

　　前段时间，记者体验了一款全新研发的人工智能影像检测系统的真实应用：在北京影像云平台上，对基层医院上传的30名患者近9000张肺结节CT影像进行智能检测和识别，将第一轮筛查出的疑似结节标记出来，作为辅助诊断结果，提供给4名放射科医生进行审查。

　　人机合作诊断肺结节的全过程仅用了30分钟，比传统途径所需的150—180分钟，效率提高了5倍以上。经现场4位三甲医院放射科医生采用双盲方法进行验证，智能诊断的综合准确率达到90%以上。该系统形成的检测报告中，预测疾病几率精确到小数点后两位。

　　肺结节是早期肺癌的表现形式，在我国癌症死亡原因中，肺癌死亡率最高，肺癌的早期发现和治疗能极大提高病人的生活质量和存活率，对肺结节的筛查极其重要。万里云影像中心放射科医生、空军总医院主任医师李小坵告诉记者，肺结节在图像上用肉眼观察往往很容易被遗漏，影像技术能帮助医生更深入地“窥探”人体内部的病变情况，能更准确地对病情作出诊断，提出更有效的临床治疗方案。

　　影像医生平时需要在人工检测肺结节上花费大量的时间，致使临床工作非常繁重。“一家三甲医院平均每天接待200例左右的肺结节筛查患者，每位患者在检查环节会产生200—300张的CT影像，放射科医生每天至少需要阅读4万张影像。”李小坵说。

　　除了肺结节，一些医院也已经采用人工智能辅助医生决策，比如食管癌、乳腺癌、糖尿病视网膜病变等。专家认为，人工智能介入临床用于辅助医师诊断，可以有效提高服务效率，能够在一定程度上缓解基层卫生服务能力不足的困扰，促进分级诊疗。