【188宝金博官网】期待与困惑，邵逸夫医院在医疗AI领域的创新与应用

近日，由浙江省自然科学基金委员会发动，浙江大学医学院附属邵逸夫医院放射科牵头医学人工智能联盟举行的《之江科学论坛——浙江大学医学院附属邵逸夫医院2018医学影像学高峰论坛》在邵逸夫医院举行。在此次论坛上，到场的医生和专家们不仅辩论了医疗人工智能在临床的应用于，同时也在思维人工智能较慢发展过程中给临床医生带给的疑惑。参会期间，动脉网专访了邵逸夫医院三位专家，企图理解他们对医疗AI现状的应用于与思维。

浙江省政协副主席、邵逸夫医院院长、知名外科专家蔡秀军致开幕词10家医疗AI企业的产品皆落地邵逸夫医院作为一家四次通过JCI国际医院评审的公立三甲医院，邵逸夫医院放射科的检查量是难以置信的。据放射科主任胡红杰讲解，2017年医院的CT检查约261471人次，DR检查约250808人次，磁共振检查约83107人次。其中，CT和磁共振检查量的增长率高达25%和13%，而且医院近5年来的检查人次都是以两位数的速率在快速增长。艰巨的检查量给放射线医生带给了可观的工作量。

2016年，医院放射科平均值每天已完成的CT检查为809人次，2017年减少到909人次，据胡红杰预计，在2018年将再行减少100人次，多达1000人次。就目前的检查量而言，医生还可以如期开具报告，然而随着检查人次的大大减少，依靠人力早已不过于现实，因而利用医疗人工智能辅助医生读片将成为必要的方式。自2016年以来，早已有10家医疗AI公司与邵逸夫医院放射科展开合作，联合抛光医疗AI产品。在这些合作的AI公司中，合作的深度各有不同。

有些企业仅有是将产品放到医院可供医生用于，效果无法评估；有些则是在医院的PACS系统中加装了辅助临床软件，医生用于一起比较便利；拟合的方式是AI公司决定工程人员到科室里与医生一起完备产品。胡红杰回应，现阶段医疗AI产品处在初级阶段，还足以替代医生的工作。由于诊治是极为简单的过程，医疗AI不能辅助已完成其中一个环节，在可标准化的反复步骤中协助医生。

比如在肺癌筛查实例中，AI主要分担肺结节的辨识和良恶性的辨别，而医生则负责管理最后考虑到结节否必须手术，以及手术后的康复、生活等问题。“虽然AI还在初级阶段，但是作为一名放射线医生，要看见医疗AI的发展，未来几年，它终将转变现有医生的工作流程。

”胡红杰同时说道到。大会主席、邵逸夫医院放射科主任胡红杰教授除了肺部，医疗AI在其他领域也可大有作为虽然医疗AI发展很快，但是胡红杰也找到一些小问题。比如，大多数AI公司都就是指肺结节项目紧贴，对其他领域的研发比较较较少。

经常出现这样的情况是因为肺部的筛查量极大，以邵逸夫医院为事例，每1000个CT检查中，就有40%归属于胸部CT，因而肺结节筛查的市场空间是十分大的。但是，我们也无法忽略，除了肺结节的筛查之外，甲状腺结节、乳腺结节、肝脏标记、前列腺等出现异常恶性肿瘤的筛查也必须花费医生大量的精力，未来的市场需求都相当大。为了提高这些问题，邵逸夫医院除了必要用于企业获取的产品，协助他们已完成抛光递归之外，医院自身也在与高校合作研发医疗AI产品。

目前，邵逸夫医院与高校团队正在展开中的交叉研究主要三个方面：一、环绕肝脏的标记展开自动的分级肝脏标记分级是较为困难的，现在主流的方式是基于美国放射线学院实行的LI-RADS标准。但是，这套标准系统在大大地改版，不少医生没那么多自学时间去跟上它的改版节奏。

录：LI-RADS（肝脏影像报告和数据系统）于2011年3月明确提出并已普遍用作临床实践。该系统主要限于于不存在肝细胞癌（HCC）风险的患者，目的完备肝脏CT和MRI检查的阅片、理解和报告标准。

对于HCC高危人群，LI-RADS将CT或MRI检查所找到的肝脏结节分成五类：良性、良性可能性大、猜测HCC、HCC可能性大、HCC（分别对应为LI-RADS1-5级）。邵逸夫医院放射科副主任医师张峭巍告诉他动脉网记者，科室在三年前就和浙江大学计算机系合作利用AI系统展开自动分级来解决问题这个问题。目前，邵逸夫医院研发的这套系统与两名医生做到一致性评价的对比时找到，L-5的准确性早已超过93.8%，而医生只有92.3%。

邵逸夫医院放射科副主任医师张峭巍据张峭巍讲解，医疗AI产品发展到现在早已开始影响医生的工作流程。科室有更加多的医生强迫自由选择在工作中用于医疗AI产品。过去医生们的工作流程是读过影像片子后，写出报告递交。

现在是在递交报告之前，不少医生不会自由选择参照AI系统开具的报告，与自己的展开核对和查漏革除。AI系统从某种层面上，可以强化医生开具报告的信心。不过，张峭巍也同时回应，现阶段的AI是AI，PACS是PACS，两者还没几乎构建无缝协同。

这让医生在操作者时会变得过于人性化，在一定程度上不会影响医生的用于热情。将AI系统无缝对收到PACS系统，也将是下一步发展的方向。二、基于影像组学/机器学习方法术前预测肝癌术后早期发作据胡红杰讲解，在当前的肝癌临床化疗过程中，有些比较早期的肝癌本以为可以很好的医治，可是在康复过程中却发作；有些患者早已是晚期，或许无药可救了，却又完全恢复得很好。

这其中不存在医生尚能不确切的某种规律，医院期望利用新一代AI技术，及其强劲的计算能力和自学能力，去寻找这种规律，目前该研究早已获得了一些进展。

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