色色精品资源网站_丰满妇女做a级毛片_久久大香萑太香蕉av_成年免费大片黄在线观看免费_毛片A级毛片免费观看品善网

我們幾乎都有過(guò)拿著“片子”等醫(yī)生看的經(jīng)歷。面對(duì)黑乎乎的底色上那些幽微泛白的圖像，我們一無(wú)所知，虔誠(chéng)地聽(tīng)著醫(yī)生吐露的每個(gè)字。這是出于對(duì)醫(yī)生的信賴(lài)，他們憑借專(zhuān)業(yè)學(xué)識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，用肉眼就能發(fā)現(xiàn)一般人看不出的問(wèn)題，給出令我們眉頭一松或一緊的答案。

而現(xiàn)在人工智能的引入，可以更好地幫助影像科醫(yī)生做出判斷。

憑借在感染性疾病影像診斷方面的豐富經(jīng)驗(yàn)，以及此前利用人工智能診斷肺結(jié)節(jié)的研究基礎(chǔ)，中核集團(tuán)核工業(yè)總醫(yī)院開(kāi)展了“人工智能（AI）診斷系統(tǒng)在新型冠狀病毒肺炎檢測(cè)及肺炎鑒別診斷中的應(yīng)用研究”，將AI技術(shù)結(jié)合到新冠肺炎的CT檢查中，這在業(yè)界相關(guān)研究中屬先行一步。

早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療可明顯降低新型冠狀病毒感染者危重癥發(fā)生率和死亡率，意義不言而喻。AI的算法，與醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合，將為新冠肺炎乃至更多類(lèi)型的肺炎疾病提供早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療的高效解決方案。

目前，對(duì)新冠病毒感染的診斷主要為流行病學(xué)史、臨床表現(xiàn)、影像學(xué)檢查、血常規(guī)及核酸/基因檢測(cè)。但部分患者缺乏流行病學(xué)史、臨床表現(xiàn)不典型、核酸檢測(cè)陽(yáng)性結(jié)果滯后且存在假陰性可能。

按照國(guó)家衛(wèi)健委于3月4日印發(fā)的新型冠狀病毒肺炎診療方案（試行第七版），“影像學(xué)特征”被列為新冠肺炎疑似病例臨床表現(xiàn)的三條之一。CT檢查在新冠肺炎診斷中起重要作用，在主要疫區(qū)一度作為臨床診斷的主要依據(jù)。

但常規(guī)CT檢查存在早期難以觀察到較隱匿病變，與其它病毒性肺炎、細(xì)菌性肺炎難以區(qū)分等不足?！巴ǔ５腃T檢查圖像都是靠人眼來(lái)辨別的，通過(guò)影像診斷，醫(yī)師對(duì)檢查產(chǎn)生的圖像進(jìn)行觀察，根據(jù)其影像學(xué)表現(xiàn)，還有醫(yī)師個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，做出主觀的判斷。”核工業(yè)總醫(yī)院新冠肺炎醫(yī)療救治專(zhuān)家組成員、影像診斷科主任范國(guó)華告訴記者，“這肯定是有一定局限性的。主觀的影響因素比較多，而且只能解讀表觀的一些圖像特征?！?/span>

人工智能的分析能力與醫(yī)生的肉眼有什么不同？

范國(guó)華說(shuō)，人工智能可以將視覺(jué)影像信息轉(zhuǎn)化為深層次的特征性的信息，而且這些信息是可量化的。獲取的信息越多，診斷起來(lái)把握性就更大。人工智能提取的某些特征，如直方圖特征、紋理特征和小波特征等，單憑人的肉眼是無(wú)法觀察到的，更不可能量化，但是人工智能可以通過(guò)海量信息處理挖掘出來(lái)。

利用人工智能技術(shù)建立起的這套智能診斷系統(tǒng)，能夠快速識(shí)別病灶微觀信息及關(guān)鍵特征，在海量數(shù)據(jù)中篩選、提取該病變的特征性信息，做出疾病診斷，提升CT在新冠肺炎早期診斷及其與其它肺炎鑒別診斷能力，從而改善患者預(yù)后、降低危重癥病例發(fā)生率和死亡率。

“一是對(duì)于比較早期的病變，肉眼觀察不太明顯的影像學(xué)改變，能夠檢測(cè)出來(lái)；二是定性比較準(zhǔn)確，對(duì)病變能給出比較準(zhǔn)確的診斷；另外整個(gè)流程的耗時(shí)相對(duì)人工能夠大大縮短?！睋?jù)范國(guó)華說(shuō)，一般一個(gè)成年人做一次胸部CT檢查會(huì)產(chǎn)生四五百幅薄層圖像，靠人工一幅一幅去看很費(fèi)時(shí)費(fèi)力，但是機(jī)器可以在幾秒鐘之內(nèi)將這四五百幅圖像檢測(cè)完，而且不存在連續(xù)工作產(chǎn)生疲勞的問(wèn)題。

利用人工智能技術(shù)對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行更深層次的分析，具體過(guò)程是通過(guò)CT掃描獲得數(shù)字化的圖像，然后將圖像數(shù)據(jù)導(dǎo)入軟件系統(tǒng)中進(jìn)行分析，通過(guò)機(jī)器的“深度學(xué)習(xí)”建立模型。對(duì)于建立的模型，使用一定數(shù)量的確診病例來(lái)驗(yàn)證其是否可靠，然后用于檢測(cè)其他的未知病例。這種人工智能和影像診斷相結(jié)合的技術(shù)，此前多用于腫瘤的診斷。

要把這個(gè)AI“養(yǎng)大成人”，最終成熟到能夠幫助診斷，喂給它學(xué)習(xí)和訓(xùn)練的“養(yǎng)料”就是數(shù)據(jù)，比如在核工業(yè)總醫(yī)院的這項(xiàng)研究中是CT檢查產(chǎn)生的圖像數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)來(lái)自已知的確診病人，由醫(yī)生將其做好標(biāo)記，然后提供給機(jī)器。

在獲取數(shù)據(jù)方面核工業(yè)總醫(yī)院具有優(yōu)勢(shì)。該院是蘇州市新冠病毒感染的定點(diǎn)救治單位，專(zhuān)設(shè)有感染性疾病科、發(fā)熱門(mén)診和隔離病房，可以提供豐富的病例資料。

核工業(yè)總醫(yī)院現(xiàn)有高端CT設(shè)備5臺(tái)，開(kāi)設(shè)新型冠狀病毒肺炎檢查專(zhuān)用CT兩臺(tái)，醫(yī)院具有完善的PACS（圖像存檔與傳輸系統(tǒng)）及圖像處理工作站。PACS系統(tǒng)作為應(yīng)用在醫(yī)院影像科室的信息系統(tǒng)，主要任務(wù)就是把日常產(chǎn)生的各種醫(yī)學(xué)影像包括磁共振、CT、超聲、X線等圖像，以數(shù)字化的方式海量保存起來(lái)，對(duì)于在各種影像設(shè)備間傳輸數(shù)據(jù)和組織存儲(chǔ)數(shù)據(jù)具有重要作用。此前，該院已應(yīng)用人工智能輔助診斷系統(tǒng)開(kāi)展肺結(jié)節(jié)篩查、檢測(cè)及診斷工作。

人工智能檢測(cè)肺結(jié)節(jié)

“樣本量越大、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)越多越好。隨著研究的進(jìn)行，要增大樣本量，單個(gè)醫(yī)院數(shù)據(jù)獲取有限，需要協(xié)調(diào)開(kāi)展多中心研究，以擴(kuò)大樣本量?！狈秶?guó)華表示。

“獲取大樣本標(biāo)準(zhǔn)化的影像數(shù)據(jù)是一個(gè)難點(diǎn)”，范國(guó)華表示。做CT檢查時(shí)，各家醫(yī)院使用的機(jī)器設(shè)備、掃描參數(shù)等不盡相同。但做大樣本分析，要求所有的影像數(shù)據(jù)都是規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)的。

把影像數(shù)據(jù)交給機(jī)器前，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記，所以數(shù)據(jù)的精確標(biāo)記對(duì)于人工智能應(yīng)用具有重要影響。

“再就是對(duì)病灶的精確分割，分割得越精確越好，這也是一個(gè)難點(diǎn)。”他說(shuō)。

計(jì)算機(jī)技術(shù)與影像診斷的結(jié)合并非偶然。近年來(lái)“人臉識(shí)別”成為生活里的熱門(mén)詞匯，其背后就是計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展。通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，只要給機(jī)器提供一個(gè)圖片數(shù)據(jù)集，讓它去尋找圖片之間的聯(lián)系，最終就能形成一個(gè)相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)。用在醫(yī)學(xué)影像上，就可以讓機(jī)器來(lái)分析確診病例的影像具有的而健康人影像上沒(méi)有的特征，這些特征不僅可能是肉眼發(fā)現(xiàn)不了的細(xì)節(jié)，也可能根本不是按照人類(lèi)的邏輯來(lái)歸納的。

“在人工智能研發(fā)應(yīng)用方面，我國(guó)與世界先進(jìn)國(guó)家基本處于同一水平，某些方面還處于領(lǐng)先地位?！狈秶?guó)華說(shuō)，“對(duì)于人工智能應(yīng)用于影像診斷，目前基本是醫(yī)院根據(jù)自己的特點(diǎn)、優(yōu)勢(shì)及興趣在做一些相關(guān)的工作?！?/span>

肺炎檢測(cè)

范國(guó)華說(shuō)，開(kāi)展這方面研究的出發(fā)點(diǎn)是為臨床診斷提供一些幫助，探索較早的較準(zhǔn)確的診斷方法?！巴ㄟ^(guò)深度的信息挖掘，尋找不同的致病微生物之間產(chǎn)生的肺部炎癥有什么差異。找到差異，就能為臨床提供比較準(zhǔn)確的影像診斷，有助于臨床早做相應(yīng)的處理。”

該研究自今年2月開(kāi)始，按照課題規(guī)劃預(yù)計(jì)一年時(shí)間完成，大概明年1~2月可投入臨床使用?！澳壳耙堰M(jìn)行CT掃描技術(shù)的優(yōu)化包括數(shù)據(jù)獲取標(biāo)準(zhǔn)化方面的工作，同時(shí)收集相關(guān)病例的影像學(xué)資料、臨床資料、實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)資料等，隨后利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行建模?！狈秶?guó)華說(shuō)。

項(xiàng)目完成后如果新冠肺炎疫情已經(jīng)過(guò)去，這項(xiàng)成果還有用嗎？他對(duì)此表示：“我們希望能夠盡早實(shí)際應(yīng)用。疫情之后這套診斷系統(tǒng)主要還是應(yīng)用于肺炎的檢測(cè)及鑒別診斷。不同的致病微生物都可能引起肺部的炎癥，以后在這方面可以做一些類(lèi)似的工作，將研究成果應(yīng)用于某些需要關(guān)注的肺部炎癥?！贝送馑€談到，項(xiàng)目是“邊做邊完善”的，在研究過(guò)程中會(huì)有一些階段性成果產(chǎn)生。

核工業(yè)總醫(yī)院的這項(xiàng)研究走在業(yè)界相關(guān)研究的前列，但作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的范國(guó)華，態(tài)度很冷靜：“這套診斷系統(tǒng)還在研究過(guò)程當(dāng)中，目前處于研究初期，還牽涉到后續(xù)的很多工作，能達(dá)到的水平還要看以后工作開(kāi)展的情況?！?/span>

盡管盛贊人工智能的優(yōu)勢(shì)，范國(guó)華認(rèn)為機(jī)器還不能完全代替人的角色。對(duì)于“假如人工智能診斷錯(cuò)誤是醫(yī)生還是人工智能設(shè)備的責(zé)任”的問(wèn)題，他答道：“這肯定是人作為責(zé)任的主體，人工智能給出的診斷結(jié)果最終需要專(zhuān)業(yè)醫(yī)生把關(guān)，出具的影像診斷報(bào)告是由影像專(zhuān)業(yè)醫(yī)生審核簽字。目前來(lái)講，人工智能參與的診斷，機(jī)器本身甚至機(jī)器的生產(chǎn)廠家都不可能來(lái)承擔(dān)這樣的責(zé)任。人工智能診斷系統(tǒng)作為輔助診斷的一個(gè)手段，最終還是需要我們?nèi)藖?lái)把關(guān)?！?/span>

作者：李春平

責(zé)編：王宇翔

審校：連敏