发布于:2021-07-07
原创

研判肺结节这里的医生们用上了「AI 眼」,可对肺上结节「一网打尽、一眼看穿、一语中的」

「情人眼里出西施」,放射科医师眼里出病灶。高超的放射科医师,目光轻轻扫过就能从 CT 片细微处发现重大疾病的萌芽。然而,人毕竟是肉体凡胎,在视力所及的层面,某些病变并不能清晰显现。于是,少量细微病灶或

「情人眼里出西施」,放射科医师眼里出病灶。高超的放射科医师,目光轻轻扫过就能从 CT 片细微处发现重大疾病的萌芽。然而,人毕竟是肉体凡胎,在视力所及的层面,某些病变并不能清晰显现。于是,少量细微病灶或潜在病灶就成了漏网之鱼。如今,弥补「肉体凡胎」缺陷的「AI(人工智能)眼」走入武汉市肺科医院

100 多天来,「脑」聪目明的它与放射医师、呼吸科医生「打成一片」。借助它,肺上结节可「一网打尽,一眼看穿」,它给出的判断意也常「一语中的」。

「一网打尽」:大小结节 无一遗漏

7 月 4 日上午,放射科医师李宝学正在给一名王姓患者阅片。自从有了「AI 眼」,李宝学的工作习惯就发生了变化。他首先用传统方式,通过肉眼将这名患者的 600 张电子 CT 影像飞速浏览一遍,做出自己的基本判断。之后,他再让「AI 眼」上场,智能阅片。

「AI 眼」,其实是一个叫诊断图像处理的系统,平时就住在放射科医师们的电脑里。在需要它时,点开电脑上的端口,它就开始拼命工作了。

在王某的 CT 片中,「AI 眼」「秒读」出 52 个 3 毫米以上的肺结节。这个数量显然多于李宝学的发现。

李宝学说,这是「AI 眼」的优势所在,也就是看得全。它能够根据后台算法规则,像一张无形的筛子一样,以预先设定的筛眼大小,将肺筛一遍,无一遗漏地发现任何一个可能的结节。它的规则是「宁可误认,绝不漏认。」

接下来,放射医师会逐一对「AI 眼」提示出来的肉眼漏识的结节,通过多个维度,去进行二次甄别。

研判肺结节这里的医生们用上了「AI 眼」,可对肺上结节「一网打尽、一眼看穿、一语中的」
AI 眼将发现的结节一一提示给放射医师进行二次研判(张全录摄) 

李宝学说,通过人眼与「AI 眼」的优势互补,如今,肺上结节可以 100% 被捕捉。这是任何顶级放射医师,仅靠肉眼所无法达到的高度。而通过设置,AI 眼最高甚至可以捕捉大亚毫米级别的肺结节。

「一眼看穿」:抵达视力不及之处

看得全只是「AI 眼」的基本功。看得透、看得准,更是它独有的人眼无法企及的绝技。

今年 6 月初,患者柯某因肺部不适,在基层医院治疗无效后转入武汉市肺科医院。在放射医师和「AI 眼」的配合下,基层医院没有发现的肺结节暴露了出来。通过对该结节的穿刺和病理检查,确定其性质是恶性肿瘤。所幸属中早期,经过手术治疗,柯某顺利出院。 本月复查,康复良好。

7 月 4 日,李宝学和「AI 眼」进行着互动阅片。在多个患者的 CT 片中,「AI 眼」不仅精准发现了肺结节,还不断提示着结节的性质。比如,某个结节为钙化灶,某个结节恶性可能性大等。

李宝学以患者王某的 CT 片为例介绍,发现王某肺上某一可疑病灶后,他通过手动测量,量得的尺寸是 35 毫米,但 AI 眼给出的测量结果是 41 毫米。

那么谁错了呢?实际上,都没有错。这正如,一个部分腐烂的苹果,人眼只能看到他腐烂变质、变色的部分,而「AI 眼」却能够根据内部算法和微观领域的数据,在可见的腐烂边缘继续延伸,看到肉眼无法看到的已经变质,但无外观体现的变质部分。

回到肺结节诊断上,这些肉眼不可见,却被「AI 眼」捕捉到的部分,对放射医师和呼吸科医生,都具有较高的判断意义,也决定着对不同肺结节采取不同的管理手段。

另外,人眼阅片,会受到疲劳状态、情绪状态等多重因素的影响,所以,无论技艺多精湛的放射医师,在细微处出现误差在所难免。而只要通了电,「AI 眼」可以高质量、无休止地昼夜工作。这也弥补了「肉体凡胎」的局限性,让阅片在人工智能的辅助下,接近零误差。

「一语中的」:「学富五车」仍好学 意见精准  

目前,关于肺结节,世界各国专家逐步形成多个版本的《指南》。放射科医师、临床医生,对这些复杂且不断更新的《指南》做到了然于心非常困难,面对不同病例,逐一查询《指南》又耗时费力。

然而,这些问题,在「AI 眼」面前都不是事。它可以轻松存储包括各种版本的《指南》在内的海量数据。在阅片后,还能根据存储的这些数据,给每一位发现肺结节的患者,提出精准的肺结节健康管理指南。    

指南的内容细致到,采用什么手段进一步确诊,通过什么手段进行治疗,复查间隔时间等等。李宝学说,这些建议,与他的想法常常不谋而合,有的甚至更为谨慎、细致。更可贵的是,它还能对列入健康管理的患者,进行肺结节智能动态跟踪指导。

虽然能力已经惊人,但「AI 眼」仍勤奋好学。它能将医院所有医生每天处理的 CT 片数据进行吸收、消化,智能学习、纠错。为系统升级储备阅片量,其对 CT 片的研判水准,将随着它的不断学习,而不断升级,不断提高。

与所有人工智能产品一样,虽然「AI 眼」「脑」聪目明,但仍无法拥有人脑所具有的系统性思维,无法根据 CT 影像以外的因素,来综合研判,面对「同病异像」「同像异病」等问题,其机械性的弊端仍需克服。所以,仍要依靠医师去做最后的研判。但作为医师的「秘书」,它无疑是目前最优秀的。

 

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