人机合作诊断肺结节效率提高5倍 人工智能替医生读片？

近年来，人工智能开始进入医学影像应用。这种黑科技会不会是炒作、炫耀，没有实际临床价值？如果有价值，能代替人工吗？

智能诊断综合准确率达90%以上

近日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。

肺结节是早期肺癌的表现形式，在我国癌症死亡原因中，肺癌死亡率占第一位，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。

人体是一个黑箱，影像检查真正的价值，在于从中找出各种病症，并加以判断和解读，最后用规范化的文字描述出来形成报告，提供给临床医生作为参考。影像技术能帮助医生更深入地“窥探”人体内部的病变情况，从而能更准确地对病情作出诊断，提出更有效的临床治疗方案。伴随医学技术的发展，人们看病更依赖于医学数据，其中大部分来自医学影像数据。

仅能作为诊断参考，仍需人工核实

在我国，随着老龄化程度不断加深，医学影像服务需求不断增长。但是相对于发达国家，我国放射科人才、设备、诊断能力都不足，基层更是缺人、缺设备，远远跟不上增长的需求。有数据显示，目前我国医学影像数据的年增长率约为30%，而放射科医师数量的年增长率约为4.1%。人们要做医学影像检查只能去大医院，由于放射科医生数量不足，阅片工作量巨大，越来越多的医学影像检查需要排大队，甚至提前很长时间预约。

如何让医学更精准、让影像检测更有效率？人工智能检测系统横空出世。当天记者体验的人工智能系统，将医学知识和人工智能技术结合，自动识别并标记可疑结节。由于背后依赖于全国最大的百万量级影像库存、日均入库4000多例的数据库，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。

人工智能利用互联网技术，连接基层拍片的医疗机构，快速给出参考结论，基层百姓能大大降低看病成本。然而，这是否能代替放射科医生的读片工作？现场技术专家提出，目前仅能作为临床诊断参考，仍需要人工去核实，根据临床指南一一对照给出最后诊断结果。未来10年，人工智能也许能代替医生一半工作量。

华中科技大学健康政策与管理研究院院长方鹏骞说：“现代医学早已转化为生物—社会—心理模式，特别强调人的情感情绪等引起的疾病变化，不可能完全依靠没有情感的互联网设备来治疗疾病。互联网只能是医疗的辅助，不可能完全代替。”他认为，人工智能技术帮助做手术、检测影像，其结果也需要医生来核实验证，给出最后临床诊断意见。同时手术后康复、检查后的治疗方案，都离不开临床医生。

此外，如何保证患者隐私并实现有监管的临床规范流程，仍需要政策予以明确。国家卫计委和工信部有关负责人指出，要加强医疗健康数据的安全保障。尤其对临床科研数据使用的个体诊疗数据，应实施脱敏去标识化，再积聚应用，并进行风险审核和安全审查。在医疗健康数字身份管理和安全体系建设中，强化标准实施、安全防范，确保医疗健康数据的安全。