華西醫院聯合開發 全球首個肺癌「人工智慧醫生」誕生
肺癌是我國發病率和死亡率最高的惡性腫瘤，人工智慧有望改變這一局面。近日，四川大學華西醫院與上海依圖醫療聯合開發出全球首個肺癌多學科智能診斷系統、國內首個肺癌臨床科研智能病種庫，將提高這種腫瘤的早期篩查和診療水平。
依圖醫療總裁倪浩介紹，這一肺癌多學科智能診斷系統是目前「最具醫生思維」的人工智慧應用，不僅具有肺結節篩查等初級功能，還能實現肺癌全類型病灶的診斷覆蓋，結合多學科臨床信息進行綜合診斷。在成果發布會的演示環節，記者看到，輸入一名被檢者的肺部影像信息、實驗室檢查數據、高危因素分析後，臨床醫生馬上就可獲取這名被檢者的參考診斷結果及建議治療方案。「這個系統不僅能像放射科醫生一樣讀片，還像一名擁有多學科醫學背景的專家進行診斷。」倪浩說，而且隨著臨床診療例數的增加，它將越來越智能，成為基層醫生提升肺癌診療水平、避免誤診漏診的好幫手。
人工智慧醫療系統的開發過程如同培育一棵樹，肺癌多學科智能診斷系統是樹上的一顆果實，養育它的土壤則是優質、海量的醫療大數據。華西醫院院長李為民介紹，該院過去建立了肺癌科研資料庫，但由於醫院各個系統間的數據不互通，傳統的資料庫不能將各個科室的臨床資料、影像信息等各類數據集成整合，因而難以成為智能化的臨床科研資料庫。此次，華西醫院與依圖醫療聯合發布的國內首個肺癌臨床科研智能病種庫，收錄了該院2009年以來收治的確診為肺癌患者的全維度脫敏臨床數據。
為解決長期以來醫療大數據難以「消化吸收」的問題，華西和依圖聯合團隊利用大數據和人工智慧技術，對所有數據進行清洗、解析與重構，讓人工智慧醫療之樹得以「生根」，能對大數據進行標準化提取和深度解析。
對於複雜的文本數據，聯合團隊利用醫學數據本體構建技術與自然語義理解技術，自主研發出醫學語義解析演算法，實現了全量醫學信息提取，綜合正確率達99.3%，大幅超越傳統方法對海量數據的提取精度。對於醫學影像這類內容豐富、提取複雜的「高維數據」，聯合團隊研發了基於深度神經網路的影像結構化提取模型，所提取信息覆蓋了病灶類型、病灶大小、解剖學位置、影像學徵象等影像診斷的核心內容，實現了病灶倍增時間自動計算與提取。
目前，肺癌臨床科研智能病種庫已完成2.8萬例肺癌患者的全周期數據跨系統集成，臨床文檔與報告超過100萬份，原始醫學影像數據量達到億級。「這些數據全部入庫用了半年時間，如果用人工至少需要5年。」李為民說。
依託這個國際一流的病種庫，聯合團隊的第一階段成果正在國內幾十家三甲醫院開展臨床試用；由華西醫院牽頭的多中心臨床試驗即將啟動。中國衛生信息與健康醫療大數據學會會長金小桃表示，面對我國醫療資源分布不均的問題，以人工智慧技術為工具，將三甲醫院的診療能力賦能各地的基層醫療機構，是逐步解決這一問題的重要手段。
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