人工智能一線(xiàn)“抗疫” AI影像成為疫情防控的關(guān)鍵力量

[ 一般來(lái)說(shuō)一組新冠肺炎病人的CT會(huì )產(chǎn)生300多張影像，即便是資深專(zhuān)家，讀圖+診斷的時(shí)間至少需要10~15分鐘。 ]

當前新冠肺炎疫情防控進(jìn)入關(guān)鍵階段，在與疫情搶時(shí)間的進(jìn)程中，上?！坝埠恕?a href="http://www.qd573.com/v/" target="_blank">科技力量也在爭分奪秒，提供堅強保障。

伴隨第六版新冠肺炎診療方案的發(fā)布，CT影像成為重要決策依據，由此帶來(lái)的CT閱片壓力也在急劇上升。作為AI醫療最快落地的子領(lǐng)域，AI影像成為疫情防控的關(guān)鍵力量，上海AI企業(yè)紛紛推出CT+AI產(chǎn)品，助力一線(xiàn)醫護人員抗疫。

抗疫“前哨兵”

伴隨疫情的迅速蔓延，各重點(diǎn)防治單位胸部CT量暴漲，部分重點(diǎn)醫院日均CT量一度超過(guò)1000例，超過(guò)平時(shí)數倍，如何提升閱片效率成為一大痛點(diǎn)。

據華中科技大學(xué)同濟醫學(xué)院附屬協(xié)和醫院凌醫生透露，其所在的醫院有800張新冠床位，如果一周做3次CT就是2400人次，算上臨床常做的其他檢查，放射科平均每天接診400人次，分三班倒每個(gè)班上也有上百個(gè)病人，工作量大的同時(shí)還要保證對這種全新疾病診斷的準確，這使得很多一線(xiàn)醫生處于高壓和疲勞狀態(tài)。

“很多輕癥病人的肺部影像不典型，一些有肺部基礎病變的病人，不同病癥互相掩蓋，加大了診斷難度。一般來(lái)說(shuō)一組新冠肺炎病人的CT會(huì )產(chǎn)生300多張影像，即便是資深專(zhuān)家，讀圖+診斷的時(shí)間至少需要10~15分鐘，其中大部分是重復的機械勞動(dòng)，傷神也耗時(shí)?！绷栳t生說(shuō)。

除了緩解一線(xiàn)醫生的閱片壓力，CT影像還扮演著(zhù)抗疫“前哨兵”的角色。

商湯科技SenseCare肺部AI智能分析產(chǎn)品研發(fā)負責人段琦告訴第一財經(jīng)，新冠肺炎傳染力強，大量的疑似患者需要用核酸檢測才能確診，但在實(shí)際情況中，試劑盒不足、檢測能力不足仍是一大問(wèn)題，而且試劑盒檢測在病情發(fā)展初期呈現較高假陰性，臨床經(jīng)常需要反復多次檢測才能給出真實(shí)結果。

“一線(xiàn)醫生在臨床中發(fā)現，新冠肺炎早期病變，CT影片中表現為邊緣模糊的磨玻璃影，且這種早期CT表現往往早于臨床癥狀的出現。但這種早期的磨玻璃影在CT閱片時(shí)存在被忽視的可能，且不易被量化?！倍午硎?。

讓AI影像參與到新冠肺炎病灶定量分析及療效評價(jià)中來(lái)，進(jìn)一步提升評級的效率和準確率，成為一線(xiàn)醫生明確且具體的需求。對此上海人工智能公司紛紛成立了專(zhuān)項小組，并迅速完成系統上線(xiàn)和部署。

1月28日，依圖醫療上線(xiàn)初版新冠肺炎智能評價(jià)系統，并在24小時(shí)之內，將該系統部署到了湖北四家疫情防控任務(wù)最為緊急的醫院，借助這一系統新冠肺炎定量評價(jià)的時(shí)間從數小時(shí)壓縮至2~3秒鐘，大幅提升了診療效率。據依圖醫療副總裁石磊透露，目前該系統已在全國十幾個(gè)省市的幾十家醫療機構上線(xiàn)應用。

在合作醫院和醫療機構的配合下，商湯科技也在短時(shí)間內收集并標注了幾千例肺炎數據，快速研發(fā)完成高精度的新冠肺炎病灶分割模型。并基于SenseCare智慧診療平臺的技術(shù)架構設計，短時(shí)間內便開(kāi)發(fā)完成結合針對新冠肺炎智能分析功能的應用模塊升級，馳援到多地醫院，并同步開(kāi)放云端版本以遠程的方式馳援湖北一線(xiàn)。

爭分奪秒搶研發(fā)

能夠在如此短的時(shí)間內進(jìn)行產(chǎn)品研發(fā)和落地并非易事，人員問(wèn)題就是首要挑戰。

“在交通不便、人員休假的情況下，保質(zhì)、保量地完成系統上線(xiàn)和部署面臨一定的挑戰?！笔诟嬖V第一財經(jīng)。依圖科技在除夕夜啟動(dòng)了項目，當時(shí)多名研發(fā)人員分散在國內多地，部分人員身處疫區，甚至海外。立項之后，產(chǎn)品、研發(fā)等相關(guān)部門(mén)一百余名同事投入到了工作中，每個(gè)部門(mén)都制定了日沖刺目標，溝通反饋常常持續到后半夜。

另一大挑戰來(lái)自樣本量問(wèn)題。醫學(xué)影像本質(zhì)上是一個(gè)圖像識別問(wèn)題，AI閱片需要大量標注數據支撐來(lái)進(jìn)行機器訓練。但新冠肺炎疫情早期，由于確診案例樣本量少，醫療機構缺少高質(zhì)量臨床診斷數據，即便后續擁有大量的新冠肺炎疑似CT數據，依然面臨缺乏有效標注的難題。

針對這一問(wèn)題商湯科技緊急組織非核心疫區多名經(jīng)驗豐富的醫生一天半內手動(dòng)完成了上百例新冠肺炎數據的標注，基于這批數據產(chǎn)生的初步模型、利用自研的半自動(dòng)標注工具又迅速完成了數千例肺炎數據的半自動(dòng)標注，并分批次由專(zhuān)家醫生進(jìn)行復核修改。依圖科技則發(fā)揮了自身在小樣本數據、遷移學(xué)習等技術(shù)方面的儲備，迅速完成了病例搜集、標注、算法研發(fā)、產(chǎn)品設計等工作。

“在將服務(wù)器運送到醫院現場(chǎng)進(jìn)行部署的過(guò)程中，工程同事也經(jīng)受了艱巨的考驗?！倍午嬖V第一財經(jīng)。疫情期間，交通受阻，各地高速道路的封閉情況變化較大，這給服務(wù)器的物流運輸造成了極大的困難。商湯科技在將產(chǎn)品部署到青島西海岸人民醫院的過(guò)程中，還遭遇了大雪天氣，服務(wù)器到達時(shí)間比原計劃晚了3天，配送更是遙遙無(wú)期。

為了能夠盡快讓前線(xiàn)使用產(chǎn)品，來(lái)自上海的技術(shù)工程師小分隊緊急商量后，傍晚直接趕到青島順豐物流集散地，一輛輛貨車(chē)進(jìn)行確認，從幾萬(wàn)件的包裹里找到服務(wù)器已是接近凌晨，隨后小分隊直接拉上服務(wù)器前往醫院進(jìn)行現場(chǎng)部署，次日凌晨三點(diǎn)部署完畢，早上八點(diǎn)又返回醫院為醫生培訓產(chǎn)品使用流程。

進(jìn)入2月下旬，各地復工復產(chǎn)逐漸迎來(lái)人流的返程高峰，由此針對疫情排查、健康人員、疑似患者的篩查以及體檢的需求激增。除此以外，周邊國家尤其日韓疫情趨勢也不容樂(lè )觀(guān)。由于上海、青島等的特殊地理位置，往來(lái)人員和航班較多，這對防控工作也提出了更大的挑戰。早期篩查之外，如何在“療”和“愈”環(huán)節發(fā)揮AI作用，成為新的攻堅目標。

未來(lái)產(chǎn)業(yè)化之路

“當前，AI影像的落地應用進(jìn)展十分迅速，能夠輔助一線(xiàn)醫生進(jìn)行肺炎的早篩及定量分析，但核酸作為確診的金標準仍有不可替代的作用?！倍午鶑娬{。

僅靠CT影像進(jìn)行新冠肺炎診斷仍存在不完善之處，例如仍有一些早期患者，盡管核酸檢測呈現陽(yáng)性，但CT中沒(méi)有明顯征象表現。因此影像AI必須要結合病史、實(shí)驗室檢測、病原學(xué)等做全面綜合的分析。

事實(shí)上，醫療影像是AI在醫療方面應用最快的領(lǐng)域，早在2017年大量公司扎堆涌入，并獲得約40億元高額融資。但行業(yè)一直面臨高質(zhì)量數據獲取難、數據標注成本高、商業(yè)模式不清晰等難題，不少產(chǎn)品在醫院落灰，面臨C輪死的困境。

一場(chǎng)突如其來(lái)的疫情，將AI技術(shù)在醫療領(lǐng)域的積累，放到了最嚴苛的試驗場(chǎng)，大大加速了AI場(chǎng)景落地，也給后續的產(chǎn)業(yè)化之路提供了新的思路和方向。

段琦認為，經(jīng)歷此次疫情，AI在患者篩查、潛在化學(xué)小分子藥物和生物大分子藥物篩選、流行病學(xué)分析等方面也展現出了極大的潛力。最早，很多流行病學(xué)的研究已經(jīng)使用了AI，以預測病毒的擴散速度、感染和死亡人數。盡管預測結果受到當時(shí)可獲取流行病學(xué)的影響，但卻為將來(lái)的進(jìn)一步研究提供了很好的參考模型和借鑒。

其中，小分子藥物篩選是一個(gè)重要方向。借用疾病、蛋白、病毒、基因之間的相互關(guān)系，利用AI建立模型，從已上市藥物中篩出潛在可使用的藥物，包括針對抗埃博拉、抗艾滋病的藥物。當前，很多篩選出的藥物，已經(jīng)在臨床中使用并取得初步效果。

“目前我們的智慧健康團隊除了利用AI做上述化學(xué)小分子藥物的篩選外，還全心投入到生物大分子藥物的研發(fā)中。團隊利用AI進(jìn)行痊愈患者的特異性抗體篩選，來(lái)幫助醫生診斷和治療?！倍午硎?。

除此之外，他認為這次疫情的控制很大程度上源于各地為抗擊疫情采取的強有力措施，以政府-醫院-社區筑成了嚴防嚴控的抗“疫”前線(xiàn)。因此，除了為一線(xiàn)醫生提供有AI可依的智能輔助，為各城市各區域提供疾病管理和監測也是今后的重點(diǎn)發(fā)展方向。例如，聯(lián)合區域衛健委積極賦能醫療聯(lián)合體，助其實(shí)現分級診療。

“疫情給予中國醫療體系不同環(huán)節一次攜手作戰的機會(huì )，所產(chǎn)生的不只是臨床經(jīng)驗，還有海量的大數據，配合AI等創(chuàng )新科技的應用，可以不斷自我優(yōu)化?！眴⒚鲃?chuàng )投主管合伙人梁穎宇表示。

在她看來(lái)，中國有望以第一手數據開(kāi)拓一個(gè)不只限于醫藥研制、病毒譯碼，還包括民間與各機構的后勤協(xié)作模式，進(jìn)而結合成為一個(gè)全新的“衛生防疫產(chǎn)業(yè)”，實(shí)現中國醫療體系現代化、與科技結合醫療水平的夢(mèng)想。