江苏龙网

  1. 首页 > 生活 > >

新冠肺炎_健康,传染病|首发丨李兰娟院士团队最新成果：人工智能辅助COVID-19影像学识别——AI技术从实验室走向临床

本文选自中国工程院院刊《Engineering》网络首发文章
作者：徐小微 ， 蒋贤高 ， 马春莲 ， 杜鹏 ， 李旭坤 ， 吕双志 ， 俞亮 ， 倪勤 ， 陈燕飞 ， 苏俊威 ， 郎观晶 ， 李永涛 ， 赵宏 ， 刘俊 ， 徐凯进 ， 阮凌翔 ， 盛吉芳 ， 裘云庆 ， 吴炜 ， 梁廷波 ， 李兰娟
来源：A Deep Learning System to Screen Novel Coronavirus Disease 2019 Pneumonia. Engineering. 2020.
https://doi.org/10.1016/j.eng.2020.04.010
导语
近年来 ， 人工智能（AI）在医学领域取得长足的发展 ， AI技术正逐渐走出实验室 ， 走向临床及公共卫生应用 。AI技术不仅可以用于对医疗图像定量数字化分析 ， 为诊断提供指导, 还可以用于流行病早期预警, 医疗大数据智能分析等广泛领域 。
2019年底暴发的新型冠状病毒病（COVID-19）造成了严重的公共卫生安全问题 。在疫情初期 ， COVID-19的确诊有待新型冠状病毒核酸检测 ， 但核酸检测的滞后性、检出率低等问题 ， 使得一些患者没有得到及时诊断、隔离和治疗 ， 从而成为潜在传染源 ， 不利于疫情控制 。
疫情期间 ， 课题组收集了浙江省2020年1月10日—2月14日收治的110例COVID-19患者CT影像资料 ， 利用人工智能（AI）技术与224例甲型流感及175健康人的肺部CT影像进行鉴别 ， 实现了AI技术对COVID-19患者肺部CT自动识别 ， 辅助临床早期筛查COVID-19患者的目的。
相关研究成果近期发表于中国工程院院刊《Engineering》 。
新冠肺炎_健康,传染病|首发丨李兰娟院士团队最新成果：人工智能辅助COVID-19影像学识别——AI技术从实验室走向临床
文章图片

文章图片

2019年底暴发的新型冠状病毒病（COVID-19）造成了严重的公共卫生安全问题 。在疫情初期 ， COVID-19的确诊有待新型冠状病毒核酸检测 。但是核酸检测有滞后性 ， 且检出率低 ， 许多病例要重复2~3次检测 。部分患者已有肺部影像学表现 ， 但早期无痰 ， 常规鼻咽拭子病毒检测阴性 。这些患者没有得到及时诊断、隔离和治疗 ， 从而成为潜在传染源 ， 不利于疫情控制 。
浙江大学医学院附属第一医院传染病诊治国家重点实验室作为COVID-19定点收治医院 ， 从2020年1月19日开始收治COVID-19患者 ， 并负责全省危重患者的救治 。作为临床医生 ， 我们观察到COVID-19患者的CT影像表现有其独特性 ， 与其他病毒性肺炎CT影像表现不同 。CT诊断可以作为核酸和抗体检测的技术补充 ， 提高COVID-19的检出率 。同时 ， 2月初也有多名抗疫一线的医务专家向湖北省新型冠状病毒防控总指挥部提交了“关于推荐以CT影像作为2019-nCoV肺炎主要诊断依据的建议” ， 此建议被纳入国家卫健委2月5日发布的《新型冠状病毒感染的肺炎的诊疗方案（试行第五版）》 。
课题组收集了浙江省2020年1月10日—2月14日收治的110例COVID-19患者CT影像资料 ， 利用人工智能（AI）技术与224例甲型流感及175健康人的肺部CT影像进行鉴别 ， 实现COVID-19患者的肺部CT自动识别 ， 辅助临床早期筛查COVID-19 ， 准确率达86.7 %。
2020年2月20日 ， 我们的研究结果以预印本形式在康奈尔大学arXiv.org公开 ， 是全世界第一个发表此类研究的团队 。很快 ， 课题组陆续收到世界各国学者来信 ， 有的来自谷歌、斯坦福、美国阿贡国家实验室等知名机构, 有的来自意大利、韩国、伊朗、土耳其、印度等疫情严重国家 。
截至2020年5月底 ， 全世界有50余篇文章以预印本的方式发表 ， 探讨AI技术辅助COVID-19早期筛查的可行性 。国内有上海联影、清华大学等团队 ， 探索用AI方法自动分割COVID-19患者肺部CT的病灶大小 。我们课题组也已进一步完成了AI辅助计算肺部CT病灶体积 ， 正在开展利用AI模型进行门诊或社区患者筛查 ， 以及对危重症患者的早期预警等研究 。
近年来 ， AI在医学领域取得长足的发展 ， 比如肺结节、眼底病变、肝脏良恶性肿瘤鉴别等 。AI模型可以把专家的知识体系固化到模型中 ， 随着学习样本数量增多, 分析准确率随之提高 。AI技术不仅可以用于对医疗图像定量数字化分析 ， 为诊断提供指导, 还可以用于流行病早期预警, 医疗大数据智能分析等广泛领域 。


推荐阅读


上一篇：笑笑情感笔记|无论遇见了谁，都不要付出全部，不要让自己过上，最不想要的生活

下一篇：历史|古人讲“女孩一定要防三夫”，什么是“三夫”？老祖宗道出了原委