高水平的“小助手”

　　在放射科副主任医师叶晓丹的工作桌上，同时摆放着3个显示器—— 一台放射报告系统，两台并列的均为诊断系统，左边的是她的“好伙伴”——AI，右边的是传统的人工读片系统。54岁的周女士因体检发现肺部有阴影，前往胸科医院接受胸部CT检查。叶晓丹熟练地打开AIF辅助诊断系统，高水平的“小助理”早就默默为她把CT上的可疑病灶部位打上方框，还配上了详细的检诊意见。而在右侧的系统里，叶晓丹又复核了一遍AI的处理意见，“与医生传统肉眼模式判断的结果吻合，但AI的速度快多了，甚至可以达到放射科医生一生也无法做到的程度！”

　　人工智能是如何掌握这一绝技的呢？医院放射科主任叶剑定介绍，人工智能在真正投入临床应用前走了很长的一段路，除了开发系统，还要实现转化。整个团队对人工智能的训练就像是一群老师在教育培训一个要参加考试的孩子。为了让孩子在考试中不出错，整个团队给“孩子”投喂了大量的“习题”——数据。

　　节省大量时间

　　胸科医院胸部CT数量全市位居前列。叶主任告诉记者，该院每月仅肺部病例超过1.6万例，CT读图量超过640万幅/月。过去，医院CT扫描采用5mm厚度的参数，单发较大结节容易发现，5mm左右的结节容易漏检。目前，传统的体检仍旧采用这种方法，优点是每个患者全部CT图像只有35-40层左右，速度快，报告方便，大于5mm的重要结节很容易被检出。缺点是就像用筛子选钻石一样，网眼直径5mm时，微小钻石就流失了。采用1mm层厚的重建扫描删除，在350-400幅的1mm薄层CT中，找出这些5mm以下危险结节，并详细描述出位置、大小，会花很多时间，对于熟练的放射科医生来说，至少需要5-10分钟时间，而用AI人工智能辅助，就能在数秒内显示全部结节，再用1、2分钟筛查出真正高危的结节。

　　传统的人工模式中，影像科医生每天需要面对很大的工作量。长时间的工作必然会导致眼部疲劳和精神无法高度集中，引入人工智能以后，省去第一步初筛工作，大大提高了医生的效率。数据显示，放射科医生AI使用率超过73%，以平均每例节约1分钟算，一个医生一年就能省下数千个小时。

　　医工交叉是方向

　　人工智能会犯错吗？叶晓丹表示，人工智能的检诊结果准确率很高，而且只是读片的第一关，还有医师的二次读片和审核，最终报告由审核报告的医师负责。“AI系统经常会‘小题大做’，圈出不少无关紧要的地方，不过，哪怕最终被医生认定是‘乌龙’，也总比找不出问题强。”

　　“现在，人工智能还是以辅助医生为主，是‘流水线上的工人’，替代部分重复劳动，但真正复杂的、需要综合判断的工作是没有办法替代的。希望未来的人工智能在足够的数据支撑下，在充分的训练反馈中不断成长，有能力应对更多复杂疾病。”谈及AI+医疗的未来，叶剑定认为，人工智能在医学上应用一定要“医工交叉”，由临床医生思考诊疗过程中的难点并提出问题，由AI研究人员有针对性地配合临床医生寻找解决问题的方法，从而真正让人工智能的应用源于临床、高于临床、回归临床。  本报记者 左妍