“如果把看片子的工作都交給機(jī)器，醫(yī)生便可以拿出70％以上的時(shí)間跟患者做有效溝通，那么患者就醫(yī)體驗(yàn)將大大優(yōu)化�！痹诨卮饎�(dòng)脈網(wǎng)記者提出的醫(yī)生是否擔(dān)心被機(jī)器替代的問題時(shí)，重慶醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院（簡(jiǎn)稱“重醫(yī)附一院”）放射科主任呂發(fā)金這樣回答。

實(shí)際上，當(dāng)體量不斷增大的患者群體只能共享總量十分有限的醫(yī)療資源時(shí)，排隊(duì)一上午、問診五分鐘的現(xiàn)象不足為奇。對(duì)于一些常見病癥，人們靠生活常識(shí)輔以醫(yī)生的簡(jiǎn)單叮囑即可慢慢康復(fù)。而對(duì)于重大疾病，人們則往往束手無(wú)策，事無(wú)巨細(xì)都需要遵醫(yī)囑。以肺癌為例，肺癌是我國(guó)癌癥發(fā)病率、死亡率最高的疾病，在現(xiàn)有診斷模式下，超過(guò)7成患者在被檢查出罹患肺癌時(shí)，已經(jīng)是晚期，肺癌5年生存率僅15．6％。此時(shí)，如若醫(yī)囑需求得不到滿足，后果無(wú)疑是致命的。醫(yī)療AI具有高速處理海量數(shù)據(jù)的能力，可以適時(shí)把醫(yī)生從重復(fù)的工作中解放出來(lái)，逐漸得到醫(yī)療機(jī)構(gòu)認(rèn)可。

醫(yī)療AI滿足醫(yī)療需求的能力究竟如何？醫(yī)生對(duì)醫(yī)療AI的態(tài)度又是怎樣？帶著這些問題，動(dòng)脈網(wǎng)再度專訪了呂發(fā)金主任。

醫(yī)療AI相繼落地，臨床需求更具體

重醫(yī)附一院接入醫(yī)療AI的契機(jī)是陡增的職工肺癌篩查需求。2016年，重醫(yī)附一院著手對(duì)全院職工進(jìn)行肺癌篩查。第一年完成2000多人的篩查工作，共篩查出22名早期肺癌患者，超過(guò)1％的肺癌檢出率讓更多人重視肺癌篩查。

到2017年，參與肺癌篩查的員工數(shù)量便驟然增至6000余人。而每完成1例肺癌篩查，醫(yī)生便需要快速瀏覽超過(guò)600張醫(yī)學(xué)影像，6000余人肺癌篩查的工作量可想而知。然而，放射科醫(yī)生只有40人，其中包括18名無(wú)法全天候讀片的專家。如果完全采用人工讀片，無(wú)異于挑戰(zhàn)極限。

2017年初，重醫(yī)附一院通過(guò)嚴(yán)格的篩選和驗(yàn)證，引進(jìn)了一批準(zhǔn)確性高、操作性強(qiáng)的醫(yī)療AI產(chǎn)品。依圖醫(yī)療的care．a(chǎn)i^TM肺癌影像智能診斷系統(tǒng)（簡(jiǎn)稱“care．a(chǎn)i^TM”）也在列其中。從那時(shí)起，醫(yī)院的肺癌篩查工作進(jìn)入了快車道。

目前，多款在已經(jīng)實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中得到驗(yàn)證的醫(yī)療AI產(chǎn)品相繼在臨床流程中落地，一些三甲醫(yī)院的放射科甚至出現(xiàn)了醫(yī)療AI扎堆的局面。對(duì)于這一現(xiàn)狀，呂發(fā)金主任認(rèn)為應(yīng)該一分為二地看。

一方面，醫(yī)療AI滿足醫(yī)生日常工作需求的作用應(yīng)該給予肯定。呂主任指出，部分醫(yī)療AI產(chǎn)品解決了可操作性問題，能夠在一定程度上承擔(dān)影像科醫(yī)生的重復(fù)工作。以care．a(chǎn)i^TM為例，作為國(guó)內(nèi)首款直接嵌入臨床工作流的醫(yī)療AI產(chǎn)品，care．a(chǎn)i^TM可以對(duì)接院內(nèi)RIS和PACS，讓醫(yī)生得以不改變使用習(xí)慣，在自己的電腦上智能讀片，體現(xiàn)了較高的用戶友好性。

另一方面，醫(yī)療AI對(duì)臨床醫(yī)療需求的覆蓋程度還有提升的空間。目前，醫(yī)療AI的應(yīng)用主要集中于單病種診斷，如肺結(jié)節(jié)的檢出等，在更為廣闊的單科室任務(wù)解決方案上還處于初級(jí)階段。以肺部疾病為例，呂主任認(rèn)為，醫(yī)療AI未來(lái)應(yīng)當(dāng)能夠服務(wù)于整個(gè)肺部多種疾病的檢出，并給出結(jié)構(gòu)化報(bào)告。

滿足臨床需求，依圖醫(yī)療2年內(nèi)迭代出第三版產(chǎn)品

呂發(fā)金主任告訴動(dòng)脈網(wǎng)，進(jìn)駐重醫(yī)附一院的4款醫(yī)療AI產(chǎn)品在服務(wù)臨床工作流程中都達(dá)到了預(yù)期的目標(biāo)。其中care．a(chǎn)i^TM 由于準(zhǔn)確性高、用戶體驗(yàn)度好，在一線醫(yī)生中頗受歡迎。

care．a(chǎn)i^TM于2016年正式上線，至今已經(jīng)推出第三代產(chǎn)品。從第一代care．a(chǎn)iTM到第三代care．a(chǎn)i^TM，依圖醫(yī)療的研發(fā)團(tuán)隊(duì)不斷運(yùn)用醫(yī)生思維優(yōu)化產(chǎn)品，投入超過(guò)百萬(wàn)數(shù)據(jù)以訓(xùn)練系統(tǒng)。截至目前，care．a(chǎn)iTM的敏感性超過(guò)95％，擁有超過(guò)92％的報(bào)告采納率。

實(shí)際上，醫(yī)療AI在經(jīng)歷廣泛的落地實(shí)踐后，通過(guò)海量臨床數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，性能逐漸受到醫(yī)生的認(rèn)可。呂發(fā)金主任舉例道，“肺結(jié)節(jié)篩查一開始只有敏感性、特異性等數(shù)據(jù)，后來(lái)又增加了結(jié)節(jié)體積測(cè)量、歷史影像對(duì)比等功能。 ”

依圖醫(yī)療表示，其契合臨床需求來(lái)快速迭代產(chǎn)品，第三代care．a(chǎn)i^TM 的高準(zhǔn)確性背后低誤報(bào)率、高非實(shí)性結(jié)節(jié)檢出率和高復(fù)雜解剖結(jié)構(gòu)結(jié)節(jié)檢出率的三大技術(shù)特點(diǎn)作為支撐。

care．a(chǎn)i^TM運(yùn)用3D分類算法和升級(jí)版ResNet網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，極大解決血管等病變誤報(bào)問題，運(yùn)用，加強(qiáng)特征抽取能力，解決了特定大小結(jié)節(jié)誤報(bào)、漏報(bào)的問題，使得整體誤報(bào)率降低75％。

care．a(chǎn)i^TM嘗試?yán)�用CycleGAN算法將實(shí)性結(jié)節(jié)轉(zhuǎn)變成非實(shí)性結(jié)節(jié)，從而解決非實(shí)性結(jié)節(jié)數(shù)據(jù)不足問題，實(shí)現(xiàn)對(duì)非實(shí)性結(jié)節(jié)病灶的充分系統(tǒng)訓(xùn)練，非實(shí)性結(jié)節(jié)檢出率提升50％。在臨床真實(shí)環(huán)境研究中，care．a(chǎn)i^TM的磨玻璃漏檢率結(jié)節(jié)只有0．7％，而副高級(jí)別醫(yī)生的漏檢率超過(guò)4％。

care．a(chǎn)i^TM使用Pix2pix－GAN算法，創(chuàng)造性地使用少量數(shù)據(jù)＋手動(dòng)3D繪畫，生成復(fù)雜結(jié)節(jié)結(jié)構(gòu)，從而解決復(fù)雜解剖結(jié)構(gòu)結(jié)節(jié)數(shù)據(jù)不足問題，對(duì)復(fù)雜結(jié)構(gòu)旁病灶，如肺門旁結(jié)節(jié)、血管旁結(jié)節(jié)，進(jìn)行充分訓(xùn)練。

此外，第三代care．a(chǎn)iTM擁有獨(dú)特的結(jié)節(jié)導(dǎo)航技術(shù)，能夠快速、準(zhǔn)確定位結(jié)節(jié)，多角度進(jìn)行結(jié)節(jié)觀察，并基于對(duì)結(jié)節(jié)的體積、密度、表征、位置、倍增時(shí)間等數(shù)據(jù)的分析而做出腫瘤惡性概率評(píng)估、相似病例推薦和量化隨訪分析。

呂發(fā)金主任指出，盡管說(shuō)機(jī)器替代醫(yī)生還為時(shí)尚早，但醫(yī)療AI未來(lái)可以進(jìn)行肺癌的多學(xué)科智能診斷，也驗(yàn)證了醫(yī)療AI強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力和廣闊的應(yīng)用前景。

醫(yī)療AI亟需打破病種界限

目前，由于一些客觀原因，醫(yī)療AI在臨床場(chǎng)景的落地仍局限在醫(yī)學(xué)影像的輔助診斷，尤其是肺結(jié)節(jié)的輔助診斷。要實(shí)現(xiàn)成熟的醫(yī)療AI，AI產(chǎn)品需應(yīng)用于醫(yī)療全流程，必須打破病種的界限，才能真正智能化再造醫(yī)療流程。

據(jù)呂主任介紹，醫(yī)療AI介入以后，重醫(yī)附一院肺結(jié)節(jié)檢查分為機(jī)器初檢和醫(yī)生復(fù)檢兩個(gè)環(huán)節(jié)。這反映了醫(yī)療AI的智能化程度尚不夠高，需要醫(yī)生的額外勞動(dòng)來(lái)彌補(bǔ)技術(shù)的缺陷，降低了醫(yī)療效率。

然而呂主任相信，未來(lái)醫(yī)療AI將在醫(yī)療一線和基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)中發(fā)揮重要作用。隨著人們健康管理意識(shí)的提高，越來(lái)越多的人會(huì)定期接受體檢，醫(yī)療AI可以替代醫(yī)生在疾病篩查中的工作。

以重醫(yī)附一院為例，體檢中心每日接待近百名體檢患者，后臺(tái)生成數(shù)以萬(wàn)計(jì)的各種醫(yī)學(xué)影像讀片需求。如此龐大的工作量，若能夠被AI消化，醫(yī)生便可以騰出大量時(shí)間解答患者疑問、溝通治療方案。