华西医院联合开发 全球首个肺癌“人工智能医生”诞生

华西医院联合开发,全球首个肺癌“人工智能医生”诞生。不仅具有肺结节筛查等初级功能,还能实现肺癌全类型病灶的诊断覆盖。

肺癌是我国发病率和死亡率最高的恶性肿瘤,人工智能有望改变这一局面。近日,四川大学华西医院与上海依图医疗联合开发出全球首个肺癌多学科智能诊断系统、国内首个肺癌临床科研智能病种库,将提高这种肿瘤的早期筛查和诊疗水平。

依图医疗总裁倪浩介绍,这一肺癌多学科智能诊断系统是目前“最具医生思维”的人工智能应用,不仅具有肺结节筛查等初级功能,还能实现肺癌全类型病灶的诊断覆盖,结合多学科临床信息进行综合诊断。在成果发布会的演示环节,记者看到,输入一名被检者的肺部影像信息、实验室检查数据、高危因素分析后,临床医生马上就可获取这名被检者的参考诊断结果及建议治疗方案。“这个系统不仅能像放射科医生一样读片,还像一名拥有多学科医学背景的专家进行诊断。”倪浩说,而且随着临床诊疗例数的增加,它将越来越智能,成为基层医生提升肺癌诊疗水平、避免误诊漏诊的好帮手。

人工智能医疗系统的开发过程如同培育一棵树,肺癌多学科智能诊断系统是树上的一颗果实,养育它的土壤则是优质、海量的医疗大数据。华西医院院长李为民介绍,该院过去建立了肺癌科研数据库,但由于医院各个系统间的数据不互通,传统的数据库不能将各个科室的临床资料、影像信息等各类数据集成整合,因而难以成为智能化的临床科研数据库。此次,华西医院与依图医疗联合发布的国内首个肺癌临床科研智能病种库,收录了该院2009年以来收治的确诊为肺癌患者的全维度脱敏临床数据。

为解决长期以来医疗大数据难以“消化吸收”的问题,华西和依图联合团队利用大数据和人工智能技术,对所有数据进行清洗、解析与重构,让人工智能医疗之树得以“生根”,能对大数据进行标准化提取和深度解析。

对于复杂的文本数据,联合团队利用医学数据本体构建技术与自然语义理解技术,自主研发出医学语义解析算法,实现了全量医学信息提取,综合正确率达99.3%,大幅超越传统方法对海量数据的提取精度。对于医学影像这类内容丰富、提取复杂的“高维数据”,联合团队研发了基于深度神经网络的影像结构化提取模型,所提取信息覆盖了病灶类型、病灶大小、解剖学位置、影像学征象等影像诊断的核心内容,实现了病灶倍增时间自动计算与提取。

目前,肺癌临床科研智能病种库已完成2.8万例肺癌患者的全周期数据跨系统集成,临床文档与报告超过100万份,原始医学影像数据量达到亿级。“这些数据全部入库用了半年时间,如果用人工至少需要5年。”李为民说。

依托这个国际一流的病种库,联合团队的第一阶段成果正在国内几十家三甲医院开展临床试用;由华西医院牵头的多中心临床试验即将启动。中国卫生信息与健康医疗大数据学会会长金小桃表示,面对我国医疗资源分布不均的问题,以人工智能技术为工具,将三甲医院的诊疗能力赋能各地的基层医疗机构,是逐步解决这一问题的重要手段。

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