“腹部CT人工智能质控及辅助诊断”实测演示
数千张影像资料 不到1分钟便能定位病灶
在医院做过检查的病人都有这样的经历,排着长长的队伍,终于做完了CT检查,需要等待2个小时甚至更长的时间,才能拿取结果。是因为医生工作效率低?并不是。
四川大学华西医院放射科副主任李真林教授解释说,CT在我国的医疗机构非常普及,是目前临床最常规的影响检查手段之一,在西部地区的县级医院,基本实现了全覆盖。但CT检查每一个螺旋扫描,会出具成百上千张影像资料,每个患者的检查数据高达数百兆,影像科医生需要从数千张影像资料中,筛选出准确的病变的图像。“真正有用的可能只有几张。”李真林说,优秀的影像科医生稀缺,是全球范围医疗行业问题。
CT检查在临床上,由于不同级别医院的CT技师和医师的经验、水平差异,容易造成影像质量、诊断准确性不一致,患者由基层诊疗医院向高级别医院转诊时,往往会被要求重复检查,造成资源浪费和患者疾病负担加重;其次,因医疗人力资源有限,CT设备虽然能够重建出更多的影像数据,但被观察到的CT影像信息有限,易造成漏诊。
“腹部CT人工智能质控及辅助诊断”实测演示
1月8日,从甘孜藏族自治州、阿坝藏族羌族自治州、凉山彝族自治州三家州级人民医院,各传输回一例当日所做的患者上腹部CT增强检查的影像资料,在不到1分钟,从数千张影像资料中,迅速定位出肝区、脾区、胆下缘、胃下缘、左肾和右肾下缘各个脏器区域,筛选定位出了发现病变异常的不超过10张影像资料,还标志出了病灶部位面积、大小和密度。在其中一个患者病例资料中,还排除了患者检查时因为衣服拉链等造成的伪影。
AI学习“华西诊断标准”
这套AI赋能CT影像应用技术,历时2年研发,人工智能“学习”了四川大学华西医院数万份CT检查影像资料数据,实现了精准判断筛选病变的功能。
“腹部CT人工智能质控及辅助诊断”实测演示
这项应用技术,可以精准地识别CT扫描区间,判断扫描区间是否合理,避免因技师操作出现局部脏器漏检,多维度地判断CT图像质量,实现CT扫描质控,促进影像检查质量的“同质化”和“影像检查结果互认”。同时,因人工智能实现对主要脏器的CT影像精准分析,找出疑似病变和组织结构的异常,给出诊断方向,实现其辅助诊断的功能,降低漏诊与误诊,减少重复检查,节约医疗资源;
同时,基于5G网络和