新冠肺炎智能评估系统快速落地抗疫前线

新冠肺炎智能评估系统 快速落地抗疫前线

侯树文 本报记者 王 春

针对最新出现疾病研发出新产品,从数据采集、建立算法模型到产品验证,在业界看来短则需要几个月,长则需要一年。而此次在这么短的时间内,产品部署落地医院前线。怎么做到的?“罗马不是一天建成”。

方案中明确将健康关口前移,对于吸烟、酗酒、不合理膳食、缺乏锻炼、精神健康等影响健康因素采取有效干预措施,对于心脑血管疾病、癌症、糖尿病、慢性呼吸系统疾病等重大疾病采取预防措施,对重点人群进行针对性的实施行动。

曾做过多年放射科医生的石磊表示,如果在过去,作为医生的他会请愿上前线,如今他和团队是通过科技创新支援前线医务人员。

AI医疗“养兵”远不止四天

发言人强调,香港是中国的一个特别行政区,“处理香港事务纯属中国内政,用不着任何外部势力指手画脚!我们将继续坚定支持行政长官带领香港特区政府依法施政,坚定支持香港警方严正执法,坚定支持香港司法机构依法惩治暴力犯罪分子。”

这个春天,幕后英雄都在战斗

发言人指出,美报告妄图开脱美方不是干预香港事务的“黑手”。事实不容狡辩,在持续7个多月的修例风波中,美反华政客不时煽风点火、推波助澜、劣迹斑斑,扮演了极不光彩的角色。此次报告涉港谬论是美插手香港事务的又一“现场罪证”。

“美政客应当先照照镜子,看看美国警察在国内是如何执法的,看看美在国际上是如何横行霸道的。你们有什么资格拿国际公约和国际规则说事?有什么资格对香港警队抹黑攻击?有什么资格对香港事务说三道四?”发言人表示。

产品上线后,工作远没有结束,疫情变化得非常快,诊疗方案也在不断地迭代,他们会及时倾听前线医生的需求和反馈,进行产品迭代。研发团队中有不少具备医学知识背景的成员,这让他们能够在产品研发和迭代时充分理解医学问题,迅速捕获用户需求,不断丰富完善产品功能。

“这次疫情是一次考验,让我们看到各种知识背景的人都在努力为疫情做出相应的贡献,当前疫情进入新的阶段,仍然需要更多的幕后英雄携手,最终夺取抗疫的胜利。”石磊说。

从包括武汉大学人民医院、华中科技大学同济医学院附属协和医院,到武汉大学中南医院、荆州市第一人民医院……目前该系统已在湖北、上海、广东等20多个省市自治区部署100多家医疗及公共机构,该系统利用人工智能算法,在辅助医生对患者肺部CT影像快速筛选高危和疑似病例、定量分析、疗效评估方面发挥了重要作用。

方案同时指出加强传染病防控工作,明确今后要完善重大疫情防控体制机制,健全公共卫生应急管理体系。提升海南医疗与公共卫生服务的专业化、标准化、国际化,打造海南生态岛、健康岛、长寿岛。

大年三十,正式立项;年初四,初版在上海公共中心上线;2月5日,24小时内被快速部署至武汉新冠肺炎定点收治医院。

研发团队却是满负荷运转——远程协作、对新型疾病快速认知、客户交流、产品迭代、算法积累等都是考验。“我们每天将24小时充分利用起来,把研发、运营、科研等多部门的百余号人召集起来分成若干组,尽可能把所有能干的事情拆解,分组讨论,并行推进。”石磊介绍。

去年8月,科技部宣布依托依图科技打造“视觉计算国家新一代人工智能开放创新平台”,而依图长期以来也在AI医疗领域进行了相关技术积累。“就像训练一位医生,”石磊介绍,这位医生需要在病例数据数量和质量有限的情况下,利用小样本的数据通过算法实现快速学习。另一方面,在面对一些病症时,AI“医生”还能够利用通用的医学知识从底层技术找出共性问题,基于多模态医学数据构建新的算法底层技术构架。

依图医疗早在2018年下半年就开始针对胸部CT的肺部多任务智能诊断构建算法模型。“在新冠肺炎出现之前,通用的技术已经储备。”石磊表示,当疫情发生之后,依图研发团队只需要快速找出与传统肺炎相比,新冠肺炎的差异是什么、共性是什么,还需要通过什么样的数据或技术上的调整快速分诊识别。

外交部驻港公署网站截图

海南省卫生健康委员会规划发展与信息处处长华玉涛表示,方案明确提出预计2030年海南省人均预期寿命达82岁以上,这个指标高于国家制定的2030年人均预期寿命达到79岁的数据。

这“援军”就是上海公共卫生临床中心(简称上海公卫中心)和依图医疗联合研发的业界首个针对新型冠状病毒肺炎智能评估系统。

疫情防控需要科技创新,AI医疗在疫情防控中发挥的作用远不止医学影像辅助诊断。防疫知识教育宣传能够在早期切断高危人群,影像辅助诊断系统对疑似病例进行筛选,实现早诊断、早治疗、早隔离,治疗过程中对患者治疗效果定量评价,以及新的疫情阶段后续的随访……承接疫情背后的医疗数据大盘,构建一体化的智能防控体系,依图医疗早已完成技术储备,构建出解决方案。

“终于迎来了援军”“如果早来几天就更好了!”近一个月以来,依图医疗副总裁石磊陆续收到抗疫情一线医生的反馈。

此次新冠肺炎在CT影像方面呈现的特征与许多炎症是相互交叉的,多以斑片状为主。训练AI的第一步就是让其识别所有与炎症相关的特征。而这并非在短短四天内就可以完成。

石磊说,针对疫情研发的AI系统并非“临阵磨枪”。“从结果上看四天的时间是快,但在这之前,我们在AI医疗领域的技术探索和对医疗行业的认知积累,是能快速落地的关键保证。”疫情发生后,技术研发主要是在已有的底层架构上针对新冠肺炎医学特征进行调整。