用AI重塑影像工作流:柳葉刀子刊 EBiomedicine發(fā)表南京鼓樓醫(yī)院與推想科技最新成果
南京鼓樓醫(yī)院醫(yī)學影像科張冰主任團隊與推想科技科研團隊聯(lián)合進行的重磅科研成果在高分學術期刊《EBioMedicine》(《柳葉刀 The Lancet》子刊,IF=6.2)發(fā)表,研究提出了基于人工智能深度學習的智能排版和結(jié)構(gòu)式報告系統(tǒng)(Intelligent Imaging Layout System,IILS)。IILS系統(tǒng)依托AI技術簡化并優(yōu)化臨床影像工作全流程,大幅提升影像科工作效率和準確率,為業(yè)界呈現(xiàn)了開創(chuàng)性的臨床應用創(chuàng)新轉(zhuǎn)化研究成果。
AI在醫(yī)學領域的運用已有了實質(zhì)性的進步,但大多數(shù)醫(yī)療AI科研都集中在疾病的輔助診斷方面。然而高質(zhì)量的標準化圖像是人工智能開發(fā)的基礎,同時AI的應用可以接管繁瑣、重復、單體價值低的管理行為。
南京鼓樓醫(yī)院張冰主任團隊聯(lián)合推想科技強大的AI技術及臨床科研能力,以更宏觀的視角,從臨床影像工作全流程角度出發(fā),采用AI深度學習技術優(yōu)化和解決了臨床影像工作圖像采集——圖像呈現(xiàn)——疾病診斷3個主要工作流程中的問題,并在臨床上推廣應用了這一創(chuàng)新轉(zhuǎn)化成果。
此成果能夠在《柳葉刀》子刊發(fā)表,也印證了此研究成果的高質(zhì)量,以及臨床應用的可行性。
文中指出臨床影像工作流圖像呈現(xiàn)(Layout)環(huán)節(jié)中長期存在的一個重要問題,即胸部薄層CT(0.625mm-2mm)掃描一般包括250層以上圖像,但是在膠片排版打印過程中,由于膠片空間有限,只能采用間隔打印的方式來排版,一般每張膠片僅保留40張圖像。
因此,實際上膠片比電子圖像損失了約82%的圖像信息。同時,漏診、無關鍵層圖像信息及缺乏標準化成像報告等問題也不斷使傳統(tǒng)臨床決策支持系統(tǒng)面臨著可靠性挑戰(zhàn)。
為解決這一問題,研究者開發(fā)并設計了基于人工智能技術的智能排版和結(jié)構(gòu)式報告系統(tǒng)(IILS)。文中運用的機器學習方法能夠準確檢出肺部結(jié)節(jié)病灶(AUC高達90.6%),同時在檢測到的結(jié)節(jié)數(shù)量和良惡性判斷方面經(jīng)過嚴格的統(tǒng)計驗證,被證實優(yōu)于六位放射科專家。
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