精準(zhǔn)醫(yī)療，AI助力丨佳和醫(yī)院引進(jìn)人工智能（AI）輔助診斷系統(tǒng)，惡性腫瘤無創(chuàng)判定準(zhǔn)確率高達(dá)95%

駐報全媒體記者  肖鵬飛

甲狀腺疾病是內(nèi)分泌系統(tǒng)中的常見病，傳統(tǒng)診斷主要依賴于超聲圖像的解讀，但超聲圖像的非標(biāo)準(zhǔn)化特性，加上醫(yī)生的掃查手法、解讀的不同，以及病人的個體差異等因素，使得診斷結(jié)果容易受到影響。

佳和醫(yī)院的這一創(chuàng)新舉措，正是為了解決這些難題。

在實際運用中，AI系統(tǒng)就像開了“外掛”，瞬間標(biāo)記結(jié)節(jié)位置、精準(zhǔn)計算大小，檢測速度和準(zhǔn)確性都大幅提升。

該AI系統(tǒng)能夠在短時間內(nèi)完成對甲狀腺結(jié)節(jié)的定位、分級和特征分析，甲狀腺結(jié)節(jié)檢測中的敏感度可達(dá)95%，特異性達(dá)到85%，檢測速度和準(zhǔn)確性遠(yuǎn)超傳統(tǒng)設(shè)備。不僅減少了患者的等待時間，還降低了誤診和漏診的風(fēng)險。

佳和醫(yī)院影像科負(fù)責(zé)人表示：使用人工智能(AI）輔助診斷系統(tǒng)實現(xiàn)結(jié)節(jié)秒級檢出、病灶智能定位、精確識別臨床易漏診結(jié)節(jié)，賦能高效閱片，同時提供大小、體積、密度、征象、組學(xué)特征、多維化分析等信息，輔助醫(yī)生良惡性診斷，助力病情評估，閱片效率大大提升。

目前，除超聲檢查外，臨床上對甲乳結(jié)節(jié)良惡性判定主要采用的是穿刺活檢，獲取結(jié)節(jié)組織樣本進(jìn)行細(xì)胞病理診斷的方式，此類方式屬于有創(chuàng)檢測診斷，需要一定的技術(shù)儲備、較長的等待時間和較高的經(jīng)濟費用。

AI輔助診斷技術(shù)匯聚全國多家醫(yī)院數(shù)十萬張彩超圖像，在患者進(jìn)行超聲檢查過程中，實時同步分析超聲影像，給出人工智能精準(zhǔn)判斷結(jié)果，實現(xiàn)甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性的無創(chuàng)判定。

通過AI的強大學(xué)習(xí)能力，可以對結(jié)節(jié)的位置自動標(biāo)注，對結(jié)節(jié)縱橫比、邊界、回聲、鈣化等病灶特征進(jìn)行分析，既明確了結(jié)節(jié)的生長位置及術(shù)前定性，又使部分術(shù)前診斷不明確的患者避免手術(shù)，減少了不必要的痛苦。大量臨床數(shù)據(jù)驗證，人工智能輔助超聲診斷對甲狀腺、乳腺結(jié)節(jié)的診斷準(zhǔn)確率可高達(dá)95%以上。

心臟冠狀動脈硬化是導(dǎo)致冠心病的主要原因，早期診斷能夠有效降低心肌梗死、心力衰竭等嚴(yán)重并發(fā)癥的發(fā)生風(fēng)險。

傳統(tǒng)的冠狀動脈硬化診斷主要依賴冠狀動脈造影、CT血管造影（CTA）等影像學(xué)檢查，這些方法雖然具有較高的準(zhǔn)確性，但存在檢查流程復(fù)雜、依賴醫(yī)生經(jīng)驗、診斷耗時長等問題。

AI技術(shù)在心臟冠狀動脈硬化診斷中的應(yīng)用，有效彌補了傳統(tǒng)方法的不足。

通過對大量冠狀動脈CTA圖像的深度學(xué)習(xí)，AI算法能夠自動識別血管壁的鈣化斑塊、非鈣化斑塊以及混合斑塊，準(zhǔn)確評估血管狹窄程度。此外，AI還能通過對患者的年齡、性別、血壓、血脂等臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，預(yù)測冠狀動脈硬化的發(fā)病風(fēng)險，為疾病的早期預(yù)防提供科學(xué)依據(jù)。

肺癌是全球發(fā)病率和死亡率最高的惡性腫瘤之一，早期發(fā)現(xiàn)肺部腫瘤并進(jìn)行干預(yù)，患者的五年生存率可大幅提高。

然而，肺部早期腫瘤在影像學(xué)上往往表現(xiàn)為微小的結(jié)節(jié)，容易被漏診或誤診。AI輔助診斷技術(shù)為肺部早期腫瘤的篩查帶來了新的希望。

基于深度學(xué)習(xí)的AI算法能夠?qū)π夭緾T圖像進(jìn)行高精度的分析，不僅可以快速檢測出直徑小于5毫米的微小肺結(jié)節(jié)，還能根據(jù)結(jié)節(jié)的形態(tài)、密度、邊緣等特征，判斷其良惡性。同時，AI還可以對患者的多期CT影像進(jìn)行動態(tài)對比分析，監(jiān)測肺結(jié)節(jié)的生長變化，為臨床治療方案的制定提供有力支持。