南京鼓樓醫院醫學影像科張冰主任團隊與推想科技科研團隊聯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)發表,研究提出了基于人工智能深度學習的智能排版和結..." />
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用AI重塑影像工作流:柳葉刀子刊 EBiomedicine發表南京鼓樓醫院與推想科技最新成果
2019-06-21 14:06
來源:動脈網
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  南京鼓樓醫院醫學影像科張冰主任團隊與推想科技科研團隊聯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)發表,研究提出了基于人工智能深度學習的智能排版和結構式報告系統(Intelligent Imaging Layout System,IILS)。IILS系統依托AI技術簡化并優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,為業界呈現了開創性的臨床應用創新轉化研究成果。

  

  AI在醫學領域的運用已有了實質性的進步,但大多數醫療AI科研都集中在疾病的輔助診斷方面。然而高質量的標準化圖像是人工智能開發的基礎,同時AI的應用可以接管繁瑣、重復、單體價值低的管理行為。

  南京鼓樓醫院張冰主任團隊聯合推想科技強大的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,采用AI深度學習技術優化和解決了臨床影像工作圖像采集——圖像呈現——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新轉化成果。

  此成果能夠在《柳葉刀》子刊發表,也印證了此研究成果的高質量,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(Layout)環節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臨床決策支持系統面臨著可靠性挑戰。

  為解決這一問題,研究者開發并設計了基于人工智能技術的智能排版和結構式報告系統(IILS)。文中運用的機器學習方法能夠準確檢出肺部結節病灶(AUC高達90.6%),同時在檢測到的結節數量和良惡性判斷方面經過嚴格的統計驗證,被證實優于六位放射科專家。

  通過融合AI和自適應排版布局工具,研究者進一步開發了精準、有效、可靠的胸部CT排版系統,適合全自動或者半自動的影像學圖像的排版問題,可以完全自動化的實現排版、集中顯示、報告生成。該系統的提出,整合了圖像呈現環節的工作流程,避免了膠片的圖像信息損失,而且大幅提升工作效率。

  該研究成果大幅提高了影像科工作效率、優化工作流程、提高圖像展示質量、降低醫療成本,進一步幫助影像醫生、臨床醫生和患者之間共同構建高質量規范的診療體系,為臨床影像工作流程的優化起到了重要作用。

  

  醫療行業需要極高的知識門檻和長期的經驗積累,如何將人工智能技術與實際的臨床科研需求緊密結合,是每一個醫療AI公司面臨的挑戰。對于任何一家醫療AI公司而言,強大的臨床科研能力,與眾多頂級醫院進行深度的臨床科研合作并產出高質量的研究成果,更是衡量醫療AI公司價值的“金標準”。

  推想科技擁有臨床科研“雙院”體系,推想科技全球臨床合作學院(iCR)院長沈云博士等業內大咖及一眾優秀科學家,以及具有業內領先的AI+組學一體化科研平臺InferScholar? Center的加持,三位一體構成了推想科技業內頂級的臨床科研配置。

  此成果的開創性研究,凸顯了南京鼓樓醫院張冰主任團隊與推想科技的前瞻性、科研能力與執行能力。在推想科技與合作醫院的共同努力下,人工智能技術在醫療領域的應用場景和應用價值正在不斷突破人們的想象。 

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