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1277名志愿者中查出22例疑似肺癌,“AI防癌地图”是如何做到的?

2019-08-15 10:05
动脉网
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依图医疗“AI防癌地图”项?#31185;?#21160;以来,先进的AI肺癌早筛解决方案正在基层快速落地复制,展现出卓越早筛效果的同时,以“医生+AI”阅片新模式推动大规模肿瘤早筛实践的经济、社会价值与?#31579;?#21046;性得到充分验证。

大规模肿瘤早筛行动不仅有利于掌握区域?#29992;?#32959;瘤流行病学关键?#21103;輳?#24320;展高价值临床研究,辅助制定区域公共卫生政策及药物研发;同时更可以直接提升区域?#29992;?#20581;康水平及预期寿命,减少因恶性肿瘤导致的寿命减少及死亡,节省下海量的治疗费用,为区域?#29992;?#24314;起一道牢不可摧的“健康长城?#34180;?/p>

?#27426;?#38271;期以来我国医疗资源尤其是放射科医生均处于极度短缺状态,医疗机构在应?#24230;?#24120;门诊影像诊断需求时即疲惫不堪,如何应对动辄1000人,乃至10000人的肿瘤早筛需求?如何经济、高效、精准的开展大规模肿瘤早筛行动?

在这个世界级难题上,广医二院与依图医疗的一项联合行动有望给出答案。

2018年11月,依图医疗宣布启动“AI防癌地图”项目,计划在未来5年内联合数百家医疗机构,以AI应用提升医疗机构肿瘤早筛能力,推动AI肿瘤早筛解决方案在全国范围内实现广泛落地。

同年,在广医二院开展的基于AI阅片技术开展的?#22270;?#37327;螺旋CT肺癌筛查中,1323位高危人?#28023;?#24180;龄50-91岁,中位年龄61.48岁,男性606人,女性717人)中即查出10例肺癌,其中9例为早期,AI早筛初战告捷。

2019年,该项行动仍在?#20013;?#26356;多的研究成果已经出炉。

1277名志愿者筛出22例疑似恶性

2019年度肺癌早筛项目领导者、广州医科大学附属第二医院放射科副主任张振峰教授透露:本年度肺癌早筛行动从4月?#20013;?#33267;6月,?#26448;?#20837;志愿者1277人,平均年龄62.65岁(年龄范围50-92岁);其中女性755人(59.1%),男性522人(40.9%);女性平均年龄62.0岁,男性平均年龄63.58岁。

经过“医生+AI”模式阅片,共发现22例疑似恶性,其中6人检出病灶实性成分增多,恶性可能性大。

值得一提的是,在AI?#20302;?#30340;支持下,此次大规模肺癌早筛行动并未显著增加放射科医师阅片工作量,主力阅片医生仅1人,在1-2名机动技术人员的支持下,依然高效、精准的完成了此项筛查任务。

此次筛查所采用依图医疗自主研发的care.ai?胸部CT智能4D影像?#20302;常?#35813;?#20302;?#19981;仅能够实现结节的高效检出,同时还能够自动完成结节大小测量、?#32423;?#24615;鉴别及自动历史影像对比,并撰写结构化报告,极大提升放射医师工作效率,节省工作时间。

谈及此次采用AI?#20302;?#36741;助大规模肺癌早筛的经验与心得时,张振峰教授表示:AI?#20302;?#24050;经成为临床医生的好帮手与第二大脑,尤其是在大规模肺癌早筛中,“医生+AI”的阅片新模式已经成为标配,不仅能够为医生节省近30%的阅片时间,其自动历史影像对比功能更是极大解放了医生的双手,让医生得以简便、清晰的查看历史影像对比结果,?#23545;?#26102;间等信息为患者随访提供强有力的临床证据支持,让诊断更可靠,更安心。

“医生+AI”  筛查效率提升近10倍!

要实现肺癌早筛,就需要医生以薄层阅片的方式检查肺部微小病灶,随之而来的则是医生工作量?#26412;?#25856;升。一般而言,放射医师为每名患者进行1mm的薄层阅片至少需要3-5分?#21360;?/p>

以此次筛查为例,?#26448;?#20837;1277名志愿者,若医生未使用AI预计总耗时高达6400分钟以上。意味着在这为期三个多月的时间内,每个工作日至少需要?#24433;?.2-1.5小时;一旦加?#20808;?#24037;历史影像对比,其耗时可能进一步加倍,达到每天2-3个小时!

而在“医生+AI”阅片模式的加持下,依托care.ai?胸部CT智能4D影像?#20302;常?#21442;与此次肺癌早筛行动的阅片医师不仅出色的完成了阅片工作,且并未显著增加工作压力。

张振峰教授透露:“医生+AI”阅片模式对于临床医生的辅助不仅仅在于病灶检出效率更高,更在于其对于临床医学的深刻理解。简便高效的自动历史影像对比,清晰明了的?#32423;?#24615;鉴别,大幅节省医生文本书写工作的结构化报告生成等等功能设计深度契合了临床医师需求,在提升阅片效?#30465;?#31934;度的同时增强阅片医生?#21028;模?#20943;少海量阅片工作带来的心理压力,让大规模肿瘤早筛行动不再望而生畏,也令类似行动在全国的铺开成为了可能。

此外,临床试验结果也从数据上验证了“医生+AI”阅片模式的高效与可靠。

一项临床研究显示,care.ai?胸部CT智能4D影像?#20302;矨I?#20302;?#22312;不同肺叶、不同密度的结节检出能力均与高年资医生相?#20445;?#24182;能够显著提升低年资医生检出能力,在磨玻璃结节、4mm以下小结节等方面提升尤为明显,同时可以节省近30%的阅片时间;检出时间方面,“医生+AI”的阅片效率是人工组的10倍以上!

典型病案分析

患者信息:男,73岁,阳?#36234;?#33410;3个(结节?#26412;?mm及以上),AI?#20302;?#20381;据“lung-RADS” 标准判定为Lung-RADS 4B级,?#20302;沉级?#24615;分级结果:高危

诊断意见:

1. 右肺磨玻璃结节,较前增大,建议PET/CT或穿刺检查排除恶性

2. 双肺肺气肿、肺大疱

3. 左肺下叶后基底段纤维灶

4. 主动脉硬化,冠状动脉钙化

5. 胰腺钙化灶

点评:care.ai?胸部CT智能4D影像?#20302;?#30340;历史影像对比功能通过依图?#26469;?#30340;YIF技术,能够自动配准历史影像中的病灶来评估病灶时间维度上的变化,包括自动给出?#23545;?#26102;间,提供前后大小、体积、密度、征象的比对,甚至能够为RECIST实体肿瘤疗效的评估提供依据。

患者信息:女,62岁,阳?#36234;?#33410;2个(结节?#26412;?mm及以上 ),AI?#20302;?#20381;据“Lung-RADS” 标准判定为Lung-RADS 4X级,?#20302;沉级?#24615;分级结果:高危

诊断意见:

右肺下叶背段两个结节,较前无明?#24895;?#21464;,建议行PET/CT或穿刺活检明确诊断。

点评:care.ai?胸部CT智能4D影像?#20302;?#33258;动提取肺结节的大小、体积、密度,并能够自动分析6种表征,包括分叶、毛刺、胸膜凹陷、空洞、?#24352;蕁?#38041;化。打开AI黑盒,为医生提供判断依据。是大规模肿瘤筛查中独到的生产力工具。

编辑 | 李汶芸

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