澳科大醫學院張康教授領導研發新冠肺炎AI診斷系統成功落地實施

今年以來,新型冠狀病毒肺炎疫情對祖國內地和澳門社會帶來了巨大衝擊,給人民的生命安全帶來了巨大的威脅。在疫情爆發初期,澳科大醫學院張康教授便攜手中國科學院、國家生物資訊中心、清華大學和中山大學孫逸仙紀念醫院,廣州再生醫學與健康廣東省實驗室等團隊啟動了應急科研攻關。張康教授團隊系統研發的“面向新冠肺炎的全診療流程的智慧篩查、診斷與預測系統”,可以對大量“疑似”肺炎病人進行快速篩查、輔助診斷和住院臨床分級預警,實現對COVID-19病人的全生命週期管理。目前該系統已在中國科學院國家生物資訊中心雲平臺線上部署,3月10日已在抗疫前線武漢市金銀潭醫院落地實施,同時亦在中山大學孫逸仙紀念醫院和中山大學第三附屬醫院、武漢大學人民醫院、湖北宜昌市中心人民醫院、安徽醫科大學第一附屬醫院和新疆喀什地區第一人民醫院等測試部署中。接下來將在全國及世界範圍內推廣應用。

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澳門科技大學醫學院張康教授

智慧篩查、診斷及重癥預測

據張康教授介紹,該系統基於五十萬份臨床影像學大數據,運用深度學習、遷移學習、語義分割等多種人工智慧前沿技術,而開發的基於胸部CT和X-ray的新冠肺炎AI輔助診斷系統。相比人工閱片,該系統有三大優勢。首先是快速、準確地診斷新冠肺炎。據悉,有經驗的影像科醫生閱完一個患者的胸部CT圖像尚需約15至20分鐘,而該AI系統則可在20秒內完成檢測及診斷過程,且診斷準確率達90%以上,相當於一個省級三甲醫院影像學副教授的診斷水準。其次,該系統還具有病情嚴重程度分級和重癥危重癥預測功能,可對胸部CT圖像每一層面的小結節、磨玻璃影和實變進行自動識別、標註及定量分析,可通過患者的吸氧頻率、血氧飽和度、酸鹼平衡、肝功能、凝血功能等,綜合預測病人發展為重癥、危重癥的概率和時間,有利醫生及時干預,降低患者死亡率。

基於X-ray胸片的智慧篩查模組

定量計算指導用藥

該系統還能夠協助醫務人員進行藥物效果評估,指導用藥,包括對同一位患者用藥前後的CT圖像對比分析,通過定量計算病人在用藥前後的變化,判別藥物是否有效,指導臨床用藥。

CT影像的病灶識別和定量分析

張康教授指出,研發團隊仍在不斷發展和完善基於AI的醫學影像學技術體系,擴大臨床適用範圍,將其開發成為多種傳染性疾病的有效輔助診斷工具,推動AI技術在醫療領域的長遠發展,造福社會。

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