“武汉模式”成医疗健康数字化升级样本( 三 ) “红橙黄蓝”四盏灯智能预警

比建设互联网医院更重要的，是医院管理运营思维的“互联网化” 。在武汉，越来越多的医疗机构通过拥抱数字技术，用数据驱动医院精准化运营效率的提升，搭起一座座连接医患的“云桥梁” ，让优质的医疗资源辐射到更多的医疗需求人群和场景中去。
秒级识别新冠肺炎病灶， AI创新应用成为医生的好帮手

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在医院的数字化升级之外， AI、5G等信息技术也正在不断与医生的诊疗行为深度融合，被运用到不同的疾病领域和临床场景中，成为医生提供效率提升的工具。
疫情爆发后，随着国家卫健委明确将 CT 影像结果作为 “临床诊断病例”的判定依据，抗疫前线CT检查需求量迅速激增。在日常，平均一位患者做一次胸部CT检查会产生300张影像，单纯依靠医生肉眼阅片诊断，将耗费5-15分钟。而在疫情较为严重的地区，除了为疑似病例确诊做检查，治疗期的患者平均每 5 天就要做一次 CT 检查。繁重的阅片、出具检查报告工作量给影像科医生带来了极大的挑战，更有太多患者经不起等待。如何能够帮助前线医生提高效率，成为亟需解决的问题。
在疫情的关键时刻，武汉大学中南医院医学影像科徐海波教授团队联合腾讯觅影，发挥各自在临床、AI技术方面的优势，迅速完成了新冠肺炎AI辅助诊断系统的研发，并在抗疫一线上投入使用。基于腾讯的技术支撑，在患者进行CT检查后，系统通过对肺炎病灶区域的精确分割和定量分析，最快秒级就能完成AI模式识别，数分钟即可为医生提供辅助诊断参考，助力影像医生在短时间内对患者病情做出准确评判，大大缓解了当地CT筛查能力不足的压力。“一般来说，我们对于AI诊断准确率要求在70%以上，而新冠肺炎AI辅助诊断系统能达到90% 。”徐海波表示。
通过AI+5G的组合拳，会诊专家可以实时远程在CT影像上对病灶进行判断和标记。两个月内，新冠肺炎AI辅助诊断系统帮助中南医院医学影像科，累计为来自雷神山医院、武汉市第七医院和东西湖方舱医院的24000多名患者进行了肺部CT诊断工作。今年1月，搭载这套系统的车载移动方舱CT驰援河北，将河北前线的CT影像信息快速、准确地传回后方武汉中南医院影像科的“指挥部” ，每天最多可为300名疑似感染者提供新冠肺炎诊断的影像学依据，大幅提升了诊断准确率和效率。
疫情应急期，新冠肺炎AI辅助诊断系统不仅大大减轻了前线影像医生工作量，减少了医护人员各院区间奔走的交叉感染风险，也一定程度上有效帮助避免了小病灶漏诊的情况，为临床治疗提供准确信息。近期，该系统获得国家药品监督管理局批注注册，意味着其正式进入临床，可以为更多医生和患者提供帮助，尤其是对医疗服务水平欠发达的基层有着重要意义。
AI在新冠肺炎诊断上的成功落地应用，为科技与医学的融合创新打造了“武汉样板” 。腾讯觅影的AI医学影像技术，正在眼底和结直肠等疾病领域做进一步的探索与研究。后疫情时代，越来越多AI医学创新应用不断涌现，为传统医疗方式注入新鲜活力，也将成为医生面对疾病的新型有力武器，让患者得到更及时、更精准的治疗。
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