陳冰

上海胸科醫(yī)院引入一套AI輔助診斷系統(tǒng)。攝影/ 徐易飛

新冠病毒，這個看不見的敵人，將全世界卷入“第三次世界大戰(zhàn)”之中，我們必須與時間賽跑，以挽救更多的生命，人工智能AI就是其中的利器之一。

AI在新冠肺炎疫情的防控中涵蓋了輔助診斷、影像分析、藥物研發(fā)、體溫檢測、醫(yī)療機器人等多個AI+醫(yī)療領(lǐng)域。尤其是在主戰(zhàn)場AI醫(yī)學(xué)影像方面，AI技術(shù)實現(xiàn)了篩查的時間窗口前移。

診斷助手：AI 讀片系統(tǒng)

雖然新冠病毒感染確診主要依靠病毒核酸檢測，但肺部的醫(yī)療影像檢查對于病情的診斷仍起到不可或缺的作用。在待診斷人數(shù)超出現(xiàn)有醫(yī)療資源的情況下，不少病人需要排隊數(shù)小時等待CT檢查。

人工智能企業(yè)依圖科技聯(lián)合上海市公共衛(wèi)生臨床中心，在春節(jié)期間開發(fā)上線了“新型冠狀病毒性肺炎智能影像評價系統(tǒng)”。這是行業(yè)內(nèi)首款新冠肺炎智能評價的AI影像產(chǎn)品，在2—3秒內(nèi)就能完成肺炎篩查、定量評價，目前包括該產(chǎn)品在內(nèi)的依圖系列產(chǎn)品已經(jīng)在全國100多家醫(yī)療和公共機構(gòu)落地。

依圖醫(yī)療副總裁石磊博士指出，公司的產(chǎn)品在大年初四就正式上線了，先在上海市公共衛(wèi)生臨床中心應(yīng)用，經(jīng)過一周的進(jìn)一步驗證，快速部署到武漢多家新冠肺炎重點收治醫(yī)院。他說，這套系統(tǒng)可以在依圖胸部CT智能4D影像系統(tǒng)的基礎(chǔ)上快速升級。由于新冠肺炎防控的需要，在臨床診療中需要快速篩查，并進(jìn)行定量的分析，這套系統(tǒng)能夠在圖像生成的第一時間，就提示受檢者肺內(nèi)是否有疑似肺炎，從而提醒醫(yī)生第一時間提早關(guān)注，讓整個肺炎的篩查時間窗口前移。

“影像科醫(yī)生閱片，如果只是書寫日常診斷報告，描述肺內(nèi)炎癥的部位、范圍及密度特征，大概得花10分鐘時間;如果要進(jìn)一步定量評價，量化肺炎累及各肺葉段和全肺的體積，密度分布特征，則需要逐層在300多層的肺窗圖像勾畫和分析，需要花費相當(dāng)長的時間。”

以肺結(jié)節(jié)檢測為例，一家三甲醫(yī)院平均每天接待200例左右的肺結(jié)節(jié)篩查患者，每位患者在檢查環(huán)節(jié)會產(chǎn)生200—300張左右的CT影像，放射科醫(yī)生每天至少需要閱讀4萬張影像。AI在醫(yī)療影像識別領(lǐng)域幫了醫(yī)生一個大忙，能將醫(yī)生診斷效率提升30%—50%。

聯(lián)影集團人工智能子公司聯(lián)影智能提供的uAI新冠肺炎智能輔助分析系統(tǒng)，則是業(yè)界首款綜合肺炎整體與局部影像特征、根據(jù)肺炎影像精確分診的AI全流程解決方案。

這套方案利用高敏感性的檢測算法，能檢測到微小的、不明顯的疑似病灶，助力醫(yī)生對疑似病例進(jìn)行有效篩查、甄別。不僅如此，針對確診病患，系統(tǒng)能夠進(jìn)行分級評估，獲得“新冠肺炎嚴(yán)重指數(shù)”，進(jìn)而結(jié)合臨床指征，按危重程度對病人進(jìn)行分診，區(qū)分輕癥患者和重癥患者，從而給出更明確的分流指引，制定科學(xué)有效的治療方案。

聯(lián)影智能研發(fā)副總裁高耀宗博士說：“醫(yī)生使用過程中，每點開一張影像圖，系統(tǒng)界面上便會清晰顯示自動標(biāo)記的肺炎病灶，被感染肺段、病變累計范圍等關(guān)鍵量化信息，為醫(yī)生鑒別、分析新冠肺炎病例提供了重要參考?！?p>

設(shè)備中的VOX配備智能化光學(xué)測量系統(tǒng)可以根據(jù)每一位佩戴者的眼睛活動特點，提供個性化的配鏡測量服務(wù)。

迄今為止，uAI新冠肺炎智能輔助分析系統(tǒng)已經(jīng)在上海市公共衛(wèi)生臨床中心、武漢火神山醫(yī)院、雷神山醫(yī)院、武漢的方艙醫(yī)院、上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬瑞金醫(yī)院等多家醫(yī)院上線并投入運營。在火神山醫(yī)院，系統(tǒng)將針對確診病例，重點為患者進(jìn)行病情危重程度分級，并在隨訪時輔助評估病情發(fā)展程度，為治療提供參考。在瑞金醫(yī)院，系統(tǒng)則側(cè)重于幫助醫(yī)院發(fā)熱門急診做疑似病例篩查，輔助醫(yī)生診斷并對肺炎進(jìn)行精準(zhǔn)量化分析。

高耀宗介紹說：“下一步，聯(lián)影新冠肺炎智能輔助分析系統(tǒng)還將在云端搭載，通過聯(lián)影集團在多家醫(yī)院部署的影像云平臺，連接上下級醫(yī)院，為基層疫情防控人員分憂解難。從長遠(yuǎn)來看，系統(tǒng)上長期積累的大數(shù)據(jù)，可為之后新冠肺炎影像學(xué)指南的制定提供基礎(chǔ)?！?h3>手術(shù)助手：機器人上崗

4月24日，由上海微創(chuàng)醫(yī)療器械（集團）有限公司旗下微創(chuàng)（上海）醫(yī)療機器人有限公司（以下簡稱“微創(chuàng)機器人”）自主研發(fā)、用于新冠肺炎診療的支氣管手術(shù)機器人在上海市胸科醫(yī)院完成了首例機器人輔助支氣管鏡肺泡灌洗術(shù)。

這是國內(nèi)首個用于新冠肺炎診療的支氣管手術(shù)機器人系統(tǒng)，在隔離操作間通過遙控操作即可完成手術(shù)，實現(xiàn)醫(yī)護(hù)人員與手術(shù)感染環(huán)境物理隔絕，不僅可以降低診療過程中的醫(yī)護(hù)人員感染風(fēng)險，也有助于提高新冠肺炎的診斷率和治愈率。

進(jìn)博會上西門子手術(shù)機器人展臺。

新冠肺炎感染患者咳嗽咳痰能力弱，導(dǎo)致肺部氧合功能進(jìn)一步下降，危重癥患者痰栓、黏液栓導(dǎo)致治療困難、病情加重，支氣管鏡輔助下吸痰、灌洗手術(shù)是重癥患者癥狀緩解和病情恢復(fù)的重要治療手段。同時，新冠肺炎危重癥患者大多也需要進(jìn)行氣管插管或者氣管切開進(jìn)行呼吸機輔助通氣。

因此，支氣管鏡手術(shù)是新冠肺炎救治過程中的重要診療手段。但由于新冠病毒傳染性強，手術(shù)過程中患者氣道開放后，下呼吸道黏液中的高濃度新冠病毒形成氣溶膠，使醫(yī)護(hù)人員面臨極高的病毒暴露風(fēng)險，極易造成醫(yī)護(hù)人員醫(yī)源性感染。支氣管鏡手術(shù)也被認(rèn)為是新冠肺炎診治流程中感染風(fēng)險等級最高的環(huán)節(jié)。

為了解決新冠肺炎診斷、救治過程中的這些難題，上海市胸科醫(yī)院呼吸內(nèi)鏡中心、微創(chuàng)機器人、上海交通大學(xué)三方聯(lián)合攻關(guān)，快速將主從遙操作控制的新冠肺炎支氣管手術(shù)機器人系統(tǒng)從概念變?yōu)楝F(xiàn)實，創(chuàng)新性地推出了這款“新冠診療利器”。

系統(tǒng)歷經(jīng)了技術(shù)攻關(guān)、系統(tǒng)構(gòu)建、組裝測試、動物實驗等環(huán)節(jié)，最終完成了首次人體試驗。手術(shù)過程中，醫(yī)生在遠(yuǎn)端隔離操作間遙控機器人輔助支氣管鏡順利進(jìn)入聲門到達(dá)各亞段支氣管，完成支氣管吸痰、肺泡灌洗和灌洗液收集等手術(shù)操作，手術(shù)僅耗時約30分鐘。

微創(chuàng)公司方面表示，這款機器人雖然是針對新冠肺炎診療而開發(fā)的，但對于其他高傳染性呼吸系統(tǒng)疾病如肺結(jié)核等的診治亦具有重要應(yīng)用價值。業(yè)界則認(rèn)為，在新冠肺炎疫情肆虐全球的當(dāng)下，臨床亟需這樣一款保護(hù)醫(yī)護(hù)人員、保障救治安全的支氣管手術(shù)機器人，新技術(shù)也有利于新冠肺炎支氣管診治手術(shù)的開展，對疫情救治具有重要意義。

在過去的兩周里，西班牙醫(yī)護(hù)工作者感染新冠肺炎的數(shù)量增長了40%，目前大多數(shù)新增病例都是醫(yī)護(hù)工作者。雖然西班牙整體疫情逐步趨于穩(wěn)定，但是醫(yī)護(hù)工作者中的感染并沒有緩解。一線醫(yī)護(hù)感染人數(shù)已經(jīng)超過4.4萬人，醫(yī)護(hù)感染比例為全球最高，比意大利高出10個百分點。一度考慮“群體免疫”的英國超過意大利，成為歐洲新冠死亡人數(shù)最多的國家。而在全球范圍，英國升為死亡人數(shù)第二高國家，僅次于美國。在缺少醫(yī)療防護(hù)裝備的英國，醫(yī)護(hù)感染比例也非常高，已經(jīng)有一百多名醫(yī)護(hù)去世了。

迄今為止，世界范圍內(nèi)還未見類似用于新冠肺炎診療的支氣管手術(shù)機器人的相關(guān)報道，希望國內(nèi)快速研發(fā)出來的這款利器能夠盡早幫助醫(yī)護(hù)擺脫感染困擾。

科學(xué)決策依據(jù)：大數(shù)據(jù)模型

大數(shù)據(jù)，是疫情精準(zhǔn)防控的重要新式“武器”。通過數(shù)據(jù)分析建模預(yù)測新冠肺炎疫情的變化趨勢，無疑將對疫情的防控產(chǎn)生極大的參考價值?！笆聦嵣?，AI和大數(shù)據(jù)改變了傳染病的預(yù)測方法，實時預(yù)測和提前預(yù)警已成為可能?！鄙瓋|智能聯(lián)合創(chuàng)始人、副總裁馬漢東說。

以往，出現(xiàn)某一特殊病例，傳統(tǒng)的疫情傳播預(yù)警系統(tǒng)可能要經(jīng)歷數(shù)周，才能成功繪制病毒的潛在傳播情況，然后再向有關(guān)部門發(fā)出警報。但AI+大數(shù)據(jù)可以在第一時間基于人工智能技術(shù)、自然語言處理以及其他技術(shù)不間斷地收集、分析世界各地關(guān)于疾病和重大公共衛(wèi)生事件的報告和評論，高效地從海量的數(shù)據(jù)中提取出關(guān)鍵的數(shù)據(jù)并智能地判斷全球疫情大暴發(fā)的可能性。

在預(yù)測疫情趨勢方面，基于疫情高危人群相關(guān)數(shù)據(jù)，結(jié)合疫情新增確診、疑似、死亡、治愈病例數(shù)，借助傳播動力學(xué)模型、動態(tài)感染模型、回歸模型等大數(shù)據(jù)分析模型和實踐技術(shù)，人工智能不僅可以展示發(fā)病熱力分布和密切接觸者的風(fēng)險熱力分布，還可以進(jìn)行疫情峰值拐點等大態(tài)勢研判。

在新冠肺炎疫情肆虐全球的當(dāng)下，臨床亟需這樣一款保護(hù)醫(yī)護(hù)人員、保障救治安全的支氣管手術(shù)機器人。

此外，人工智能還可以根據(jù)病患確診順序和密切接觸人員等信息定位時空碰撞點，進(jìn)而推算出疾病傳播路徑，為傳染病追蹤溯源分析提供理論依據(jù)。

早在疫情之前，森億智能就已圍繞流感病例采集數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)構(gòu)建疾病模型，為疾病輔助診斷和治療路徑提供決策依據(jù)，同時根據(jù)患者的病情變化做出監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)。

在疫情暴發(fā)初期，森億智能就根據(jù)湖北的疫情情況建立了數(shù)據(jù)模型。2月21日，森億智能真實世界研究團隊在醫(yī)學(xué)預(yù)印本論文medRxiv網(wǎng)站發(fā)表研究論文Estimating the case fatality ratio of the COVID-19 epidemic in China，該研究主要通過建立競爭風(fēng)險模型和join point回歸模型，分析目前公布的確診、新增、治愈和死亡數(shù)據(jù)，從而通過復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型和前期數(shù)據(jù)估計最終真實的病死率和死亡風(fēng)險的變化趨勢。

這是森億智能發(fā)表的第二篇關(guān)于新冠病毒（COVID-19）的研究論文，此前和北京大學(xué)美年健康研究院一起在medRxiv發(fā)布了關(guān)于疫情初期武漢發(fā)病率的大數(shù)據(jù)模型估計，通過數(shù)據(jù)分析及信息化平臺為疫情發(fā)生發(fā)展的趨勢、特征提供科學(xué)的證據(jù)，并向相關(guān)政府機構(gòu)提交決策建議。

國內(nèi)首個國際品質(zhì)心臟起搏器（左）和國內(nèi)首個介入心臟的經(jīng)導(dǎo)管主動脈瓣膜。

考慮到醫(yī)療機構(gòu)精準(zhǔn)防控的訴求，基于COVID-19的特性，森億團隊還研發(fā)出了一套新冠肺炎（COVID-19）專病庫及隨訪解決方案，它們紛紛落地醫(yī)院，醫(yī)療機構(gòu)由此可以實現(xiàn)疾病發(fā)生、發(fā)展全程數(shù)據(jù)的收集、隨訪、分析工作?！霸诖髷?shù)據(jù)領(lǐng)域，我們面對的是一個應(yīng)用藍(lán)海，這里面有非常多的場景可以去探索。一旦數(shù)據(jù)質(zhì)量有質(zhì)的提升，基于數(shù)據(jù)的應(yīng)用一定會噴涌而出?！瘪R漢東說，期待越來越多的醫(yī)院以及患者能夠參與進(jìn)來，擴大、細(xì)分AI以及大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景，比如深度隨訪、疾病預(yù)警、慢病管理等。

當(dāng)然，想要準(zhǔn)確預(yù)測疫情并非易事。

首先，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)區(qū)域化程度還有待提升。目前公開渠道獲取的疫情數(shù)據(jù)口徑、數(shù)據(jù)統(tǒng)計時間等維度不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)源混雜重復(fù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，為人工智能處理分析造成了很大困難，也極大地影響預(yù)測系統(tǒng)的穩(wěn)健性與準(zhǔn)確性。

其次，要想實現(xiàn)深度分析，數(shù)據(jù)的深度仍需進(jìn)一步挖掘。這包括海量數(shù)據(jù)的收集和處理、針對有效信息的篩選、虛假信息的自動剔除等，尤其是在疫情初期，僅有一些瑣碎的有效信息也被夾雜在各式各樣的信息“噪音”之中。

最后，是時效性。數(shù)據(jù)在何時上傳，對數(shù)據(jù)質(zhì)量也有著較大的影響。

在馬漢東看來，如果能在以上三點實現(xiàn)突破，各機構(gòu)就能更好地開展疾病防控、科研分析、患者隨訪等工作。而實現(xiàn)這一切的基礎(chǔ)，就是繼續(xù)推動和加強整個醫(yī)療行業(yè)尤其是醫(yī)院的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施，讓數(shù)字化成為滲透到行業(yè)血液里的組成部分，“正如目前醫(yī)院正在建設(shè)的互聯(lián)互通、電子病歷評級等工作，這些事必須要踏踏實實、數(shù)十年如一日執(zhí)行，才會為整個醫(yī)療行業(yè)的數(shù)字化和智能化打好基礎(chǔ)?！瘪R漢東說。

實際上，人工智能雖然在此次疫情的傳播預(yù)測中發(fā)揮了重大作用，但從疫情的發(fā)展過程來看仍有很大的提升空間，例如疫情預(yù)測系統(tǒng)的觸發(fā)，系統(tǒng)可能生成的大量的假陽性結(jié)果，以及患者治愈后轉(zhuǎn)陽的情況，都需要對病人愈后的健康信息進(jìn)行長期數(shù)據(jù)跟蹤。

由此可見，AI+大數(shù)據(jù)扮演疫情的吹哨人的角色，還需假以時日。希望在不遠(yuǎn)的將來，當(dāng)我們不得不再次面對疫情時，AI+大數(shù)據(jù)能夠讓我們從容應(yīng)對，不再恐慌。