“3秒出结果，阳性病例全召回，病灶召回率达到90%，真是帮了我们影像科医生的大忙。”中国科学技术大学附属第一医院（以下简称”中科大附一院”）南区的影像科医生林宁（化名），正在使用”新冠肺炎影像辅助诊断平台”对确诊患者的新老CT片进行对比，以判断患者肺部病灶的变化情况。林宁表示使用该套系统阅片时间短、判断结果准确，极大提高了影像科医生的工作效率。

疫情期间，新型冠状病毒肺炎（以下简称”新冠肺炎“）疑似病例不断增加，各地一线医院面临着门诊量大、试剂盒数量不足、核酸检测时间长等问题。随着临床诊断数据的积累，CT影像检测被列入《卫健委新冠肺炎诊疗指南（第五版）》中，成为除核酸检测外的新冠肺炎临床诊断方式之一。为了满足CT门诊量需求，加快患者诊疗速度，众多的影像科医生像林宁一样，使用类似的AI医疗影像辅助诊断系统对确诊患者或疑似患者进行胸部CT快速判读。这得益于AI技术在医疗影像场景中的落地，通过其高性能的图像识别、精准的算法及深度学习能力为肺部、眼底、脑部、神经系统及心血管等疾病提供智能化的辅助诊断服务。

当前，人工智能在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等场景中实现了广泛应用，其中医疗影像辅助诊断是其最主要的应用方向之一，可以实现影像设备的图像重建、智能辅助诊断疾病、智能勾画靶区、智能判断病理切片及智能辅助诊断方案等功能。针对此次新冠肺炎，基于CT影像作为病情筛查与诊疗的重要方式，AI医疗影像辅助诊断更是发挥了”急先锋”的作用，极大提高了筛查的质量和效率。

快速甄别预警 精准识别病灶

据了解，在疫情初期，由于医护人员使用试剂盒的经验有限，很难采集到患者上呼吸道附近的唾液样本，在一定程度上影像了核酸检测结果的准确性，出现了患者诊断结果假阴现象，导致延误了最佳的救治时机。新冠肺炎患者的肺部在早期呈现多发小斑片影及间质改变，进而发展为双肺多发磨玻璃影、浸润影，严重者会出现肺实变及胸腔积液少见的临床特征。相比核酸检测，CT影像检测能够显示出肺部早期的病变。然而，对于传统的CT影像检测，患者每做一次CT成像都会产生几百张分片，影像科医生需要对数百张CT片进行逐层分析。尤其是对新冠肺炎疑似患者的CT片，负责影像分析的医生需要在数百层影像中寻找病变的”白点”，每诊断一个病例，医生需要投入5到15分钟的时间。在确诊患者治疗期间，医生还需要回顾患者肺部的历史影像，进行新旧CT片对比，阅片量至少再翻一倍。