北京時間3月20日，科亞醫(yī)療的原創(chuàng)性研究成果：《Using Artificial Intelligence to Detect COVID-19 and Community Acquired Pneumonia based on Pulmonary CT: Evaluation of the Diagnostic Accuracy（基于肺CT的人工智能檢測COVID-19和社區(qū)獲得性肺炎：診斷準確性評估）》，作為“可以有效區(qū)分一般肺炎與新冠肺炎”的人工智能檢測評估創(chuàng)新型技術(shù)，以其現(xiàn)實應用意義和研究前瞻性的價值。全球首個被國際頂級放射學期刊《Radiology》收錄并發(fā)表。
研究成果——基于人工智能有效區(qū)分一般肺炎和新冠肺炎的診斷準確性評估報告
肺部CT異常是新冠肺炎最典型的影像學表現(xiàn)，部分患者肺部影像改變早于臨床癥狀，因此CT是當前篩查與診斷新冠肺炎的主要手段?？苼嗎t(yī)療本次研究旨在開發(fā)一個全自動的人工智能算法框架，助力CT影像檢查，自動將新冠肺炎患者從其他患者中鑒別出來，幫助一線醫(yī)生實現(xiàn)更高效、準確的新冠肺炎患者篩查，提升影像科醫(yī)生的閱片速度以及新冠肺炎的診斷效率。
在這項回顧性的多中心研究中，科亞醫(yī)療采用前沿的深度學習技術(shù)，創(chuàng)新性地開發(fā)了針對新冠肺炎COVID-19的3D檢測神經(jīng)網(wǎng)絡 --- COVNet（如圖1所示），從肺部CT中提取各類影像特征用于鑒別新冠肺炎。為開發(fā)和驗證該模型的準確性和穩(wěn)健性，此次研究在六家醫(yī)院收集了從2016年8月至2020年2月間共計3322名患者的4356例CT數(shù)據(jù)，其中包括新冠肺炎、社區(qū)獲得性肺炎（非新冠）、以及其他非肺炎患者的CT檢查數(shù)據(jù)。在獨立測試集中驗證表明，科亞醫(yī)療自主研發(fā)的COVNet對新冠肺炎的鑒別靈敏度和特異性分別高達89.76％和95.77％，ROC（受試者工作特征）曲線下面積AUC為0.96。同時驗證了模型對社區(qū)獲得性肺炎的鑒別準確性（靈敏度86.85％，特異性92.28％，AUC為0.95）。研究結(jié)果充分證明了COVNet可以準確地檢測出新冠肺炎，并將其與社區(qū)獲得性肺炎和其他肺部疾病區(qū)分開。
為了提高模型的可解釋性，科亞醫(yī)療的研究團隊基于加權(quán)梯度類激活映射方法，來可視化導致深度學習模型COVNet做出決策的重要區(qū)域（由模型自動生成）。圖2展示了新冠肺炎、社區(qū)獲得性肺炎、及非肺炎病例CT的可疑區(qū)域熱圖。這些熱圖表明，COVNet最為關(guān)注異常區(qū)域，同時正確地忽略正常區(qū)域，以幫助算法框架識別出病灶區(qū)域并做出準確的疾病鑒別。
臨床價值——極具現(xiàn)實意義的創(chuàng)新設計，通過AI增效實現(xiàn)新冠篩查流程優(yōu)化
當前，新冠肺炎疫情肆虐全球，在防控過程中，第一步就是疑似病例的識別與診斷。而目前，核酸檢測是確診新冠肺炎的“金標準”，只有通過核酸檢測陽性才能確診。但對于早期普通型患者，核酸檢測敏感度較低，臨床上可能需要多次檢查確認，檢測耗時較長，常出現(xiàn)CT表現(xiàn)早于核酸檢測陽性的情況。作為一種非侵入性成像方法，CT影像可呈現(xiàn)出與新冠肺炎相關(guān)的肺部病變特征（如磨玻璃影、實變、雙側(cè)受累、周圍和彌漫性分布等）。然而CT在新冠肺炎和其他類型的肺炎之間的病灶影像征上有一定程度的重疊，增加了影像科醫(yī)生的區(qū)分判定難度和診斷時間。
科亞醫(yī)療研究團隊此次運用AI深度學習技術(shù)，創(chuàng)新性地開發(fā)并設計出的COVNet就很好的解決了上述問題，COVNet具有強大的CT影像特征提取能力，對新冠肺炎、社區(qū)獲得性肺炎的鑒別準確性高。可以從肺部CT中提取各類影像特征，自動將新冠肺炎患者從其他患者中鑒別出來。在提高圖像展示質(zhì)量的同時，幫助臨床醫(yī)生及早確診感染患者，大幅提升一線醫(yī)生診斷效率，優(yōu)化新冠肺炎篩查流程，實現(xiàn)高效精準篩查、降低醫(yī)生工作強度，合理分配醫(yī)療資源的作用。
科亞醫(yī)療——注重技術(shù)應用 成果展現(xiàn)價值
據(jù)悉，科亞醫(yī)療是國內(nèi)首個人工智能三類醫(yī)療器械注冊證獲證企業(yè)，并以滿足真實醫(yī)療需求為導向，一直專注于大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)在醫(yī)療領域的落地應用，其獲證產(chǎn)品“深脈分數(shù)”更是獲得了國家藥監(jiān)局“具有重大的經(jīng)濟效益和社會價值“的定調(diào)評價。
此次科亞醫(yī)療正是憑借其科研團隊在人工智能及醫(yī)學影像領域的長期積累和技術(shù)優(yōu)勢，在疫情期間配合國家號召，火速研發(fā)了“新冠肺炎智能輔助診斷系統(tǒng)”馳援前線的影像科室，捐贈到湖北、廣東、四川、山東等地區(qū)多家醫(yī)院使用。近日，隨著新冠肺炎疫情全球蔓延，科亞團隊正在同歐美數(shù)十家醫(yī)院、影像中心等展開密切合作，推進產(chǎn)品本地化與快速落地，展現(xiàn)了中國人工智能技術(shù)應用開發(fā)的速度與實力。
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