截至今年 10月底，华中科技大学同济医学院附属同济医院（以下简称“同济医院”）借力AI技术已经完成近10万例影像检查，创下了医学影像AI行业阅片的巅峰记录。

从同济医院，看“大三甲”如何破局影像科效率之痛

作为湖北省首家将人工智能技术应用到临床诊疗的医疗机构，同济医院早在2015年11月就联合推想科技，开启了探索医疗AI应用的征途。经过一年的努力，同济医院于2016年10月上线了推想科技AI-CT和AI-DR两款人工智能辅助筛查产品，这是同济医院AI落地临床的一个重要里程碑。

同济医院放射科主任夏黎明教授

同济医院放射科主任夏黎明教授表示，“我们现在有20台电脑，基本上都在用AI-CT。经过测试，AI-ＣＴ只需要5秒钟就能完成医生人工需要十几分钟看完的片子。快速、高效的诊断大大减轻了放谢科医生的工作负荷，也降低了误诊漏诊的概率。”

夏黎明教授坦言，早期应用时，医生们并不是很习惯。后来通过实践，人工智能得到了医生的认可。 如今，武汉同济医院的医生们都亲切地称呼推想科技AI-CT为“CT阿尔法狗”。AI-CT与AI-DR产品凭借其快速、精准、不断迭代的特点，迅速融入医生的工作流，成为影像科医生的得力助手。

目前我国医学影像数据的年增长率约为30%，而放射科医师数量的年增长率约为4.1%。放射科医师的数量增长远不及影像数据的增长。这意味着放射科医师在未来处理影像数据的压力会越来越大，甚至远远超过负荷。因而，影像科对于医疗AI技术来说，有着先天的基因优势。

夏黎明教授表示， AI技术在医疗影像领域的应用优势是非常明显的：

一、阅片速度快。低剂量胸部CT普查大大增加了放射科医生的工作量；高分辨率CT扫描或螺旋CT扫描后薄层重组图片超过200幅以上；肺结节发生率在8-51%，其中96%小于10mm，72%小于5mm。在病灶数量多，同时又很小的情况下，放射科医生要有快速阅片的能力，影像科这些基础需求，AI技术都能够满足。

二、识别微小病灶更精准。夏黎明教授以一个医院真实患者来举例，该患者2010初诊，之后每年都会定期复诊，结果都显示没有明显的变化，而在2016年复诊时，病灶已经转移,并确诊为恶性。“对于三毫米以内的小病灶，人肉眼很容易遗漏掉”，夏黎明教授坦言，如果当初采用AI技术识别，就能够做到早发现、早治疗。

三、学习能力远远超越人类。夏黎明教授认为，单纯从阅片的角度来看，AI可以超过任何个体，它经过深度学习可以在短时间获得更快的成长速度，积累的经验远超过一个专业医生一辈子读片都达不到的经验。

AI技术在医疗领域赋能力凸显，发展前景不可限量

AI的学习能力让它在辅助阅片方面的能力更加丰富，不仅为三甲医院提供便利，更有机会为影像专家资源紧缺的地区提供支持，帮助他们提升影像诊断水平。这对于提升基层医疗服务水平、助推分级诊疗将具有重大意义。

“在未来的发展中，医院秉承开放的态度，愿意共享优质资源，与像推想科技这类研发实力雄厚、富有社会责任感的企业共同努力，用新技术来改进医疗生态，为更大范围内的患者带来实惠。”夏黎明教授是一个对新技术持乐观态度的人，对于人工智能的未来，他满怀憧憬。

随着AI技术在医疗领域强大赋能力的不断凸显，广大医疗机构对新技术的态度日趋开放，AI技术在医疗领域的想象空间极大。AI在未来发展的过程中必然可以不断融入更多深度学习算法，纳入全身各脏器CT、MR、DR等各类影像学图像、报告大数据源及其他医学数据源海量数据的深度挖掘。此外，从检测的维度来考察，随着AI技术的不断更迭，其诊断准确率也将得到进一步保障。

据了解，推想科技在满足胸部放射的垂直需求之后，已搭建完成了包括人工智能骨折辅助筛查、人工智能心脏斑块辅助筛查、脑部影像人工智能临床解方案、乳腺钼靶人工智能辅助筛查等诊断模型产品计划。不难想象，随着这批应需而生的高新科技产品的问世，本就站在聚光灯下的推想科技，会再一次成为行业的焦点。