新冠肺炎智能輔助診斷系統啟動臨床試用
2月13日，中國工程院院士、清華大學教授尤政團隊，中國工程院院士、清華大學附屬北京清華長庚醫院執行院長董家鴻團隊，清華大學精密儀器系、武漢大學附屬中南醫院、武漢科技大學附屬天佑醫院和北京精診科技公司等單位，聯合研發的“新型冠狀病毒肺炎智能輔助診斷系統”已成功通過應用測試，進入臨床試用階段。
目前，新冠肺炎疫情形勢仍然十分嚴峻，疑似病例基數龐大，給臨床醫師的診療帶來巨大壓力，疫情波及地域廣泛，給缺乏診療經驗的基層醫院帶來嚴峻挑戰。清華大學附屬北京清華長庚醫院肝膽胰中心醫師金爍介紹，“新型冠狀病毒肺炎智能輔助診斷系統”的使用，可望為上述難題提供解決方案。
該項目基于武漢新冠肺炎初診病例的臨床資料進行大數據分析，經人工智能深度學習該疾病的CT影像特征，研究人員建立了新冠肺炎影像的智能識別功能。依據國家第五版《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案》，研究人員建立了影像與流行病學、癥狀及檢驗中關鍵臨床信息相結合的智能診斷模塊。隨后，通過呼吸功能參數的智能判讀，建立了自適應新冠狀肺炎嚴重程度的臨床分型模塊。最后將影像診斷、臨床診斷及臨床分型三個模塊集成為臨床與影像相結合的“新型冠狀病毒肺炎智能輔助診斷系統”，同步實現智能化影像診斷、臨床診斷及臨床分型三大功能。
金爍表示，該系統可在短時間內完成大量疑似病例的胸部CT篩查，并依據指南進行臨床與影像相結合的綜合分析，顯著提升新冠肺炎診斷效能，有望大幅降低臨床醫師及影像醫師的工作負荷，同時使患者獲得早期診斷和及時治療，達到改善患者預后和降低病死率的目的。
此外，該系統可賦能基層醫院及社區衛生中心，提升基層醫師對新冠肺炎的診斷水平，促進不同層級醫療機構對這一新發傳染病診療水平的同質化。該系統還能根據疾病嚴重程度進行精準分型，有助于患者的快速分類救治，合理化分配醫療資源。
