加快腦動脈瘤檢測，AI來了
日前，放射學領域的國際頂級期刊Radiology（《放射學》）上由華為雲EI創新孵化Lab聯合華中科技大學電信學院、華中科技大學同濟醫學院附屬協和醫院放射科共同發表了最新研究成果：AI演演算法檢測動脈瘤靈敏度高達97.5%，幫助醫生臨床診斷靈敏度提升約10個百分點，漏診率降低5個百分點。
Radiology最新發布華為雲、華中科技大學最新聯合醫療研究成果
此次華為雲EI創新孵化Lab聯合華中科技大學電信學院、華中科技大學同濟醫學院附屬協和醫院放射科聯合發表的論文題為《基於深度學習的CT血管造影腦動脈瘤檢測演演算法》（「Deep Learning-Based Algorithm for Detecting Cerebral Aneurysms on CT Angiography Images」）。該論文闡述了基於深度學習開發的完全自動化的、高度敏感的CT血管造影影象檢測腦動脈瘤的演演算法。
作為在一直被公認為該領域最新、最高品質研究的權威參考，放射學領域的頂級期刊Radiology上發表論文。足以證明，這項人工智慧在醫學影像領域的最新研究成果，也是利用人工智慧技術診斷腦動脈瘤的重磅科研成果，在放射學領域是一項專業度極高的研究成果。
AI+醫學影像，突破新領域
腦動脈瘤是大腦中血管的弱化區域，如果不加以治療，它們可能會滲漏或破裂，有時甚至會致命。動脈瘤破裂的風險取決於動脈瘤的大小、形狀和位置，因此腦動脈瘤的檢測和特徵提取是指導治療的關鍵。
CT血管造影成像（CTA）是目前評估顱內動脈瘤的主要影像學檢查手段，但是由於腦動脈瘤體積小和顱內血管的複雜性，即使專業的放射學專家進行診斷也需要耗費很長的時間，一些小動脈瘤還可能被遺漏。
「人工智慧+醫學影像」，是將目前最先進的人工智慧技術應用於醫學影像診斷中，幫助醫生診斷患者病情的人工智慧具體應用場景，可以廣泛用於各類病灶識別與標註，如乳腺癌、肺癌、宮頸癌等。人工智慧深度學習的使用，將有助於醫生更快更準確地診斷腦動脈瘤。
為了縮短診斷時間、提升診斷精度，華為雲EI創新孵化Lab聯合華中科技大學電信學院、華中科技大學同濟醫學院附屬協和醫院（武漢協和醫院）放射科開發了一種深度學習演演算法，可以識別CT血管造影影象檢測腦動脈瘤。
華為雲聯合團隊使用500多名患者的CT血管造影，基於華為雲一站式AI開發平臺ModelArts來訓練模型，然後用另外534張CT血管造影資料集測試，其中包括649個動脈瘤。
整個資料顯示，該演演算法檢測出了649個腦動脈瘤中的633個，靈敏度為97.5%。研究還發現了在最初的臨床評估中被忽略的8個新動脈瘤。
「深度學習演演算法在檢測動脈瘤方面表現出了出色的效能。我們發現，在最初的臨床診斷報告中被忽略的極少數動脈瘤，被深度學習演演算法成功地識別出來了。」 參與該聯合專案的武漢協和醫院放射科專家龍茜博士表示到。不僅如此，通過檢測結果顯示，深度學習演演算法在腦動脈瘤的診斷中具有潛力，有望在臨床上作為第二意見的診斷工具。
幫助醫生，而非取代
AI有許多優點，主要是因為其不受經驗水平、工作時間和情緒等影響人類表現的因素的影響。對於三甲醫院來說，人工智慧+醫學影像的引入可以改善傳統高度依賴醫生人工讀片模式，在一定程度上緩解醫學影像診斷的壓力，同時亦可滿足三甲醫院的科研需求。
對於基層醫院來說，相比於三甲醫院，其對複雜影像的處理能力、判斷能力更為薄弱，因此誤診漏診率更高。人工智慧通過把影像診斷結果進行前期的分析和處理，可以提高篩查數量，降低誤診漏診率，進而提高綜合醫療水平。
" 與華為雲合作開發 AI 深度學習演演算法的目的是幫助影像科醫生，而不是取代他們。未來需要進一步收集、分析、驗證更異構的高品質資料，進一步驗證該演演算法，這是評估其推廣性和對日常臨床工作適用性的關鍵，需要 AI 演演算法專家、影像科專家等進一步通力合作。"龍茜博士說道。
做醫療行業的助力者
在醫療行業，華為雲的EIHealth平臺致力於打造醫療行業人工智慧的「黑土地」，支撐生物技術公司、醫院、製藥公司等進行AI和數位化轉型，突入行業的深水區，找到業務發展的第二曲線。他還講到，目前，EIHealth主要覆蓋基因組、臨床研究和藥物研發三個方向。
在2020年的抗擊新冠肺炎戰鬥中，EIHealth在以上三個領域取得了諸多成果，多方面助力抗疫，實現了平臺自身價值的最大化。
例如，在武漢，武漢希望組和華為組成聯合團隊，在無固定IT基礎設施的臨時醫院，實現並驗證了基於三代測序技術的新冠病毒快速基因檢測技術。
在廣東，華為雲EI團隊協助廣東省再生實驗室，加速新冠肺炎影像AI模型開發，完成新冠肺炎影像AI模型訓練，並且聯合華中科技大學、藍網科技共同推出AI輔助醫療影像篩查服務。服務整合了華為雲端的AI+CT推理服務，可以直接給到醫院供臨床醫生使用。
不僅如此，國際頂級人工智慧醫學影像學術會議 MICCAI（國際醫學影象計算和計算機輔助干預會議）在 2019 年、2020 年連續發表了華為雲人工智慧醫學影像分析團隊 5 篇論文，涵蓋宮頸癌篩查、腦中風分割、心室分割以及平片診斷報告自動升生成相關領域研究成果。
本文分享自華為雲社群《華為雲AI輔助檢測腦動脈瘤，提升醫生診斷靈敏度10個百分點》，原文作者：技術火炬手 。