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    1. 平安AskBob醫生在國際期刊《NatureCommunications》發表骨盆髖部損傷輔助診斷智能影像模型

      2021-03-25 10:56

      近日,平安醫療科技研究院、平安智慧城市、平安健康與臺灣長庚醫院在亞太地區知名的創傷外科科室合作,在國際知名期刊《NatureCommunications》(Nat.Commun, 影響因子12.1)上發表關于智能影像輔助骨盆髖部普遍性損傷診斷論文《AScalable Physician-Level Deep Learning Algorithm Detects Universal Trauma onPelvic Radiographs》。該論文的共同第一作者和通訊作者分別來自平安醫療科技研究院和臺灣長庚醫院。

      這是平安在智能影像技術上的又一成就。平安智能影像技術已先后獲得了多個世界級大獎,且已覆蓋人體9大系統,支持CT、X光、超聲、眼底相機、眼底OCT等多種設備。平安智能眼部OCT篩查系統的研究過程中,還先后進入上海、深圳等多個社區開展“一碗湯”距離的醫療資源下沉,社區老人可接受到快捷篩查,看病直連對口三甲醫院,與深圳市眼科醫院合作的“人工智能輔助慢性致盲性視網膜疾病社區篩查及綠色轉診——新時代醫防模式的探索”獲得了由深圳市衛健委主辦、深圳市醫院管理者協會承辦的2020年深圳市現代醫院管理創新項目“簕杜鵑”獎。在疫情期間,平安智慧醫療新冠閱片系統還為超過1,500家醫療機構提供服務,應急支援到羅馬尼亞、印尼等地多家醫院,幫助合作醫療機構放射科醫生為近兩萬名疑似患者進行智能閱片服務,并通過了由工信部科技司指導,中國信通院、中國人工智能產業發展聯盟、醫學人工智能研究與驗證工信部重點實驗室聯合開展的肺炎AI測評,獲得了工信部公布的對“在科技支撐抗擊新冠肺炎疫情中表現突出的人工智能企業名單”的認可。

      本次研究首次提出了一個可檢測髖部X-ray影像中全部可見的放射骨折類型的測量模型。該模型通過患者骨盆X-ray影像,自動對X-ray影像中的所有部位進行檢測,輸出結果并提示骨折位置。測量范圍包括但不限于:髖部骨折、骨盆骨折、股骨骨折、髖關節脫臼、人工關節周邊骨折等,可以為醫生提供關鍵可用的臨床診斷信息。

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      研究團隊利用大型醫學中心創傷急診科1888名患者的骨盆X光影像數據進行測試,運用AI技術判斷骨折結果和位置。結果顯示,該模型的預測精度達到92.4% (90.8%的敏感度,86%的陽性預測值和95.4%的陰性預測值)。結合深度學習和特征金字塔網絡模型,在保證檢測速度更快的前提下,該模型極大地提升了檢測準確度,可以進一步加快患者治療進度,改善高?;颊咧委熜Ч?,通過早發現早治療,合理減輕患者的經濟負擔。

      跟之前AI系統不同的是,該模型可以檢測圖像上適用于所有X光內可見的所有骨折類型,解決了之前單一病種AI系統檢測的局限性,符合真正的臨床流程,進一步減少醫院部署成本,方便醫師使用,從本質上解決了檢測全面性的問題,從而實現“病人受益,醫生愛用,醫院可以信賴”。

      髖部骨折主要發生在年長者和重大外傷患者身上。對于老年人來說,摔倒或扭傷等創傷造成的髖骨骨折和骨盆骨折是骨質疏松性骨折中的一種常見且嚴重的類型。據中國老年醫學學會骨與關節分會發布的《老年髖部骨折診療專家共識(2017)》,1996年全球新發老年髖部骨折約為170萬例,隨著人口老齡化,預計 2050年全球老年髖部骨折患者預計將高達630萬,亞洲將占比50%以上。骨折雖不直接致死,但并發癥眾多,且由并發癥導致致死率極高?;诂F有的醫療情況,無法保證患者在治療的“黃金時間”(24小時)內得到確切的診斷。所以,如何降低漏診率、提高檢測全面度是目前行業公認要解決的問題。

      在與臺灣長庚醫院四個科室的23位醫生合作(AI+醫生)使用中,結果發現,其漏診率都有大幅下降。其中,急診科醫生使用AI系統之后,漏診率從9.7%下降至0.7%,住院醫師漏診率從11.3%下降至1.58%,專家醫師漏診率從6%下降至0.5%。AI骨折系統在檢測敏感度和特異度等定量指標方面,較為明顯地超越急診科醫生和住院醫師,逼近并略好于放射科醫生及部分骨科??漆t生。

      目前,該論文所采用的AI髖部骨折檢測技術已在臺灣長庚醫院地兩個院區的真實臨床環境中部署近八個月,有效幫助降低疑難高危病人的漏診率。

      王昕寧/文

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