AI 技术如何助力医生抗击新冠肺炎?

这是一场波及全球的大流行病。
为了高效和有效地控制疫情传播,
我们需要竭尽所能募集有生力量,
甚至需要借助 AI 技术。
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AI 技术也能为新冠肺炎的管理出一份力量

免费在线解决方案

Lunit 开发了可帮助放射科医师判读 X 光胸片的 AI 软件。这款软件名为 Lunit INSIGHT CXR,可发现多种可作为新冠肺炎 (COVID-19) 感染指征的影像学表现,包括肺实变

鉴于当前疫情爆发的形势,我们发布了一个特别版 Lunit INSIGHT CXR,以支持医疗机构更好地管控新冠肺炎。目前,韩国和巴西的多所医院已经在采用这款解决方案管控新冠肺炎,帮助其执行患者分类和监测。

韩国大邱附近一家新冠肺炎医护中心的医务人员正在用 Lunit INSIGHT CXR 检查患者的 X 光胸片。

我们能提供哪些帮助

借 AI 之力保持医院高效运转

当前的新冠肺炎疫情让全球各地的医疗服务机构不堪重负,他们需要承担大量的检测、诊断和治疗任务。尽管 PCR 是一种能够有效确诊患者是否感染了新冠肺炎病毒的检测方法,但这种方法需要耗时多达 2 天(甚至更久),因此会造成关键的患者诊治决策延误。这可能造成巨大的安全隐患,毕竟诊断延误就可能导致病毒进一步传播。
X 光胸片检查可快速、有效且经济地评估与新冠病毒相关的肺炎。我们建议利用 AI 工具,用来支持 X 光胸片的判读,具体如下。

Lunit INSIGHT CXR 用于新冠肺炎响应的用法建议

  • 病例超负荷期间将其用作支持工具,以免因医护团队超负荷工作而导致判读质量下降
  • 在获得 PCR 结果之前,将此解决方案与便携式 X 光检测设备配合使用,以获得快捷检测结果并制定相应决策
  • 用于为轻症患者执行必要的定期监测,以根据症状进展情况对患者进行鉴别和/或分类

> 尽管 ACR 和 CDC 目前不建议在封闭空间中使用 CT 或胸部 X 光检查,以免病毒通过空气或表面传播,但 ACR 也指出,如果出于医学考量确有必要,医疗机构可以考虑部署便携式放射线照相装置,毕竟这种便携式装置的感染风险相对较低。

实际应用案例

韩国和巴西

韩国已部署 Lunit INSIGHT CXR 来协助诊断大邱地区患者——大邱是韩国疫情最严重的地区,约有 8000 例确诊感染新冠肺炎病毒的患者(约占韩国国内病例数的 85%)。(截至 2020 年 3 月 30 日)

首尔一家大型大学附属医院在大邱市兴建了一家医疗中心,医生可在此对患者进行远程检查,并通过视频电话会议提供医疗咨询服务。患者 X 光胸片会直接发送给位于首尔的放射科医师,随后这些医师在首尔利用 Lunit INSIGHT CXR 即时检测和诊断新冠肺炎病毒感染情况。

该系统可及时、及早地发现感染患者,并视需要安排将患者直接送至更大规模的医院,接受妥善治疗。

首尔一名医护人员正使用 Lunit INSIGHT CXR 检查患者 X 光胸片。

出于检测和确认需要,巴西PreventSenior 安装了Lunit INSIGHT CXR,PreventSenior 是巴西最大的联网医院之一,在圣保罗大都市区共有 10 个服务网点。PreventSenior 是利用 X 射光胸片筛查轻症患者的新冠肺炎检测中心之一。

截至三月下旬,该机构已部署 Lunit INSIGHT 并分析了 3000 多份新冠肺炎疑似病例的 X 光胸片。这里的医务人员告诉我们,Lunit INSIGHT CXR 为他们提供了极大的帮助——“尤其是在患者分类方面”,毕竟医院目前存在“放射科医师少、患者过多”的窘迫局面。

巴西一家新冠肺炎中心医务人员正使用 Lunit INSIGHT CXR 检查 X 光胸片。

在线帮助

提供免费的新冠肺炎分析功能

为帮助医护人员应对当下疫情的严峻形势,我们免费开放了在线即时 AI 分析功能,让医护人员可以在 X 光胸片上发现可能表示感染了新冠病毒相关肺炎的影像学表现。我们衷心希望这种免费服务能够成为一种有力的支持工具,帮助医疗服务机构诊断和治疗新冠肺炎。

每个用户每天最多可上传 20 个病例——如果需要分析更多病例,以涵盖大量新冠肺炎疑似患者,烦请发送电子邮件至 contact@lunit.io,我们将全力相助。援助。

初步研究

利用 AI 技术分析新冠肺炎病例

我们使用来自新冠肺炎患者的数据开展了一项研究,初步研究结果表明,Lunit INSIGHT CXR 能够检测肺实变——作为肺炎感染指征的一项主要影像学表现。AI 技术展现出的判读表现与放射科医师相当。

在此项研究中,我们收集了六例入院时已确诊患有新冠肺炎的患者的 AP(正位,从胸部前侧拍摄)X 光胸片。所有患者均已通过胸部 CT 检查确认患有肺炎。根据放射科医师对 X 光胸片的判读,有三例患者的病灶清晰可见、一例患者的病灶无法界定,另有两例患者的病灶不可见。

在对这些影像进行回顾性分析时,我们的目标是将放射科医师的人工检测表现与 AI 技术的检测表现进行对照比较,以确定我们的 AI 技术的检测水平能否达到与人类专家相当甚至更高的水准,能否基于新冠肺炎病毒感染患者的 X 光胸片正确查明病灶。结果表明,AI 技术能够检测到与放射科医师检测到的相同病灶,展现出同等水准的检测表现。

病例 01

左肺中部至下肺区存在一处模糊不清的斑片状增厚影,可能难以判读。Lunit INSIGHT CXR 正确检测到了病灶,异常评分为 34.0%。

病例 02

正在接受 ICU 监护的患者的普通 CXR 影像,显示双侧下肺区存在斑片状毛玻璃样影。Lunit INSIGHT CXR 正确检测出异常评分为 72.0% 的病灶——尽管在影像中,有许多医用导管、中心静脉导管和体外医疗器械彼此交叠。

病例 03

右肺中部至下肺区周围可见多灶性斑片/结节性实变和毛玻璃样影。Lunit INSIGHT CXR 正确检测到了病灶,异常评分为 76.0%。
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