湘雅二醫(yī)院研究基于影像組學的新冠肺炎自動診療模型

湘雅二醫(yī)院研究基于影像組學的新冠肺炎自動診療模型

可又快又準鑒別新冠患者

湖南日報11月17日訊(全媒介記者 周陽樂 通訊員 郭三元 段愛珍)冬日是流感病毒多發(fā)季度，醫(yī)院發(fā)燒門診怎樣初期有效地從大批發(fā)燒患者中發(fā)掘并診療新冠肺炎?記者今日從中南大學湘雅二醫(yī)院得悉，該院放射科主任劉軍老師率領(lǐng)隊伍借助影像組學及深度學習的方式，研究了高效、高確切率的新冠肺炎自動診療模型，可用來臨床輔助診療，提升診療效益，并已通過省科技廳驗收。 

據(jù)悉，2020年新冠肺炎疫情爆發(fā)此后，省科技廳聯(lián)合省財務廳快速公布抗擊新冠肺炎疫情應急專題，采用特事特辦的方法立項52項，劉軍隊伍“基于深度學習的新式冠狀病毒肺炎自動迅速診療及臨床抉擇輔助體系的研發(fā)”申報到項目，并獲得豐盛成果，已順遂通過驗收。 

在項目施行一年時期，他們奔赴武漢等抗疫前線，通過深度學習信息解決技術(shù)訓練CT圖片并且臨床信息，創(chuàng)建了3個新冠肺炎嚴重水平分級人工自動模型及3個辨別診療人工自動模型，能輔助臨床醫(yī)師迅速篩查可疑患者，從而到達早篩查、早隔離、早診療、早治愈的目的。 

劉軍簡介，在他們展開的一項大范圍多核心研發(fā)中，歸入了武漢的2447例新冠肺炎患者和800例非新冠肺炎患者的肺部CT圖片成為訓練集，歸入了分別來自高、中、低危害地方發(fā)燒門診的共2120例患者肺部CT圖片并且722例方艙醫(yī)院接診的新冠肺炎患者肺部CT圖片成為外部驗證集，開發(fā)了1個基于U網(wǎng)絡的人工自動模型進行新冠肺炎的智能診療，并在1個含蓋了100例新冠肺炎患者肺部CT圖片的信息集上，將該模型的檢查效能與影像科醫(yī)師的鑒別結(jié)果進行較為。 

“自動診療模型報表1例陰性病例的平均時間是0.55分鐘。與之相比，放射科醫(yī)師完結(jié)1例陰性病例初閱并完結(jié)報表的平均時間是16.21分鐘，進行報表核驗和簽發(fā)的平均時間是23.16分鐘。以及，自動診療模型的評判結(jié)果與放射科醫(yī)師的評判結(jié)果擁有較好的一致性。因此，該模型能迅速、有效地進行新冠肺炎患者的鑒別，有望在發(fā)燒門診大范圍應用，輔助迅速發(fā)掘可疑患者，減小人群集結(jié)時間?！眲④姳硎荆鹿诜窝鬃詣釉\療模型的建立，極大水平提升了放射科醫(yī)師的工作效益，以及可以提高不同型號肺炎辨別的確切度，有望為將來重要公共事情的應付供應新的處理計劃。 

[責編:曾璇]

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