百度「AI战疫」：首次开源肺炎CT影像分析模型，让诊断从分钟到秒

自疫情爆发以来，多家科技公司纷纷加入了抗击疫情的战役中。

其中，排查疫情是这场战役的重中之重，而CT影像已成为新冠肺炎筛查和病情诊疗的重要依据。

然而，在当前疫情诊疗的关键时期，存量患者和新增患者总体数量庞大，医生需要对患者不同进展期的多次 CT 影像检查进行随访对比，以对患者的病情发展和治疗效果进行精准评估。

采用传统目测检视的医学影像检查手段，医生不仅工作量巨大，也难以对患者病情做到精准评估和及时对比。

在全社会抗击疫情医疗资源紧张、医生超负荷工作的情况下，超量的 CT 影像检查对一线抗疫工作形成了巨大的医疗资源需求挑战。

实际上，用 AI 进行医学影像分析，并辅助诊断，已经非常多的应用案例。就在昨日（2.28），百度联手连心医疗，正式推出了“基于 CT 影像的肺炎筛查与病情预评估 AI 系统”，并且已经在湖南郴州湘南学院附属医院投入使用。

一、从分钟到秒

据报道，一位新冠肺炎病人的CT影像大概在300张左右，这给医生临床诊断带来巨大压力，医生对一个病例的CT影像肉眼分析耗时大约为5-15分钟。

而首先落地在湘南学院附属医院的这套 AI 肺炎筛查和预评估系统，可在几十秒内完成对患者 CT 影像的病灶检测、病灶轮廓勾画、双肺密度分布直方图及肺部病灶的数量、体积、肺部占比等全套定量指标的计算与展示。

其中，该系统在测试数据集上的病灶检测精度和召回率分别达到92%和97%，做到在保证高病灶检出精度的基础上防止漏检。

除了可快速检测识别肺炎病灶，为病情诊断提供病灶的数量、体积、肺部占比等定量评估信息。该系统同时还辅以双肺密度分布的直方图和病灶勾画叠加显示等可视化手段，为临床医生筛查和预诊断患者肺炎病情提供定性和定量依据，提升医生诊断和评估效率。

基于 CT 影像的肺炎筛查及病情预评估 AI 系统