速度更快，精度更高，助力基层，帮助青年医师成长……关于影像ai的美好未来，你在各类医学会议上还听过多少？走出高质量的研发数据集和试点医院之后，ai的实际应用效能如何？究竟能在多大程度上帮助到放射科医生，尤其是低年资医生？
迄今为止，行业会议分享及学术杂志有关ai的绝大部分公开成果都是基于某种算法的小范围内的技术可行性实验，大规模、真实临床环境中的性能验证极为少见。正因如此，本文所呈现的试验结果更显难能可贵。
研究背景及简介
此次研究由广州医科大学附属第一医院放射科曾庆思主任总体设计、指导，邓宇博士及刘艳雯医生联合国内医疗ai独角兽依图医疗共同完成，以care．ai？胸部ct智能4d影像系统为平台，以真实临床环境中的胸部ct影像为样本，探讨ai在临床真实工作环境中的使用效能，尤其是ai系统对于低年资医生在阅读胸部ct影像中的辅助作用。
广州医科大学附属第一医院放射科曾庆思主任
作为国家呼吸系统疾病临床医学研究中心及呼吸疾病国家重点实验室，广医附一呼吸科在复旦版《中国最佳医院排行榜》中连续9年占据专科排行第一，ct数量日均400人次，胸部ct数量占到了ct总量的三分之二以上，每位医生每天阅读胸部ct图像数高达3万张。自2018年8月起，广医附一放射科即引入ai影像辅助诊断系统，目前已经融入临床工作流，正在改变放射科医师的读片习惯，特别是在大量肺部体检ct诊断中，使用ai系统辅助阅片。
此次研究结果显示，ai系统在不同肺叶、不同密度的结节检出能力均与高年资医生相当，并能够显著提升低年资医生检出能力，在磨玻璃结节、4mm以下小结节等方面提升尤为明显；检出时间方面，ai系统的阅片效率是人工组的10倍以上，“ai＋医生”的阅片模式在低年资医生组中也可以节省近30％的阅片时间；但与此同时，ai系统并非“万金油”，如肺结节与胸膜增厚或支气管腔内粘液栓的鉴别，以及结节密度的判断等方面依然需要放射科医生的帮助，ai检出效能也会受到图像质量的直接影响。
广州医科大学附属第一医院放射科邓宇博士
“如何最大化早期肺癌的检出，正确的测量肺结节、准确的评价肺结节形态，选择最佳的肺结节管理策略一直是肺结节评价的核心问题，使用ai系统克服视觉评价缺陷，对病灶进行定量分析，降低缺陷报告比例是临床的强烈诉求，这也正是我们进行此次试验的初衷，”谈及此次试验意义时，邓宇博士表示，“此次试验中，ai系统在真实临床环境中表现出了较好的检出性能、效率及可靠性，对于低年资医师的辅助作用也相当明显，对于探索ai系统临床使用方式、范围、评价标准都具有重要意义。”
ai系统简介
care．ai 胸部ct智能4d影像系统是ai+医疗领域的重大突破，在市面上绝大多数ai医疗产品功能仅局限于肺结节病灶检出时，能在检出基础上更进一步，对病灶进行全面量化的智能分析，良恶性鉴别、自动进行历史影像对比，并自动生成结构化报告，全面辅助临床。
试验方法
随机抽取既往健康体检人群薄层胸部ct（扫描厚度1mm），按纳排标准筛选218份ct片作为本研究观察对象，排除ct图像有严重呼吸伪影者、图片读取不完整者、有弥漫性肺部疾病影响等情况，以最贴近临床实际阅片流程的“2名高年资医生综合各组结果进行最后判定”为金标准。
观察者
（1）高年资医生组：1名从事胸部影像诊断工作（＞10年）的高年资医生；
（2）低年资医生组：1名从事胸部影像诊断工作（＞5年）的低年资医生；
（3）ai系统：两个版本（高敏感版本、低敏感版本－又成“高敏感性高特异性”的双高版本）的care．ai 胸部ct智能4d影像系统。
试验结果
本试验共纳入218份ct片，金标准判定阳性片176份，阴性片42份。共检出619个结节，阳性片片均结节数3．5个。
1、ai系统（红色折线）在不同肺叶间检出性能与高年资医生相当，并显著提升低年资医生的检出能力。
2、ai系统（红色折线）不同密度结节间检出能力与高年资医生相当，同时，“ai＋医生”的阅片模式显著提升低年资医生检出能力。
3、ai系统（红色曲线）对于结节大小的判断与金标准之间的差异不具备统计学意义，能在一定程度上提升低年资医生结节大小判读水平。
4、ai在阅片速度方面具备压倒性优势。下图为不同分组在一小时内的阅片数量对比，ai系统的阅片效率是纯人工组10倍左右；值得注意的是，采用“ai＋医生”的阅片模式后，低年资医生的阅片效率提升了30％。
5、进一步分析可以发现：ai系统对于低年资医生的结节检出能力的提升是全方位的，能够显著提升不同肺叶、不同密度的结节检出能力；表现最为出色的是在磨玻璃结节方面的检出能力提升达到100％，在4mm以下小结节检出能力的提升也达到了50％
总结
1、ai系统在各个肺叶间的结节检出性能全面超越低年资医生，不同密度结节间检出能力与高年资医生相当，ai系统的“防漏”功能十分强大；
2、ai系统在寻找肺结节阅片耗时上具备压倒性优势，是纯人工阅片的1／10，而“ai＋医生”的阅片模式可使低年资医生阅片效率提升30％；
3、“ai＋医生”的阅片模式对于低年资医生结节检出能力的提升是全方位的，该种工作模式下高年资医生结节检出敏感性可提升至90％以上；
4、ai并非无所不能，如肺结节与胸膜增厚或支气管腔内粘液栓的鉴别，以及肺结节密度的判断等方面依然需要放射科医生的帮助，并且检出能力受图像质量影响。
可以预见的是，在放射科的胸部ct影像判读工作中，“医生＋ai”的阅片模式将成为主流，并将在需要海量阅片工作的大规模肿瘤早筛中发挥巨大价值，ai系统也将成为低年资医生成长的有力助手，成为放射科医生尤其是青年医生的必备工具。
