「疫情期間，我們開發的皮膚病人工智慧自測在『騰訊健康』上日均用量達到20萬人次。」上海體素科技創始人丁曉偉博士說。而在疫情發生前，這家人工智慧小企業的皮膚自測產品每天用量為1—2萬人次。機會總是留給有準備的人，微信小程序的皮膚自測今年1月20日上線，正好趕上這波網際網路問診高峰。
用量激增的同時，體素科技也像其他科技型中小企業一樣遇到麻煩，很多業務進度明顯放緩。不過在肺部CT人工智慧識別這個領域，公司與上海交大醫學院附屬瑞金醫院合作，使人工智慧系統識別肺炎的敏感性達到95%以上。在瑞金醫院醫務處處長、盧灣分院院長陸勇看來，此次疫情推動了人工智慧輔助診斷的發展。
兩周打造出肺炎智能系統
2016年，畢業於上海交大的丁曉偉瞄準人工智慧治療這一新業態，創立了體素科技，獲得騰訊、紅杉資本等投資。「國內外有一批人工智慧醫療企業誕生於2016年，我們都在找出路，探索人工智慧在醫療行業適合做哪些事。」他告訴解放日報·上觀新聞記者，「我的理解是，應該讓人工智慧憑規模效應滿足醫生資源不可及的需求，比如大吞吐量的肺部CT閱片、皮膚病自查、眼底糖網篩查和小兒視力障礙篩查。」
據陸勇介紹，瑞金醫院已與體素科技合作兩年。雙方圍繞國家標準化代謝性疾病管理中心（MMC）項目，開展了糖尿病視網膜病變的人工智慧識別和篩查。這種視網膜病變簡稱糖網，發生率隨著患糖尿病時間增加而提高。然而，內分泌科醫生不會檢查眼底，眼科醫生通常很忙，在這種醫生資源不可及的情況下，人工智慧就能大顯身手。經過大樣本的深度學習，人工智慧系統對眼底圖像的糖網識別準確率已與眼科醫生不相上下。對於白內障、可疑青光眼等其他所有眼部病症，這個系統也能準確識別。
雙方還在胸部CT人工智慧輔助診斷方面合作，實現了多器官多病種識別。在肺部，人工智慧系統除了能識別結節外，還能檢出磨玻璃斑片影、條索影、肺氣腫肺大泡等病灶；在肺外，能檢出肝、膽、腎區域的囊腫、結石等病灶。目前，這個胸部CT輔助診斷系統已覆蓋92.6%的高發常見病灶，綜合準確率超過91%。
疫情發生後，丁曉偉帶領團隊立即行動起來，與瑞金醫院盧灣分院、上海市第一人民醫院南院等合作，耗時兩周打造出胸部CT多病種輔助診斷系統（肺炎優化版）。那時，公司很多員工在外地，他們就在家裡參與開發系統。「好在我們是軟體類科技公司，可以在家復工。」丁曉偉說，「當然，疫情還是給公司業務帶來了不利影響，與醫院開展的幾個合作項目都停了下來，但是危中有機，我們針對新冠肺炎很快升級了輔助診斷系統。」
肺炎識別敏感度超過95%
近日，在上海交大立項支持下，瑞金醫院與體素科技聯合開展了「基於人工智慧的肺炎CT影像診斷和分診」項目。這是一項回顧性研究，他們將醫院存儲的200多例新冠病毒肺炎患者和其他肺炎患者的CT影像取出，讓胸部CT多病種輔助診斷系統（肺炎優化版）進行識別。測試發現，人工智慧識別敏感度達到95%以上，有典型肺炎徵象的新冠病毒感染者CT影像基本都被這個系統快速準確「揪出」。
「這項研究表明，人工智慧對CT影像的輔助診斷大有可為。」陸勇分析說，像瑞金醫院這樣的大型三甲醫院，胸部CT日均檢查量達到1000例以上，給放射科醫生帶來很大壓力。如今，滬研人工智慧系統已能做到胸部CT多器官多病種識別，準確率和效率都很高，而且能24小時不間斷運行，每天可識別近3000例CT影像。「放射科的理想工作狀態，是每天早上，醫生打開人工智慧終端，查看所有影像的標識和提示，隨後對其中的重點標識和提示影像進行人工研判。這在技術上已能實現，可以大幅減輕醫生的工作負荷，讓醫生把主要精力用於診斷疑難危重病例。」
用科技支撐線上智能診療
疫情來襲，人工智慧對皮膚病的輔助診斷價值也得到突顯。丁曉偉說，他們在與網際網路醫療平臺合作中發現，線上診療中約有50%的病例是皮膚病，日需求量未來有望達到百萬人次。拍一張有症狀的皮膚照片，通過網絡傳給醫生診斷，十分便捷。然而皮膚科醫生畢竟數量有限，所以體素科技成立後就瞄準這片科技創業藍海，2017年推出第一版皮膚病智能問診系統。
目前，這個系統已能識別150多種皮膚病，病種覆蓋率達到95%。在微信裡打開「騰訊健康」或「體素膚知匯」小程序，上傳照片，它就能給出輔助診斷和治療參考意見。國內疫情發生後，網際網路診療需求激增，「騰訊健康」皮膚自測的日均用量達到20萬人次，著實火了一把。
「我們要利用這個勢頭加快技術研發和多方合作，為網際網路和人工智慧診療提供科技支撐。」對於這家科技型小企業的未來發展，丁曉偉信心滿滿。隨著國內疫情明顯好轉，體素科技參與的人工智慧糖網篩查系統臨床試驗已重新啟動，在北京協和醫院等3家醫院進入收尾階段。不久的將來，這個系統有望作為醫療器械獲批上市，為國內糖尿病基層篩查提供得力助手。