醫學影像AI輔助臨床後,受益最大的是剛踏入影像科一線工作的醫生

　　當前，AI在醫療中的應用越來越廣泛，尤其是醫學影像輔助診斷系統，已經覆蓋多種常見癌種的篩查，產品本身也已經可以嵌入醫生的工作流程。在醫療AI產品落地試用的過程中，醫生會獲得怎樣的幫助，誰又是會是AI落地最大的收益者。對此，動脈網近日在首屆全國放射住培醫師影像技能大賽上了解了一些醫生的看法。

本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/201807/382785.htm

　　在首屆全國放射住培醫師影像技能大賽上，推想科技為此次大賽提供指定的AI輔助篩查產品，真實模擬影像科醫生診療全流程。在比賽中，推想AI配合選手讀片的比賽環節，讓剛剛踏入影像科一線工作的醫生可順利完成高難度讀片任務，其中包括微小結節識別、磨玻璃結節識別以及影像薄層面上結節的甄別工作。

　　此外，值得一提的是，在半決賽與決賽環節中，推想產品充分展示了其易用性的特點。初次接觸推想產品的參賽隊員只經過賽前短短幾分鐘的培訓，即可熟練運用。

　　對剛踏入臨床一線工作的放射科醫生幫助最大

　　動脈網從推想科技了解到，參加此次比賽的醫生多為在一線工作的放射科醫生，AI進入臨床後對剛進入一線工作的醫生幫助也是最大的。

　　在放射科，科室主任和一些知名的放射科專家，他們每天工作量很大，但是這些工作很多是關於科研、教學。只有那些疑難的片子才會就轉到這些專家的手上，進行最後的確診，有些普通醫師拿不準的片子也會尋求專家的幫助，但是這隻佔到醫院接診量的一部分。

　　據動脈網了解，很多大三甲醫院的放射科主任醫師和副主任醫師每周工作時間是有限的，每天數百份的讀片任務他們需要普通醫生先進行初篩，有疑難問題再由他們會診。

　　對於一名主要工作為閱片的放射醫生來說，尤其是剛進入到一線的工作放射醫生，由於工作經驗不足，工作量大，他們在工作中也會產生不必要的漏診。

　　經過了解，醫生最在意的事情是出現漏診。因漏診引發的醫療事故將對放射醫生的職業生涯造成極其不利的影響。除了漏診，放射醫生和臨床醫生也同樣擔心假陽性過多，假陽性過多不僅會增加醫生的工作量，造成過度醫療，而且還會給患者帶來恐慌心理，對後續的觀察、隨訪、治療造成影響。

　　而增加推想AI輔助診斷的診斷路徑中，醫生只需經過短時間的培訓及適應，依靠AI產品智能化前處理技術，一次點擊即時呈現所有預測結果，醫生只需去除少量假陽，輕鬆將閱讀肺結節的耗時壓縮至十幾秒。

　　另外，在使用醫療AI產品的過程中，新進入臨床的一線放射醫生也是與醫療AI互相學習的過程，經過幾年的打磨迭代，推想的醫療AI產品已經得到認可，普通的放射醫生在實際工作中很多時候都會參考醫療AI給出的建議，這也是醫生自我學習進步的過程。同時，醫療AI系統畢竟沒有做到盡善盡美，醫生的建議也會幫助醫療AI產品迭代。

　　對於科室來說，在醫療AI的幫助下，醫生可以快速的成長，縮短醫生的培訓時間，減緩專家醫生的教學壓力。

　　醫療AI產品進入臨床給一線醫生另一個最大的幫助是讓他們從大量的閱片工作中解放出來，有時間從事一些臨床研究。

　　長徵醫院影像醫學與核醫學科主任劉士遠教授近日在第五屆錢江國際醫學影像論壇上表示，閱片工作是最佔用放射醫生時間，同時也是最應該交由AI來做的工作。放射醫生從閱片的工作中解放出來，才有時間從事臨床研究，快速成長。

　　落地基於醫生認可的魯棒性、易用性和準確性

　　醫療是一個嚴謹的事情，對於一個一線工作的放射醫生來說，之所以願意放心的使用推想科技的產品，主要是因為推想產品擁有被專家醫生認可的魯棒性、易用性和準確性的特點。

　　關於易用性，上文提到，醫生一次點擊即時呈現所有預測結果。醫生的工作只是去除少量假陽性。

　　關於魯棒性和準確性，推想科技表示，公司AI醫療產品針對各個廠家的CT設備，涉及到的常規劑量和低劑量篩查都能提供可靠的分析結果——漏診率極低，假陽率不高，特別是系統對於微小結節和磨玻璃密度結節敏感度很高，可以有效幫助醫生減少在高強度工作中容易出現的漏診。

　　福建醫科大學附屬福州市第一醫院謝醫師評價說：「目前咱們產品對AI結節識別的效果非常敏感，有些增殖灶和微小結節也都能篩查出來，效果還挺好，基本不會漏，只需要再針對性的鑑別一下，還是比以前輕鬆多了。」

　　推想科技表示，截至2018年2月統計，在復旦全國醫院的排行榜中，排名前10的醫院，推想科技的AI已部署上線7家;前50的醫院推想科技AI系統已進入25家。

　　不久之後，公司即將推出產品的4.0版本，將介入14的診斷的緩解。未來，推想科技不僅要服務三甲醫院的放射科，還要將產品下沉服務醫療資源更為短缺的基層醫療機構，滿足現在日益增長的影像篩查工作。