腾讯优图AI肺结节诊断模型 被知名医学期刊Oncologist收录
作为国内计算机视觉人工智能领域的领先者，腾讯优图实验室团队在AI医疗领域取得了新的研究进展。
近期，腾讯优图实验室联合广东省肺癌研究所吴一龙教授/钟文昭教授团队，与清华大学及国内多家中心呼吸科、放射科团队等共同开发了基于卷积神经网络算法的肺结节诊断模型，有望辅助医生提高肺结节检出率，同时兼顾良恶性诊断准确率。据悉，该研究成果已被全球癌症领域知名医学期刊《肿瘤学家》(《THE Oncologist》)收录并全文发表。
长期以来，患者检查肺结节产生的CT图像完全依赖医生经验判断，随着低剂量薄层CT的应用，CT分析工作量激增，大大占据了放射科医生有限的工作时间和精力，容易出现较高的误诊率。腾讯优图实验室推出的肺结节诊断模型有助于降低放射科医师日常CT读取工作量，提升肺结节病变的检出率，从而使得更多患者能够及时得到早期治疗干预，降低肺结节恶性癌变的风险。
AI辅诊准确度达96%，达到经验丰富的专科医师水平
据腾讯优图的研究员介绍，该研究使用改进的深度神经网络和具有病理金标准标签的大数据集，对基于深度学习的模型的应用进行了优化，并将其推广到真实医疗环境中。
算法收集了来自广东省人民医院呼吸科放射科、中山大学附属第三医院放射科、佛山市第一人民医院放射科及广州市胸科医院放射科等多中心数据进行模型训练和验证，最大限度地降低了假阳性和假阴性结果。
合作团队将模型算法的诊断结果，与经验丰富的医师团队进行比较，发现其诊断效力与医师团队评估结果相近，在灵敏度即检出率(96%)上甚至超过医师团队。
在分析阶段，主要包括三个模块，首先是预处理模块，重建3维图像为标准化的切片厚度和分辨率，以避免不同CT机器的误差;其次是结节诊断模块，建立3D肺结节检测网络获得重建图象的3D特征;最后是输出模块，在结节诊断网络计算出所有结节的恶性评分后，对其进行融合以得出最后的图象级恶性评分。
推进视觉AI在医疗领域落地，让AI普惠于民
此次推出的深度算法模型，已经不是腾讯优图在AI辅诊领域的首次探索。早在去年8月，优图团队还连同四川大学华西第二医院、四川大学华西第四医院、四川省第二中医医院共同启动了肺结节筛查临床预试验。腾讯优图糖网分期诊断AI通过对数十万张眼底照相进行筛选、标注和深度学习，建立了高精度诊断模型，准确率超过97%;打造的业界首个AI宫颈癌前病变筛查算法也已经超过普通医生(平均)诊断水平。
需要指出的是，虽然AI能辅助医生进行筛查，但AI并不会取代医生，仍需要医生对恶性肿瘤下最终诊断。作为腾讯觅影核心AI技术的提供方，腾讯优图将持续通过腾讯觅影，与更多医院及医疗机构展开合作，让技术真正应用落地。
目前，腾讯觅影已与国内超过100多家顶级三甲医院达成合作，共同推进AI在医疗领域的研究和应用。此外，依托腾讯云的服务器，腾讯优图具备进行上亿规模的模型训练及合作接入，为技术落地提供有力的服务保障。未来，AI+医学有望在推动各级医疗系统诊断同质化，减轻医生工作量，提升诊断准确率和效率方面，发挥更大的作用。
