武大肺部救援小队 辅助医生高效诊断

患者去医院拍CT时，一位患者医生就要读数百张CT，耗时又费力。武大的“肺部救援”小队新研究出来的多中心肺部疾病智能诊断平台就可以辅助医生解决这个问题，节约诊断时间。

记者 思阳：我现在就是在武大的计算机学院，我们的肺部救援小队是用什么样的方式来帮助医生进行肺部CT的智能诊断呢，我们一起来了解一下。

一般患者拍CT时会有数百张图像，可能其中只有几张显示病灶区域，医生需要在数百张CT图像中肉眼寻找。武大“肺部救援”队研究出的多中心肺部疾病智能诊断平台，利用人工智能方法对原始CT图像进行处理和分析，可以对早期肺癌、新冠肺炎、慢肺阻灯肺部疾病进行有效诊断。

武汉大学计算机学院2021级博士生 李之豪：我们的系统就是把它的每一个片层构建成一个三维立方体一个模型，用模型把整体病灶区域进行勾勒，这样比医生诊断时间更快。

武汉大学卫星导航定位技术研究中心2021级博士生 杨博瀚：我们看到这一块有点问题，医生说这里有问题，但是无法量化说明，我们研究的平台就可以标注出来，可以量化

“肺部救援队”将一个多中心模块嵌入到每一个智能诊断算法中，形成“多中心肺部疾病智能诊断”系统，还可以根据特定医疗中心的需求，对数据进行微调，实现诊断模型的定制化、个性化。目前，团队已经完成了4种肺部疾病诊断模型的研发全流程。为了方便医生和患者的使用，团队还完成了多中心肺部疾病诊断平台网站端和手机小程序端应用原型的搭建。

武汉大学计算机学院2021级博士生 徐瑞：第一阶段由低年资医生进行诊断，第二阶段由高年资医生进行诊断，他们用肉眼进行诊断，我们的算法是对这个CT进行分割诊断，然后进行对比，我们算法达到了顶尖专家水平。可以很好辅助医生进行诊断，减少工作量。

武汉大学计算机学院2021级硕士生 宋爽：我们做了一个数据中心系统，针对各个医院的数据是内部，不流通的，我们想要做到多个中心多个数据共享，每个医院都可以共享这个知识。

武汉大学计算机学院教授 罗勇：未来前景比较看好，希望进一步提升准确性和泛化能力，系统进一步完善，不仅做诊断，还可以做愈后建议。

（来源：经视直播 记者：刘思阳 李若彤 责任编辑：王千）