四川大学华西医院(下称华西医院)13日对“肺部多病变CT影像AI筛查与辅助诊断系统”进行测试，记者在现场了解到，该系统能迅速高效地对患者胸部CT影像做出分析，发现具有“肺结节、、结核、病毒性肺炎、细菌性肺炎”等病症的影像特征。
记者了解到，该技术依托于“疾病流行病学大数据研究平台”，在华西生物医学大数据中心的牵头下，汇聚近20家医疗机构的医学研究支持，基于人工智能深度学习技术，数据来自临床确诊病例，数据的遴选、标注由华西医院放射科影像专家完成。技术研发到测试用时不到30天。
四川大学华西临床医学院影像技术系主任李真林告诉记者，CT影像是临床诊断包括新冠肺炎在内的肺部病变的重要依据，但一名患者的肺部CT影像数量在500张左右，导致医生诊断过程中工作量很大。
“这个系统能减少医生的劳动强度，对存在病变的CT影响进行初筛，避免漏诊。”李真林说，“肺部多病变CT影像AI筛查与辅助诊断系统”由此可把医生解放出来，重点关注有病变的CT影像，进而进行准确诊断。
记者在测试现场看到，当一名新冠肺炎患者的肺部CT影像输入系统，系统很快便完成了数百张CT影像的筛查，并将其中300多张标注出“肺炎”，病变位置自动打上红框提醒医生注意。此外，该系统还可对患者不同时期的胸部CT特征做出定量分析和对比，帮助医生进行疾病进展预测。
