为了更准确、更高效地为群众筛查和评估肺小结节的性质，以便肺癌的早期诊断和早期治疗。经过一段时间的测试运行，近日，人工智能肺小结节辅助诊断系统应用于海安市人民医院。
这意味着，医生联手“人工智能”，可让更多肺癌患者在早期就能得到及时治疗。
辅助诊断系统可对可疑肺小结节进行精准定位
用色框清晰标注小结节坐标提示医生
摄于/海安市人民医院放射科
据国家卫健委统计显示，2013至2015年三年中，全国累计完成放射诊疗12.4亿人次。
而“2017中国医师协会放射医师年会”数据显示，全国放射从业人员约15.8万，其中放射医师只有约8万，具有副主任医师以上职称的只有2万人。
海安市人民医院CT大厅
以此推算平均每一位影像医师每年需要处理5100多人次的报告，以每一例报告最少需要两个医师阅片和报告估算，每位放射医师全年的诊疗人次约为12000，而2万名副高以上职称的影像科医师由于有审核工作，诊疗人次将会更多。
海安人民医院放射科影像会诊中心一角
为了防止遗漏和误诊，医生往往还要再复查。这对医生的眼力、体力、耐力等，都是巨大的压力和挑战。更何况肉眼筛查难免百密一疏，特别是对于紧靠血管的肺小结节，很容易遗漏。
传统人工筛查需要医生逐个区域用鼠标不停地拖曳、放大，用肉眼一点点甄别影像的每一处可疑部位，一般需要用时3—5分钟，有的疑难的影像片甚至需要更长时间。
但是，如此巨量的审核工作对于永远不知疲倦的【人工智能】而言：
这样的工作So easy！!
人工智能（AI）系统可以对每一副图像进行地毯式筛查，避免因为经验差异和医生的视疲劳造成的漏诊。
接入云平台后，通过CT检查，一旦发现有肺结节，系统会将扫描数据实时上传到云平台，人工智能会对上传的图像数据进行自动处理，主动标记肺结节的大小、形态和密度，自动识别可疑病灶，对肺结节的性质进行初步评判。
就是说，人工智能将协助影像科医生对肺结节进行科学的、精准的初步判断，排除非肺结节的病例，判断肺结节的性质（良性、恶性），将特征性的肺结节进行标记，成为影像医生提升诊断肺结节水平的有效工具。
截至2019年2月底，海安人民医院已经通过人工智能对36例肺结节患者的图像数据进行了分析、预判，在海安医学影像诊断领域起到了很好的引领作用。
“患者关心的，就是我们应该尽力做好的。”
这是市人民医院一贯的服务理念。秉承这个理念，海安人民医院经过多方努力和精心准备，于2018年7月顺利将CT影像诊断系统接入东部战区总医院（原南京军区总医院）的医学影像大数据云平台，为肺结节的影像精准诊断打开了新的一页。
当然，正因为太过敏感，人工智能也会“报假警”，诊断出很多“假阳性”病灶，比如一些和结节密度差不多的血管，把“无病”诊断为“有病”。
因此，人工智能只能作为医生阅片的辅助，对于人类“只可意会不可言传”的经验，人工智能还无法用大数据来复制移植，最终诊断结果还是需要医生的鉴别。
哪些人需要做
低剂量螺旋CT肺癌筛查？
年龄≥40岁且具有以下任一危险因素者：
（1）吸烟≥20包/年（或400支/年），或曾经吸烟≥20包/年（或400支/年），戒烟时间<15年；
（2）有环境或高危职业暴露史（如石棉、铍、铀、氡等接触者）；
（3）合并慢阻肺、弥漫性肺纤维化或既往有肺结核病史者；
（4）既往罹患恶性肿瘤或有肺癌家族史者。来源：海安网
