2023年醫院新興技術創新應用典型案例征集活動經行業專家背靠背盲審以及終審，共選出24篇典型案例，將陸續刊登出來，以饗讀者。

1、案例簡介

　　當前階段，惡性腫瘤已經成為嚴重威脅人類健康的主要疾病之一，國家層面已經將腫瘤防治納入到慢性病管理的范疇中，云南省腫瘤醫院基于云南的醫療現狀，充分利用腫瘤大數據及其相關的人工智能應用建設肺癌診療一體化項目，通過利用人工智能及醫療大數據應用覆蓋云南省腫瘤醫院肺癌診療全業務場景，涵蓋腫瘤早篩、體檢、診斷、治療、預后等各個環節，旨在打造一體化、全流程的人工智能輔助應用，助力醫院及相關醫療機構的醫生提升肺癌診療的工作效率，減少誤診漏診，降低成本。

　　云南省腫瘤醫院的肺癌診療一體化項目通過建設肺癌人工智能輔助診斷和肺癌輔助治療決策系統，實現醫院、相關學協會診療平臺及相關醫療機構之間肺癌篩查、診斷和輔助治療一體化。

2、建設與開發

　　云南省腫瘤醫院建設了肺結節-肺癌一體化診治中心，支持新型的診療一體化服務模式，同時可診斷疾病，在一體化服務上為云南省重點人群提供極低成本的診療服務。項目利用人工智能賦能云腫腫瘤一體化醫療服務，將為國內患者提供疾病自檢查性質的智能服務，并可依托云腫的醫學專家團隊，為相關醫護工作者提供高效、方便的診斷工具。

圖1 平臺架構圖

　　云南省腫瘤醫院的肺結節-肺癌一體化診治中心將成為云南省內健康醫療大數據基礎保障與應用體系的重要組成部分，項目利用人工智能，圍繞疾病的健康醫療大數據進行充分整合、深度挖掘為核心應用理念，盤活云腫積累的醫療健康海量數據，全面釋放健康醫療大數據的強大能量與人工智能應用能力。以人工智能為基礎，整合診療數據、健康服務、患者康復服務等相關信息，進行全面融合的健康醫療信息輸出，為疾病預防早篩、高危人群健康服務、患者病情全程管理提供真實有效的大數據決策支撐。

　　本項目以云南省腫瘤醫院為中心醫院，在云腫覆蓋區域內建立肺結節-肺癌一體化診治中心，提供區域內居民的一體化服務。實現多級醫院之間的醫療影像信息互通與肺結節診療服務一體化，完成區域內以患者為中心的診療服務體系，開展跨醫療單位協同合作。

圖2 系統網絡拓撲圖

3、關鍵技術

　　(1)注意力機制

　　基于注意力機制和深度學習的病灶識別技術，在深度學習的架構上，引入了注意力機制，在卷積神經網絡(CNN)抽取特征后，通過注意力模塊對不同通道和區域的特征權重進行調整，再送入下一層的網絡，使模型更加聚焦于病灶區域，降低無關身體組織對模型的影響，可明顯提高模型的識別效果。

　　(2)迭代自學習系統

　　迭代自學習系統可更好滿足模型對數據的要求，降低了數據標注的代價;目前CT數據標注的開源數據有限，直接使用CT數據訓練模型難度較大，容易造成過擬合，泛化能力差。故模型訓練采用遷移學習的方式，使用結節檢出的CT數據對模型進行預訓練，有效提高模型的迭代效率。

　　(3)高性能彈性云服務平臺

　　高性能彈性云服務平臺通過對業務透明的形式提供資源分配，支持服務的彈性伸縮和故障遷移，可根據業務量動態調整計算資源，有效應對患者突增帶來的服務壓力，避免系統訪問延遲和資源超負荷運行，同時當服務實例出現故障需要維護時，可以將負載轉移到其他服務實例實現故障遷移，保證系統的可靠穩定。

4、服務內容

　　(1)胸部CT肺結節AI輔助診斷

　　融合傳統圖像處理和深度學習多種算法對CT影像數據進行處理，如目前已經較為成熟的區域自生長算法和3D-CNN等算法，讓計算機學習和模仿醫生閱片、診斷技術，分析圖像特征，找出疑似惡性的結節，過濾無結節的CT，對結節特征進行描述，輔助醫生提高對肺結節的早期檢出率，實現肺癌的早發現、早診斷、早治療，節約醫生讀片和寫報告的時間，降低誤診、漏診的概率。借助人工智能圖像處理技術實現肺結節定位、定性診斷。基于圖像識別技術和自然語言處理技術實現結節良惡性預測。深度學習算法支持對不同時期結節追蹤隨訪。依據醫生書寫習慣，自動生成結構化報告供醫生參考。

　　(2)影像AI會診平臺

　　遠程影像會診服務是一種影像診斷中心面對申請醫院提交的影像會診申請出具影像會診意見，實現申請醫院疑難影像的快速轉移，從而為患者的早期、及時診斷和就地治療或轉院爭取時間和治愈可能的服務。項目建立遠程影像會診AI資源庫，涵蓋接入的相關醫院，為疑難雜癥提供影像AI會診服務，以保障會診平臺影像診斷質量的提升。影像AI會診平臺遵循IHE國際規范，特別是Radiology、Cardiology、Anatomic Pathology 技術框架(Technical Frameworks)，數據傳輸符合DICOM和 HL7 國際標準，實現合作醫療機構影像數據的標準化與規范化，并提供影像智能質量管理功能，保證患者影像信息在會診平臺的通用性，減少患者重復檢查的經濟負擔。影像AI會診平臺支持MDT會診平臺的無縫對接。

　　(3)肺癌輔助治療決策

　　肺癌診療輔助決策在醫療大數據機器學習基礎上，依據多維度醫學知識庫體系、基于大數據隊列形成的真實世界研究海量數據，為醫生、護士、醫技人員、科室管理者提供智能、安全、高效的決策支持。通過推薦檢查策略、推薦治療策略、推薦用藥治療方案、醫囑合理性審核、推薦術后治療策略、真實世界數據分析、患者化療后不良反應風險預測、指南推薦等功能，幫助臨床醫生做出恰當的診斷決策，提高醫療效率;解決診療過程的一致性和規范性問題;減少醫療差錯，改善臨床結果;加速醫生培養成長。

　　(4)肺癌多學科協作平臺

　　肺癌多學科協作平臺，支持不同學科的醫學專家通過協作平臺閱讀和研究遠程傳輸的肺癌患者資料，對異地患者進行的會診。利用物聯網實現協作平臺上患者影像、病理、超聲及臨床病歷信息的傳輸與共享，并利用AI技術實現會診的智能輔診工作。

5、應用效果與創新點

　　(1)數據應用創新

　　通過對肺癌患者影像圖片數據和文本病歷數據進行關聯整理，將院內臨床數據進行歸一化和結構化處理，依據多維度醫學知識庫體系、基于大數據隊列形成的真實世界研究海量數據，將患者從入院檢查到最終出院康復的多種臨床數據予以整合，可用于早期篩查、輔助診斷、推薦治療、預后預測等不同方向的人工智能產品的訓練。

　　(2)數據結構化、標準化的創新應用

　　將臨床數據歸一化與結構化處理后，探索電子病歷與人工智能系統聯動的應用效果。

　　(3)應用效果

　　云南省肺結節-肺癌一體化診治中心有效提升診療效率，患者滿意度直線上升，有效提升科室效益和影響力，目前已連入2家省外醫院、5家省級三甲醫院、以及13家地州醫院近百名專家。

　　● 對于醫院來說——降低醫院人力成本，提高醫院核心競爭力

　　● 對于患者來說——快速得知檢查結果，減少等待和重復就診

　　● 對于臨床醫師來說——提高診斷效率，減少漏診、誤診

　　● 完善AI診療平臺建設，提升肺癌診療能力

　　● 完善醫療數據平臺，挖掘健康數據價值

　　● 以診療一體化服務體系為支點，建成人工智能服務體系

　　● 以診療一體化服務體系為契機，建立人工智能健康醫療產業生態

　　(4)運行數據統計

圖3 研究量統計

圖4 醫生具體使用情況

圖5 肺部CT檢查患者與預測成功對比

圖6 檢出病灶數與真實病灶數對比

6、總結

　　云南省肺結節-肺癌一體化診治中心通過整合CT影像數據和臨床文本數據建立統一的胸部AI輔助診斷系統、臨床診療AI輔助決策支持系統，旨在打造一體化的AI智能輔助應用，實現AI技術從單一場景到全流程的覆蓋，從“看圖”到“字、詞、句、理解、研究”的過渡;通過建設一體化平臺，也進一步推進規范化、標準化診療制度和全生命周期患者服務體系建設，對腫瘤領域發病較高的肺癌的人工智能治療手段及技術的研究，以實現帶動人工智能在肺癌領域的技術革新。在推動人工智能領域發展的同時，云南省腫瘤醫院成為人工智能醫療的先行示范區域，樹立標桿和楷模，并在全省范圍內打造人工智能醫療領域深度應用典型場景，發揮人工智能的應用體驗和場景示范作用，提升城市智能化水平和市民感知度。

　　申報單位：云南省腫瘤醫院

　　聯合申報單位：零氪科技(北京)有限公司

　　技術方向：醫學人工智能、物聯網

　　業務領域：臨床應用