专业的胸外科医生或者影像学医生至少看5-10分钟的肺部CT图像，这套系统只需要20秒就能看完，对肺小结节的筛查灵敏度高，理论上能筛查出所有2mm以上的肺部结节，结节检出率高达93%，而医生人工判读的检出率仅为70%。同时，系统可自动“写”出每一个肺小结节位置，还能出具初步诊断报告。
这是由重庆大学自动化学院与重庆大学附属肿瘤医院胸外科联合研发的“基于CT影像智能分析的肺小结节精确诊断系统”。
在重庆大学A区主教楼，上游新闻•重庆晨报记者见到了重庆大学自动化学院尹宏鹏教授与他的团队。
据介绍，我国肺癌的发病率和死亡率居所有恶性肿瘤首位，而晚期肺癌发现占比55%，5年生存率只有4.7-6.0%，早期肺癌治疗5年生存率可达82%甚至更高。越早发现肺癌，治愈的几率就越大。前期孤立性肺结节为早期肺癌的主要表现形式，因此，肺小结节的精准诊断对于早期肺癌的“早发现、早治疗”具有临床意义。
据尹宏鹏教授介绍，目前对于肺小结节最单纯的检查方式，就是由医生对CT图里的肺小结节进行人工筛查，而一位病患的一组CT图至少有200多张，甚至能达到500-600张。
如果只是用肉眼看，首先是耗时长，目前最有经验的医生需要5-10分钟才能看完一个病人的影像图。其次，对于直径较小、密度浅淡的肺小结节，人工判读容易出现漏诊。
尹宏鹏表示，“我们就想到，能否研究一种算法，帮助医生去‘看’影像图，自动肺小结节，减轻医生的负担”。于是他和重庆大学附属肿瘤医院胸外科副主任王志强博士组建了医工融合团队，采取人工智能技术对肺部CT影像进行智能分析，深入挖掘CT影像诊断案例，实现肺小结节的精准诊断。
“我们采用了先进的图像处理技术与人工智能技术，通过计算机模拟医生看结节的过程，基于人工智能的方式开发了这套系统。”尹宏鹏表示，该系统检测一组CT图像，只需要20秒，可以把所有的结节检测出来。系统还会自动将发现的结节进行分类：比如实性结节或非实性结节等。
记者看到，在系统运行演示中，系统将每一个结节的大小、位置自动标识出来。几乎在同一时间，初步的诊断意见书已经“写”好了。尹宏鹏说：“这可以给医生一个初步的诊断意见，不仅节约医生的宝贵时间，而且病人的等待时间也会大量减少。”
据记者了解，该项目目前已在重庆大学附属肿瘤医院胸外科进行小范围试用。
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上游新闻•重庆晨报记者 付迪西 实习生 刘宁
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