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            清華大學:十晝夜奮戰!新冠肺炎智能輔助診斷系統平穩運行

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              2月25日下午16點,在武漢大學中南醫院,由中國工程院院士、清華大學教授尤政團隊,中國工程院院士、清華大學附屬北京清華長庚醫院執行院長董傢鴻團隊,清華大學精密儀器系、武漢大學附屬中南醫院、武漢科技大學附屬天佑醫院和北京精診科技公司等單位,聯合研發的“新型冠狀病毒肺炎智能輔助診斷系統”(以下簡稱為“新冠肺炎智能診斷系統”)完成部署,系統平穩運行。

              此刻,已經連續調試48小時、身處現場的清華長庚醫院肝膽胰中心醫師金爍和同樣一直在線解決問題的精儀系博三學生王博,終於大大地松瞭一口氣。

              當前,新冠肺炎疑似病例基數龐大,給臨床一線診療帶來巨大壓力,疫情波及地域廣泛,基層醫院缺乏經驗,面臨嚴峻挑戰。新冠肺炎智能診斷系統的應用就像給醫生配備瞭一位快速診斷新冠肺炎的好幫手,可同步實現智能化影像診斷、炎癥程度定量分析及臨床分型三大功能。它能在5-10秒內完成疑似病例的胸部CT篩查,並依據指南進行臨床與影像相結合的綜合分析,顯著提升新冠肺炎診斷效能,有望大幅降低臨床醫師及影像醫師的工作負荷,同時使患者獲得早期診斷和及時治療,改善患者預後和降低病死率,為上述難題提供解決方案。

              從2月3日開始傳輸數據以來,董傢鴻、尤政團隊緊密合作,克服重重困難,整整10天夜以繼日,使新冠肺炎智能診斷系統火速進入臨床試用階段。他們創造瞭新的“清華速度”!

              極限10天

              1月29日大年初五,專攻醫學影像深度學習的王博正在與金爍討論抗擊嚴重急性呼吸道感染病例(SARI)自主科研計劃課題申報的項目選題和可行性。有賴於雙方分別所在的董傢鴻、尤政團隊長期在人工智能醫學影像處理方面的醫工合作基礎,兩人一拍即合,研制新冠肺炎智能診斷系統的想法應用而生。董傢鴻接到匯報後非常重視,立即在原基礎上進行修改完善,並當晚與尤政取得聯系,召集清華長庚醫院影像科主任鄭卓肇、醫師趙本琦與任志忠、呼吸科主任牟向東、感染科主任林明貴及北京清華長庚醫院援鄂醫療隊長、副主任醫師郭軍等專傢制定詳細的功能方案。

              但是在成功申報課題後,團隊馬上迎來瞭第一個難題,便是數據傳輸。疫期物流不便導致用硬盤傳輸數據的想法成為泡沫,線上傳輸又因涉及用戶隱私數據而遲遲受阻。在這場時間與生命的比賽中,每耽誤一天都令團隊成員們格外焦急。

              經過董傢鴻各方協調,一線的武漢天佑醫院、雷神山醫院和中南醫院緊急參與進來,搭建專線網絡,形成多方合力。“我們需要的是新冠肺炎確診患者的初診臨床和影像數據,具備同、廣、深的特征,彌足珍貴。”金爍說,“而且疫情期間醫生們的首要任務是救死扶傷,他們願意犧牲本就不多的休息時間幫我們上傳,所以這些數據極其寶貴。”2月7日,第一批280例陽性數據傳輸完成,數據通道正式打開。截至目前,該系統已深度學習瞭1612例數據樣本,包含1012例新冠肺炎數據和600例陰性數據。

            用戶端程序

              邊傳輸邊標註數據,自2月8日起,王博就開始帶領14人團隊夜以繼日地進行算法研發與迭代測試,同時在清華長庚醫院的幫助下快速學習新冠肺炎的影像特征,努力打破學科專業壁壘;金爍帶領醫生團隊在完成防疫任務的同時,進行數據篩選復檢及與“新冠肺炎診療方案”相匹配的研發方向的實時修正,然後將需要修正的內容返回給王博團隊;精儀系教師羅川、趙嘉昊24小時隨時在線,在每個深夜的遠程連線中,幫助解決系統研發遇到的各種問題,並兼顧好學校在線授課與其他課題的工作……在23萬張胸部CT影像中,團隊標註瞭21萬張肺部輪廓,近2萬張炎癥區域,18萬張肺部血管,同時隨著數據的不斷積累,進行瞭9種算法、共30餘次的迭代工作,最終測試準確率超過98%。他們用僅僅10天完成瞭系統的初步研發。

              該系統包括三大模塊:影像診斷模塊主要基於學習上千例新冠肺炎初診病例數據,輔助醫生提示疑似炎癥區域。定量分析模塊參照衛健委發佈的《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案(試行第七版)》指南要求,計算炎癥侵犯肺部與所在肺葉的體積占比,輔助定量判斷嚴重程度。臨床分型模塊結合瞭影像學、流行病學、檢驗學與重癥特征信息,輔助醫生判斷新型冠狀病毒肺炎的嚴重程度。“看到這麼多一線研究人員不辭辛苦、創新務實、力求實效,真實幫助到防控疫情,我特別感動。”王博說道。2月13日,在經過第三次醫生人機測試後,清華大學正式宣佈新冠肺炎智能診斷系統進入試運行階段。

              武漢48小時

              武漢中南醫院因接管瞭雷神山醫院、武漢第七醫院等諸多醫院,工作極其繁重,平均每天需要看800例左右的新冠肺炎CT影像片子。新冠肺炎智能診斷系統早一天投入使用,就可能早一天減輕醫師負荷、讓更多患者早日接受診療。

              2月23日,金爍隨中國醫師協會和清華遠程醫療隊坐上瞭前往武漢的綠皮臥鋪火車。第一批運輸設備的物流車2月16日已經出發,為防止物流車無法及時到達,醫療隊6個人又隨行攜帶瞭包括診斷系統在內的10多件重型設備作為備用。設備搬上搬下,醫療隊隊員們的護目鏡全是水蒸汽,甚至都看不清前方的事物。

            研發設備隨董傢鴻院士發往武漢

              2月24日,董傢鴻率領的醫療隊順利抵達武漢,按照要求設備要在第二天完成部署,挑戰卻接踵而至:一方面正常情況下設備佈置調試需要5-6天進行調整,時間被大大壓縮;另一方面設備在天佑醫院和中南醫院安裝完成後,與當地復雜的內網環境發生瞭嚴重的兼容問題,功能受到很大影響。

              王博帶領團隊和金爍連線,連夜進行排錯調試,分別用2個24小時克服瞭完全不同於實驗室的網絡環境帶來的種種問題,按時且高水平地完成瞭任務。“問題解決對於一線醫生非常及時。從系統研發到應用,精儀系的團隊拼盡瞭全力。”金爍說道。

            系統在中南醫院使用

              該系統已在武漢大學中南醫院、清華長庚醫院等約20傢醫院部署應用。3月4日,系統還通過南京市政府被捐贈至韓國。接下來,雙方團隊將繼續致力於攻克疫情,加大智能診斷系統在各地區醫院部署落實,助力新冠肺炎的緊急篩查、診斷和分析。金爍說:“等疫情攻克瞭,我們希望把這個系統升級成整個肺部疾病的自動診療系統。在實現精準輔助診斷的同時,促進不同地區診療水平的同質化,提升診斷效率與水平。”

              我們責無旁貸

              自強不息、厚德載物、行勝於言,從來都是書寫在行動中。

              “我自己是一個螺絲釘的角色。在這個過程中看到學校舉全校之力配合系統研制,師生們團結一致、齊心協力在短時間內讓系統成熟穩定運行,真實有效地幫助到醫生和患者,我很有成就感和自豪感。”王博說,“研制的成功離不開董傢鴻老師、尤政老師和學校一直以來對人工智能在醫學影像的處理方面融合的重視與支持。經此一役,哪怕未來即使再發生這種類似疫情的時候,我們也有信心可以做好相應的、充足的準備,以更快的速度響應國傢號召。”

              目前仍在湖北一線的金爍說:“新冠肺炎智能診斷系統經過重重困難,現在已經在中南醫院完成測試,醫師們與市場上類似的現有產品對比,認為我們以指南為基礎的“臨床+影像”智能診斷系統優勢顯著,提供的定量分析功能有助於提前預判患者的病情轉歸,我感到非常欣慰。目前武漢的形勢依然嚴峻,雖然作為一名外科醫生,沒有直接上到抗疫的前沿陣地,但是看到我們與精儀系緊急研發這套系統起到相應的效果,也算用自己的方式為疫情作出瞭應有的貢獻。”

              “這是無數人共同努力的結果,有董院士和尤老師一直以來的推動,有團隊成員的全力以赴和多方協調,有學校的大力支持,還有一線醫護人員的不辭辛勞。他們犧牲瞭自己寶貴的休息時間,跟研發團隊緊密合作突破,這種忘我的精神令我感觸很深,我能做的就是盡全力協調各種手續和流程,不讓它們成為卡住項目的瓶頸。”負責協調項目進展的羅川表示,“精儀系向來有高度學科交叉的特點,尤其是隨著人工智能的發展,我們在生物醫學方面的跨學科融合具備瞭良好的基礎。”

              “國傢現在面臨著疫情的挑戰,武漢和全國各地老百姓的身體健康和日常生活都受到瞭巨大影響,國傢急需要完成這樣的任務,我們責無旁貸。”趙嘉昊說。