自動閱片寫報告，AI輔助診斷讓醫生患者都受益
閱片是影像科醫生的一項常規工作內容，需要非常專業的知識，但同時也是一項機械、繁瑣的工作。醫生需要對影像資料進行分析對比，然后書寫診斷意見或進一步檢查的建議，重復的工作無形中占用了大量的時間，降低了醫療效率。醫生疲憊不堪，病人也因為排長隊而叫苦不迭。
面對這種情況，計算機和醫學領域的研究人員都在考慮：如果能夠讓“全能”的人工智能幫助醫生閱片，自動診斷寫報告，豈不是能節省大量的時間，讓醫生和病人都受益？
目前已經出現了不少AI自動診斷的成果，不僅能做出準確的判斷，還比人類更快：“啄醫生”——便捷高效的閱片機器人：啄醫生”——由四萬余塊260核芯片組成的“超級計算機”，將超算技術與人工智能結合，學習了10萬多套肺片，在短時間內，迅速達到了有15年臨床經驗的影像科醫生的閱片水平。
閱片機器人圖片來源：央視《機智過人》——2017-12-22
CheXNeXt——基于神經網絡的X光診斷算法：
去年年底，吳恩達的斯坦福團隊發布了一個基于深度神經網絡CheXNeXt的X光診斷算法，該算法可以自動診斷14種疾病。在其中10種疾病的診斷上，AI的表現與放射科醫生旗鼓相當，還有一種疾病的診斷效果甚至超過了人類。并且，這個AI診斷算法的診斷速度是人類的160倍！
算法用胸片生成熱圖，顏色越暖的部分，對疾病診斷越有價值圖片來源：CheXNeXt：Deeplearningforchestradiographdiagnosis
吳恩達團隊還針對這個算法開發了一個名為XRay4All的手機應用，只要給胸片拍個照，AI就能夠自動診斷。
動圖來源：量子位
VISPI——生成閱片報告的自動醫學圖像解釋系統：
計算機輔助醫學圖像視覺感知和解釋（computeraidedmedicalimagevisualperceptionandinterpretation）這項研究一直在進行中。但是，由于缺少經過注釋的圖像報告樣本和能夠充分提取并利用局部特征的生成模型，尤其是缺少能夠提取相關聯的語義特征的生成模型，之前嘗試過的種種方法得到的效果總是不盡如人意。
不過，在經過不斷地創新和實驗后，最近一個叫做VISPI的自動醫學圖像解釋系統，首次嘗試了利用疾病定位來生成X射線圖像報告，在疾病分類、定位和報告生成方面都取得了不錯的效果：
VISPI生成的報告草稿：有穩定的輕度心臟肥大，無明顯的肺血管充血。主動脈彎曲穩定，無急性肺實變，無大量積液及氣胸。
VISPI首先預測并將疾病定位為語義特征，然后生成報告。下圖是VISPI的工作流程：
VISPI首先通過對胸部疾病進行分類和定位來注釋X光圖像（a），然后生成相應的語句，構建整個報告（b）。其中，c顯示了用于生成報告的AttentiveLSTM的結構（AttentiveLSTM基于編碼器-解碼器結構）。
具體步驟如下：
- VISPI的分類模塊以一個121層的密集卷積神經網絡（DenseNet）為基礎，將最后的全連接層替換為一個維度為M的新層（M指疾病的數量）。
- 應用Grad-Gams（Gradient-weightedClassActivationMapping，梯度加權類激活映射）對疾病進行熱圖定位。
- 如果在X光片中未發現活動性胸廓疾病，則根據綠色虛線框中所示的原始X光片，由AttentiveLSTM直接生成報告。否則（如紅色虛線框所示），裁剪出一個帶有局部疾病的子圖像，生成異常描述，而原始的X光片則用來生成報告中的正常描述。
分別用一個正常的胸片和一個出現“心臟肥大（Cardiomegaly）”癥狀的胸片來測試一下VISPI系統的表現：
上圖展示了兩個胸片的診斷報告。第一行顯示了一張正常的胸片，第二張是一個“心臟肥大”的病例（第二行胸片熱圖紅色邊界框中的區域）。
針對每張胸片，分別提供一份醫生書寫的報告和一份VISPI系統自動生成的報告。
正常病例：
醫生書寫的報告內容：theheartsizeandcardiomediastinalsilhouettearewithinnormallimits.pulmonaryvasculatureappearsnormal.Thereisnofocalairspaceconsolidation.nopleuraleffusionorpneumothorax.（心臟大小和心臟縱向輪廓在正常范圍內。肺血管系統正常。沒有局灶性氣囊鞏固。沒有胸腔積液或氣胸。）VISPI自動生成的報告草稿：thecardiomediastinalsilhouetteandpulmonaryvasculaturearewithinnormallimitsinsize.thelungsareclearoffocalairspacediseasepneumothoraxofpleuraleffusion.therearenoacutebonyfindings.noacutecardiopulmonaryfindings.（心臟縱隔輪廓和肺血管系統的大小在正常范圍內。肺部沒有局灶性空氣病胸腔積液氣胸。沒有急性骨性表現。沒有急性心肺表現。）
“心臟肥大”病例：
醫生書寫的報告內容：mildcardiomegaly.mildunfoldingofthethoracticaorta.nofocalairspaceopacity.nopleuraleffusionorpneumothorax.visualizedosseousstructuresareunremarkableinappearance.otherwisenoacutecardiopulmonaryabormalities.（輕度心臟擴大。胸主動脈輕度張開，無局灶性氣隙混濁，無胸腔積液或氣胸，可見骨結構外觀無明顯改變，無急性心肺衰竭。）VISPI自動生成的報告草稿：mildcardiomegaly.thereisnofocalconsolidation.nopleuraleffusionorpneumothorax.thereisnofocalairspaceconsolidation.nopleuraleffusionorpneumothorax.degenerativechangesofthethoracicspine.noacutecardiopulmonaryabnormality.（輕度心臟腫大，無局灶性實變，無胸腔積液、氣胸，無局灶性氣隙實變，無胸腔積液、氣胸，胸椎退行性改變，無急性心肺異常。）
對比醫生書寫的診斷報告和VISPI自動生成的報告，可以看出，VISPI醫療解釋系統能夠準確地診斷胸部疾病，并生成語義準確，結構良好的診斷報告。
AI在醫療診斷領域出色的表現吸引了越來越多的目光，武漢同濟醫院在2016年就上線試用了AI-DR輔助診斷技術。短短5個多月，使用AI-DR技術共診斷X線片8093張。在測試實際病人X線片的過程中，AI-DR于160例病例中發現了兩例醫生診斷中遺漏的病灶。
人工智能對大數據出色的學習能力，讓它可以獲得比人類更豐富的經驗。更重要的是，機器不會遺忘，也不會疲勞。在目前醫療資源緊缺的情況下，AI將能夠把醫生從專業但重復的繁重工作中解脫出來，更專注地攻克醫療難題；患者也將能獲得更及時的訊息。AI輔助診斷的未來非常值得期待！
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