“阿法狗”问世，人工智能备受关注。你可能还不知道，医疗界的“阿法狗”已经来到了成都。4年前，四川省肿瘤医院肿瘤放射影像诊治中心开始建设一套肺癌筛查系统，通过4年的“学习”，该系统积累了大量标准化数据（5000多人次，每人次约600层CT图像）。目前，医院已经建立了规范化的数据库，供系统进行“学习”。经过“学习”，系统可筛查出人眼不能发现的微小结节，从而精确筛查出早早期肺癌。
武器1
图像厚度仅0.625毫米的精细扫描
肺癌是最常见的恶性肿瘤，每年我国约有超过60万人死于肺癌。而肺癌如果能在早期筛查出来，其治愈几率极大。
底，四川省肿瘤医院成立了由两位主任医师牵头，包括2名博士、多名硕士在内的11人胸部影像科研团队，并承接了中华慈善总会的一项肺癌早诊早治项目。龙泉驿区1000余名符合条件（50岁以上，有以上吸烟史且每天吸烟超过一包）的体检者每年到四川省肿瘤医院进行一次早期肺癌筛查，但大规模早期肺癌筛查需要解决一个问题——放射剂量。目前，全国绝大部分的医院在检查肺部疾病时，采用传统的胸片X光检查。虽然CT断层扫描可以提供三维图像，更加精准，但放射剂量相对较高，所以没有大规模推行。有没有一种方式既精确，又能降低放射剂量呢？
“常规的CT检查，一次放射剂量为3-5mSv，而我院的肺癌筛查系统，能将其减少到0.3-0.6mSv。”四川省肿瘤医院放射影像诊治中心副主任周鹏介绍。不仅如此，该系统还将每例图像的厚度从常规的5毫米，减少到仅0.625毫米。这意味着，原本一次检查有60张左右的图像，现在有近600张重建图像，更加精细。“这个重建层厚度，基本上能做到不漏（结节）。”周鹏说。
通过录入大量数据，这一肺癌筛查系统掌握了大量肺癌筛查的影像资料。这个过程，就好像一个人不断地学习知识，储存在大脑里一样。系统会根据储存的内容，来进行结节的筛查。
肺癌筛查系统将筛查出的结节分为4个等级，“一级表示无风险，二级表示需要3个月后复查，三级需要接受消炎治疗后一个月复查，四级则需要临床处理。”周鹏说，第四级检查需要其他检查手段进一步确认，才能以此为早早期肺癌的判断标准。
武器2
5316人次
32万张图像的数据库
仅仅1到3毫米大小，容易被肉眼忽略的细小结节，也难逃肺癌筛查系统的法眼。但仅仅筛查还不够，它还能通过掌握的大量数据，进行读片诊断。
目前，肺癌筛查系统里已经有5316人次（每人次约600层图像），共计约32万张图像的数据库。
肺癌筛查系统在读取这些精细的图像时，会捕捉到所有筛查出的结节，并将其标注出来。与常规恶性良性判断不同，该系统更注重结节的形态和变化。“如果结节能轻易判断出来性质，患者大部分已经是癌症中晚期了。”周鹏说。
“我们要做的，就是对结节状态进行管理。”清华大学博士、四川省肿瘤医院放射影像诊治中心主治医师青浩渺是11人团队成员之一。与普通的纯数据无针对性机器学习相比，肺癌筛查系统更侧重有针对性的学习，比如结节的形态和变化。
“比如说一个结节，这一次检查有多大，下一次对比又有多大。”监控结节的生长，对于早早期肺癌的发现至关重要。
实战
成功筛查出7例早早期肺癌
肺癌筛查系统的第一次实战，是在去年年底对某医院40岁以上职工进行的一次内部体检——其中7名员工被确诊为早早期肺癌。
“按照我们的筛查方式，我们发现了有风险的结节。进行相应治疗后，随访发现结节的一些特征及变化提示了恶性的可能。”周鹏说，筛查出来的这6名女性员工、1名男性员工接受了手术治疗，病理切片证实了肺癌筛查系统的准确性——他们确实得了早早期肺癌。因为及时确诊，预后效果都不错。“这是目前我们最有成就感的事。”周鹏说。
现在，肺癌筛查系统以电脑为载体，完整的“医疗机器人”暂时还没有诞生，但其架构体系已经成型。“实践证明了这一系统的可行性和准确性。”周鹏说。
成都商报记者 于遵素 实习生 夏雨 摄影记者 陶轲
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