“智臻AI+”发布，肝脏磁共振AI分析平台推向临床( 二 )

第二是疾病的复杂性。国家消化系统疾病临床医学研究中心、首都医科大学附属北京友谊医院放射科杨正汉主任介绍，肝脏疾病种类繁多，按照病因、发病机制及病理状态的不同，分为局灶性病变和弥漫性病变。肝脏局灶性病变可进一步分为囊性或者实性病变，常见的类型都有数十种之多。这些局灶病变中，可以分为肿瘤或非肿瘤病变，肿瘤病变又有良性与恶性之分，诊断与鉴别诊断不仅难度大，而且费事费力。

第三，是疾病诊断的难度大，人才缺乏。临床上，肝脏磁共振检查可以解决绝大多数肝脏疾病诊断的问题。但是，杨正汉主任介绍：“规范操作磁共振设备且判读图像能力强的影像医生很缺乏。由于肝脏本身的复杂特性，光一个脏器就有那么多种病变，磁共振有许多影像信息要去学习判断，所以影像医生学习成长过程漫长。 ”

其实AI等数字技术与医疗结合来辅助诊断、提升效率的进步已经走过了几年，但在磁共振领域，脚步相对慢一些。这与磁共振技术发展、成像复杂、数据量大都相关。

磁共振肝脏扫描后，各种序列、各种角度产生至少上千幅不同的图像，巨大的信息量， AI算法、临床诊断的依据、流程等，都需要更精准的源头数据、更智能的磁共振平台基础，同时，也需要深入了解临床、了解诊断程的AI算法开发。

对此，据团队介绍，上述“肝脏AI分析平台”实现了“后全流程AI”技术理念，将AI技术在磁共振的应用突破磁共振的成像周期，进入到读片和诊断周期，并通过一键式自动序列识别，进行病灶提取和征象描述，做到智能分析“会读片、易诊断”；AI自动提取病灶解剖特征与信息的特点，也为科研注入了动力。

作为这套临床AI辅助系统开发的临床端合作伙伴，友谊医院杨主任团队指出， “肝脏的分叶分段分析都是基于血管，我们把血管提取出来以后可以做3D重建，这对下一步无论是做肝移植、还是肝胆外科等都有了标准模型。血管结构勾勒出来以后，非血管结构的部分就是病灶了。我们测试了一下目前训练的模型，分割精度Dice值都在0.9以上，最高的已经达到0.96以上，能够满足目前临床的一般应用。 ”