“疫情期间，我们开发的皮肤病人工智能自测在‘腾讯健康’上日均用量达20万人次。”上海体素科技创始人丁晓伟博士说。而在疫情发生前，这家人工智能小企业的皮肤自测产品每天用量为1—2万人次。除了皮肤自测，公司与上海交大医学院附属瑞金医院合作，加快肺部CT人工智能辅助诊断的研发和应用。瑞金医院医务处处长、卢湾分院院长陆勇表示，此次疫情推动了人工智能辅助诊断发展。
两周打造肺炎优化版诊断
2016年，毕业于上海交大的丁晓伟瞄准人工智能治疗这一新业态，创立体素科技。在他看来，应该让人工智能凭规模效应满足医生资源不可及的需求，如大量肺部CT阅片、皮肤病自查、眼底糖网筛查和小儿视力障碍筛查。
据陆勇介绍，瑞金医院已与体素科技合作两年。双方开展糖尿病视网膜病变的人工智能识别和筛查。这种病变简称糖网，发生率随着患糖尿病时间增加而提高。然而，内分泌科医生不会检查眼底，眼科医生通常很忙，在这种情况下，人工智能大显身手。经过大样本深度学习，人工智能系统对眼底图像的糖网识别准确率已与眼科医生不相上下。
双方还在胸部CT人工智能辅助诊断方面进行合作，系统识别已覆盖92.6%的高发常见病灶，综合准确率超91%。疫情发生后，丁晓伟带领团队立即行动，与瑞金医院卢湾分院、上海市第一人民医院南院等合作，耗时两周打造出胸部CT多病种辅助诊断系统(肺炎优化版)。
人工智能识别敏感度超95%
近日，在上海交大立项支持下，瑞金医院与体素科技联合开展“基于人工智能的肺炎CT影像诊断和分诊”项目。这是一项回顾性研究，他们将医院存储的200多例新冠肺炎患者和其他肺炎患者的CT影像取出，让胸部CT多病种辅助诊断系统(肺炎优化版)进行识别。测试发现，人工智能识别敏感度达95%以上，有典型肺炎征象的新冠病毒感染者CT影像基本都被这个系统快速“揪出”。
疫情来袭，人工智能对皮肤病的辅助诊断价值也得以凸显。丁晓伟说，他们在与互联网医疗平台合作中发现，线上诊疗中约50%的病例是皮肤病，日需求量未来有望达百万人次。然而皮肤科医生毕竟数量有限，所以体素科技成立后就瞄准这片科技创业蓝海。目前，这个系统能识别150多种皮肤病，病种覆盖率达95%。在微信里打开“腾讯健康”或“体素肤知汇”小程序，上传照片，它就能给出辅助诊断和治疗参考意见。
随着国内疫情明显好转，体素科技参与的人工智能糖网筛查系统临床试验重新启动，在北京协和医院等3家医院进入收尾阶段。不久的将来，这个系统有望作为医疗器械获批上市，成为国内糖尿病基层筛查的得力助手。(记者 俞陶然)
