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骨龄检测从10分钟到“亚秒”,上海市儿童医院如何取得AI真经?

来源:HIT专家网     记者:谭啸

传统儿童骨龄检测的时间大约是10分钟;人工智能骨龄检测系统则实现亚秒“读”骨龄,一般需要0.2-0.6秒,从读片到输出骨龄诊断报告的全过程不到30秒即可完成。

上述这组数字是卫宁健康上海交通大学附属儿童医院(以下简称:上海市儿童医院)携手研发的“CHBoneAI– 人工智能骨龄检测系统”取得的成效。2018年4月,该系统正式 “并行运行”开始临床应用。截至目前,AI骨龄评估临床应用已达5000余例,平均绝对误差仅0.43年,诊断准确率达98%。

卫宁骨龄检测左起:卫宁健康人工智能实验室负责人陈旭博士、上海市儿童医院院长于广军、上海市儿童医院影像科主任杨秀军教授

图谱书都被翻烂了——找需求痛点

“影像科医生都希望能把机械、繁琐而且已经形成共识的影像评估与诊断实现智能化。关键是要找准切入点,从哪里切入最有成效、最能解决临床实际问题?”曾做过综合医院影像诊断工作的上海市儿童医院影像科主任杨秀军教授表示,与一些综合医院每天几个、十几个骨龄检测不同,儿童医院骨龄检测每天多达上百个,占据了相当大的影像科日常工作份额。

骨龄检测能较为准确地反映儿童的生长发育水平,可以及早了解儿童的生长发育潜力以及性成熟的趋势,不仅用于矮小症、发育迟缓、性早熟等遗传代谢性疾病及发育异常的医学诊断,而且还对疗效监测、生长发育评估、生长药物研发等具有至关重要的作用,同时还广泛应用在其他如体质监测、运动员选材、法医鉴定、考古学等方面。

目前国内骨龄影像评估主要有三种方法:CHN法、TW3法和GP图谱法。据杨秀军教授介绍,无论图谱法还是计分法,都存在如下几个弊端:(1)标准图谱的准确度对检测结果影响大;(2)医师对比图像、匹配骨龄会受主观因素影响,个体差异大;(3)评估工作费时、机械、繁琐,效率低下。

“影像医师人手一册图谱书,由于使用频繁,半年就得换一本,都被翻烂掉了。这种机械的、繁琐的工作特别适合让人工智能来完成,这是一个很好的切入口。”杨秀军教授谈道,另一方面,我国儿科医生比较缺,影像医生也比较缺,儿科影像医生更是缺上加缺,人工智能还可以帮助解决人力短缺和学科发展问题。

于是,上海市儿童医院与卫宁健康等携手研发了“CHBoneAI-人工智能骨龄检测系统”。AI骨龄检测模型,不仅不会受医师的主观因素影响,而且在数据量不断增加的情况下,检测的精度也会不断提高。据透露,正在上线调式的CHBoneAI 2.0版本将进一步优化算法,提高模型骨龄预测的准确率;目前,3.0版本也在进行构建当中。

与PACS/RIS无缝连接——已申请专利

“CHBoneAI-人工智能骨龄检测系统”的另一大创新点就是与PACS/RIS系统打通,实现无缝连接,这是国内首创将AI系统无缝嵌入到PACS/RIS系统。上海市儿童医院的PACS/RIS系统也是由卫宁健康提供的,医生只需点击一下,AI检测的结果就出来了,无需二次登录,非常方便。

“实验室里有很多成功的AI模型,在各种大赛上都获得很好的成绩,但是它们或许没有办法直接应用到真实环境中。能够无缝嵌入真实的运行环境中才能真正解决临床问题,这一点非常重要。”杨秀军说。

“我们在系统集成方面做了大量工作,整个项目在算法、模型方面花了30%的时间,那么在系统集成和软件开发方面也花了同样比例的时间,主要原因是人工智能的模型在后台运算时是基于GPU的高性能计算,它与传统超算的高性能计算是旗鼓相当的,把这么大规模的计算量集成到系统中并非易事。”卫宁健康人工智能实验室负责人陈旭博士谈道。

一方面,人工智能的算法提供了有价值的服务;另一方面,卫宁健康把这个有价值的服务嵌入到医院信息系统或医院业务流程中。“这是一个创新,也是业界领先的,我们已经于2017年8月与上海市儿童医院联合申报了专利,不单是算法申请了专利,而是整个系统、整个解决方案。”陈旭博士说。

关于儿童骨龄检测模型的泛化问题,陈旭博士谈到两个方面:一是从数据的角度来看,虽然各家医院的数据不完全一样,但由于做了大量的预处理和后处理,还在预测时加入多种的交叉验证和集成方法,使得模型的泛化能力非常好,即便是在不同的数据分布下,结果也比较稳定;二是从医疗评价方面来看,各家医院在儿童骨龄检测这一应用场景的评价标准是相对一致的,有利于该成果的推广。

上海市儿童医院院长于广军表示,可复制、可推广性取决于上海市儿童医院影像诊断的权威性,大家首先要认可上海市儿童医院的专家训练出来的模型;其次,在知识产权方面,企业和医院共同拥有知识产权,已经有了初步的协议框架,总的目标是有利于产品的转化和推广。

于广军上海市儿童医院院长于广军

AI应用成果让人“惊艳”

于广军院长全面介绍了该院在人工智能方面的各种应用和探索:首先是智能预检,即人工智能问答,包括就诊前教育、住院问题咨询、症后主动关怀、在线症状咨询等。

其次,在临床决策支持系统方面,除了骨龄检测之外,还利用人工智能进行了遗传病辅助诊断(GPS,Genotype Phenotype Search),涉及大约8000种遗传病、1万3千种疾病表型,医生很难记住各种罕见病,需要人工智能的帮助;此外,在病理、细胞遗传学诊断、儿童肺部感染、儿童斜视等方面,也都进行了人工智能的应用和探索。

三是手术机器人,要引进达芬奇机器人,医生的技术已经比较成熟。

此外,在后勤领域应用导诊转运机器人,打造智能后勤;在安防、治安领域应用人脸识别系统。于广军院长认为,后勤领域AI的空间更大,因为这部分与工业机器人相近,在医疗领域更容易快速转化。

早在2017年,上海市儿童医院就提出了建设智慧医院的5R模型,分别是:PRM(Patient Relationship Management,患者关系管理系统)、EMR(电子病历)、HRP(医院资源管理系统)、SRIS(Science Research Information System,科研信息管理系统)、RHIE(Regional Health Information System,区域健康信息系统)。

2018年7月7日,上海市儿童医院通过了HIMSS EMRAM(住院)七级评审,评审组用“惊艳”两个字来形容上海市儿童医院在人工智能方面的探索。

关于如何保证医院人工智能项目获得成功,于广军院长介绍了三点经验:

一是选择需求的痛点,要找到强需求,而不是伪需求和弱需求。比如:遗传病和骨龄,都是临床需求比较强烈的,迫切需要人工智能来解放它、赋能它。

二是选择技术的成熟点。比如沃森的投入非常大,运行到现在也只是某几种肿瘤疾病,并不能覆盖全部肿瘤,一家医院来做非常吃力。而影像则是目前相对来说规则明确、图像处理技术也比较成熟的领域。

三是选择工程化、集成化能力比较强的合作方。有些单位是科研型的,比如与大学合作,合作成果往往是一个理论模型,然后就止步不前了,因为科研机构的工程化能力比较弱。而且,AI系统要与医院原有系统结合,还需要合作方有比较强的集成化能力。

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【责任编辑:谭啸】

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