JMT日本医疗——成功开发新冠肺炎的CT影像监测系统，提高诊断效率①

点击量：51   日期：2022-11-09 11:23    编辑：JMT日本医疗

COVID-19开发自动判定、统计肺炎症状的ICT医疗支援技术是当务之急

日本顺天堂大学11月1日宣布，开发成功了针对新型冠状病毒感染（COVID-19）肺炎的CT图像巡诊系统。作为国立信息通信研究机构（NICT）委托研究的一环，该大学研究生院医学研究科放射线诊断学的青木茂树教授、明石敏昭准教授等人与信息·系统研究机构、国立信息学研究所（NII）、名古屋大学共同开展了这项研究。研究成果除了在《SPIE Medical Imaging 2022》上发表外，还多次在论文和学术会议上对外发表。

新型冠状病毒（SARS-CoV-2）感染引起的COVID-19大流行导致医疗服务供应资源紧张。这不仅对COVID-19患者造成了影响，对其他就诊者也造成了严重的医疗服务水平低下。在这种世界性的紧急事态中，除了维持正常的医疗服务水平以外，还需要迅速提供应对紧急事态的适当的医疗服务。作为提供医疗服务的第一资源，医生、护士、技师等人力资源是很难立即确保的。

如果能够开发利用ICT的医疗支援技术，迅速投入到医疗现场，就可以预见有限的人力资源应对状况的改善。例如，根据日本全国医疗机构拍摄的X射线CT图像，自动判定肺炎症状，自动统计肺炎患者每天的增减情况，如果有这样的系统，就可以预测和确保今后所需的人力资源。为了在紧急情况下迅速开发这样的系统，在将包括图像在内的医疗信息从全国的医疗机关集中存储并活用的ICT平台的基础上，从平时开始研究基于ICT的医疗支援技术，否则就无法实现。

NII早在COVID-19流感大流行之前就开始研究开发人工智能医疗辅助技术。为了能够在紧急情况下迅速向临床现场提供必要的医疗支援，在2017年建立了综合利用ICT的医疗信息积累和基于机器学习的数据分析功能的平台——云基础，并延续至今。

COVID-19肺炎CT图像的分析基础和辅助诊断人工智能已经开发完成​

在这个平台上，NII与同大学和名古屋大学共同建设的COVID-19肺炎CT图像解析基础，以及利用该基础研究开发的自动识别肺炎典型度的COVID-19诊断辅助AI已经开始运行。

日本医学放射线学会开发并管理运营的日本医学影像数据库（J-MID）中网罗性地积累的CT影像中，筛选通过PCR检查判明为COVID-19的病例，北美放射线学会根据（RSNA）规定的COVID-19肺炎典型分类来评估CT影像。到现在为止，累积了由图像和诊断信息（注解）组成的COVID-19肺炎病例数据共计1,553例。这些数据通过“SINET”被收集到NII的云基础上，NII建立了工作流程，以便利用这些数据提取必要的信息，以便快速进行AI分析，并对COVID-19肺炎的AI分析进行最优化作为学习数据集进行了整备。

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