▲COVID-19感染肺炎的影像诊断流程图
放射学检查的价值在于病变检出、判断病变性质、评估疾病严重程度，以利于临床进行分型。肺部CT检查除了在确诊COVID-19感染的肺炎时必不可少，在住院留观期间也需反复检查，是判断是否解除留观和出院的重要依据。COVID-19感染的肺炎典型肺部CT表现
以上是典型的COVID-19感染肺炎后的CT影像学征像，部分患者CT影像学可呈如下动态改变：（1）早期：病变局限，呈斑片状、亚段或节段性磨玻璃影，多伴有小叶间隔增厚；
（2）进展期：病灶增多、范围扩大，累及多个肺叶，部分病灶实变，磨玻璃影与实变影或条索影共存，有时会出现"铺路石征"；
（3）重症期：双肺弥漫性病变，少数呈"白肺"表现，实变影为主，合并磨玻璃影，多伴条索影，支气管充气征。
据中华医学会放射学分会专家指出，推荐每例发热患者都做高分辨率CT（HRCT），而不是X线胸片，因为X线胸片常常会遗漏早期病变。若患者HRCT具有上述较为典型的影像学特征，再结合感染风险和当下流行病学资料，对诊断COVID-19感染的肺炎是很有帮助的。
之后，国家卫健委公布诊疗方案的第五版中指出，临床诊断无需依赖核酸检测结果，CT影像临床诊断结果可作为新冠肺炎病例判断的标准。COVID-19感染的肺炎患者的CT影像特征表现为单肺或双肺多发、斑片状或节段性磨玻璃密度影等细微变化。
疫情下AI技术在CT检查中提供的支持疫情爆发时期，医院都顶着巨大压力，特别是放射科的影像医生。每位患者的CT胸片采集可达几百幅，每一幅都需要人眼进行阅片，可想而知每天的工作量会有多大。据了解，从一月底开始，各家医疗AI企业陆续开动引擎，推出了“CT+AI"的新冠肺炎辅助诊断系统或在原有的肺炎AI产品上强化了COVID-19肺炎的检出功能，为放射科医生的CT影像诊断提供智能化分析与预后方案。AI辅助系统病灶检出准确率高达96%据悉，阿里达摩院和阿里云联合推出的最新AI算法诊断技术，可在20秒内对COVID-19疑似案例CT影像做出判读，分析结果准确率达到96%。该算法辅助诊断技术已于2月16日起在河南郑州“医院”启用；并医院、中山大学肿瘤防治中心、医院、广西医院等医院进行本地化部署。
据阿里达摩院介绍，达摩院医疗AI团队基于多个病例的CT影像样本数据，学习训练样本的病灶纹理，研发全新的AI算法模型。通过NLP自然语言处理回顾性数据、使用CNN卷积神经网络训练CT影像的识别网络，AI可以快速鉴别COVID-19肺炎影像与普通病毒性肺炎影像的区别，最终病灶检出准确率高达96%。AI每识别一个病例平均只需要不到20秒，大大提高诊断效率，减轻医生压力。
另外，从湖医院获悉，该院引进了蓝网科技与华为云联合研发的“新冠肺炎AI辅助筛查“系统。几百幅胸片几秒内即可完成筛查，并可同步给出辅助诊断和量化评估意见。对于疑似病例，系统会给出“疑似病毒性肺炎”以及疑似概率提醒，医生参考提示进行诊断审核并及时决定后续治疗措施。
相比于影像医生约10分钟/例及核酸检测的总耗时24～48小时，AI+CT模型的检测分析每例只需要10秒。
避免医患感染的“无接触扫描”针对病毒传染性强的问题，医院设计的AI+CT产品，无需患者脱下口罩，设备就能智能识别人脸及全身位置信息，实现智能定位和摆位，精准定位肺炎病变。医生无需进入扫描间，通过隔室操控便可完成扫描，节省医生大量操作时间的同时，大大降低医患间交叉感染风险。此外，快速扫描工作流也使得它能够实现每日超大流通量扫描。医院，医院、上海公共卫生临床中心都已使用这些影像设备。
远程医疗+AI辅助分析系统这些智能辅助分析系统，叠加了互联网医疗技术后，更能有效帮助医生定量分析，为医院分流分级患者，辅助医生决策，并在疫医院，发挥了重要作用。
比如，联影智能搭建的“医院-医院影像云平台”运行十天，可完成多例远程诊断，为快速检查提供了有力支持。
方舱CT+AI辅助分析系统医院没有相应影像检查设备，COVID-19感染肺炎排查的CT影像需由专用救护车接送病人，医院之间往返奔波，不但给患者带来了极大不便，增加了交叉感染的风险，还耗尽大量人力和物力。因此诞生了一种“方舱CT”，医院的“箱体式”设计，占地面积小，快速拆装，插上电就能用，非常便利。一般CT设备的安置对于环境适应性、扫描效率和稳定性、安全性有着极高的要求。医院大多是临时性场地，运用“方舱CT”能给予有效补给。
▲武汉国际会展中心江汉方舱：联影方舱CT“应急放射科”投入使用助力提速
除了上述几种形式，还有车载方舱CT等移动医疗设备。大多数产品目前对临床提供的支持包括：肺炎征象精准早筛与疾病预警，肺炎病灶量化评估，肺炎病灶智能随访分析病情进展，结构化报告，轻重症患者分级、疗效评估、愈后随访，疫情监测。也有一些涉及C端的前端问诊等。在此次疫情中，让我们看到了通过在不同形式的平台上搭建AI辅助诊断系统，配合互联网技术，体现了多元化的医疗救治，并且在一线战疫中发挥了显著作用。
COVID-19肺炎筛查的AI软件临床需求
虽然对疫情中快速诊断的AI产品加速研发并投入临床应用产生了推动作用，但考虑到目前临床使用状况，此类AI产品会产生更多需求。对此，西安医院主任医师郭佑民教授把临床需求总结如下：
总体需求：
快速检出、准确定位、评价病变的大小、性质、动态、演变过程。
需要迫切解决的问题：
诊断结果要可以站在科学的角度被定量，被验证。
COVID-19肺炎的CT需求：
单任务—肺内病变确定、病变定位、病变范围等
多任务—同时对肺实质、肺间质等多部位结构进行定量检测、计算与实时三维可视化
“目前影像学的人工智能并没有达到临床应用的理想状态，未来在实现多任务方面还需要各界共同努力，将临床需求放在第一位置非常重要。”郭佑民教授说道。
医院联系合作影像AI辅助系统为临床解决难题，确实提供了很大帮助。但是也存在一些问题，比如在合并有其他肺部病灶时的智能诊断、对于感染的识别还是有困难。另外，不同的影像AI产品没有统一的量化标准，在不同机器上的数据也没有结构化统一。第三，或许是时间紧迫，目前在武汉一线应用的影像AI产品缺少专业级的标注。将来医学影像AI产品如何更好服务临床就需要上下游专家通力合作了。
据悉，此次疫情中参与医学影像AI研发的企业约有二十多家。并医院进行了相关部署，取得了一定的使用效果，为一线医生带来了便利，提高工作效率，增加定量诊断、随访分级的准确性。同时，在研发产品更新上也需要把医生的作用考虑在内，反复临床验证，加速这类产品的迭代，从而推动AI产品更好的解决临床需求。-END-
资料来源：
1-中华医学会放射学分会专家推荐意见（第一版）[J].中华放射学杂志,,54(00):E-E.
2-医学影像人工智能“战疫”研讨会
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