1月8日，四川大学华西医院，在第四科研大楼举行了一场“腹部CT人工智能质控及辅助诊断”实测演示。从甘孜州、阿坝州、凉山州三家州级人民医院，各传输回一例当日所做的患者上腹部CT增强检查的影像资料，在1分钟内，从数千张影像资料中，迅速筛选定位出了病灶部位、大小和密度。

这项应用技术，正是华西大数据中心、四川大学华西医院放射科李真林教授团队直接参与研究的，基于人工智能技术（AI），赋能CT影像检查的阶段性研究成果。8日，完成了腹部CT质控和辅助诊断的功能实测，目前所取得的阶段性成果已具备一定的临床价值。

↑“腹部CT人工智能质控及辅助诊断”实测演示

数千张影像资料 不到1分钟便能定位病灶

在医院做过检查的病人都有这样的经历，排着长长的队伍，终于做完了CT检查，需要等待2个小时甚至更长的时间，才能拿取结果。是因为医生工作效率低？并不是。

四川大学华西医院放射科副主任李真林教授解释说，CT在我国的医疗机构非常普及，是目前临床最常规的影响检查手段之一，在西部地区的县级医院，基本实现了全覆盖。但CT检查每一个螺旋扫描，会出具成百上千张影像资料，每个患者的检查数据高达数百兆，影像科医生需要从数千张影像资料中，筛选出准确的病变的图像。“真正有用的可能只有几张。”李真林说，优秀的影像科医生稀缺，是全球范围医疗行业问题。

CT检查在临床上，由于不同级别医院的CT技师和医师的经验、水平差异，容易造成影像质量、诊断准确性不一致，患者由基层诊疗医院向高级别医院转诊时，往往会被要求重复检查，造成资源浪费和患者疾病负担加重；其次，因医疗人力资源有限，CT设备虽然能够重建出更多的影像数据，但被观察到的CT影像信息有限，易造成漏诊。

↑“腹部CT人工智能质控及辅助诊断”实测演示

1月8日，从甘孜藏族自治州、阿坝藏族羌族自治州、凉山彝族自治州三家州级人民医院，各传输回一例当日所做的患者上腹部CT增强检查的影像资料，在不到1分钟，从数千张影像资料中，迅速定位出肝区、脾区、胆下缘、胃下缘、左肾和右肾下缘各个脏器区域，筛选定位出了发现病变异常的不超过10张影像资料，还标志出了病灶部位面积、大小和密度。在其中一个患者病例资料中，还排除了患者检查时因为衣服拉链等造成的伪影。

AI学习“华西诊断标准”

这套AI赋能CT影像应用技术，历时2年研发，人工智能“学习”了四川大学华西医院数万份CT检查影像资料数据，实现了精准判断筛选病变的功能。

↑“腹部CT人工智能质控及辅助诊断”实测演示

这项应用技术，可以精准地识别CT扫描区间，判断扫描区间是否合理，避免因技师操作出现局部脏器漏检，多维度地判断CT图像质量，实现CT扫描质控，促进影像检查质量的“同质化”和“影像检查结果互认”。同时，因人工智能实现对主要脏器的CT影像精准分析，找出疑似病变和组织结构的异常，给出诊断方向，实现其辅助诊断的功能，降低漏诊与误诊，减少重复检查，节约医疗资源；

同时，基于5G网络和云平台，能助力像甘、阿、凉这样的偏远山区百姓“足不出州”即可享受专家级的快速精准诊断，促进优质医疗资源下沉，利于国家医改“分级诊疗”制度的实施。

该应用技术联合研发方负责人宋捷表示，这项应用技术在未来，也可以实现CT设备的本地化应用，甚至直接嵌入CT设备，通过AI分析，在短时间内直接出具结果，避免了患者等待时间太长和因检查质量不佳重复检查的现象。