“終于迎來了援軍”“如果早來幾天就更好了！”近一個月以來，依圖醫療副總裁石磊陸續收到抗疫情一線醫生的反饋。
這“援軍”就是上海公共衛生臨床中心（簡稱上海公衛中心）和依圖醫療聯合研發的業界首個針對新型冠狀病毒肺炎智能評估系統。
大年三十，正式立項；年初四，初版在上海公共中心上線；2月5日，24小時內被快速部署至武漢新冠肺炎定點收治醫院。
從包括武漢大學人民醫院、華中科技大學同濟醫學院附屬協和醫院，到武漢大學中南醫院、荊州市第一人民醫院……目前該系統已在湖北、上海、廣東等20多個省市自治區部署100多家醫療及公共機構，該系統利用人工智能算法，在輔助醫生對患者肺部CT影像快速篩選高危和疑似病例、定量分析、療效評估方面發揮了重要作用。
AI醫療“養兵”遠不止四天
針對最新出現疾病研發出新產品，從數據采集、建立算法模型到產品驗證，在業界看來短則需要幾個月，長則需要一年。而此次在這么短的時間內，產品部署落地醫院前線。怎么做到的？“羅馬不是一天建成”。
石磊說，針對疫情研發的AI系統并非“臨陣磨槍”。“從結果上看四天的時間是快，但在這之前，我們在AI醫療領域的技術探索和對醫療行業的認知積累，是能快速落地的關鍵保證。”疫情發生后，技術研發主要是在已有的底層架構上針對新冠肺炎醫學特征進行調整。
去年8月，科技部宣布依托依圖科技打造“視覺計算國家新一代人工智能開放創新平臺”，而依圖長期以來也在AI醫療領域進行了相關技術積累。“就像訓練一位醫生，”石磊介紹，這位醫生需要在病例數據數量和質量有限的情況下，利用小樣本的數據通過算法實現快速學習。另一方面，在面對一些病癥時，AI“醫生”還能夠利用通用的醫學知識從底層技術找出共性問題，基于多模態醫學數據構建新的算法底層技術構架。
此次新冠肺炎在CT影像方面呈現的特征與許多炎癥是相互交叉的，多以斑片狀為主。訓練AI的第一步就是讓其識別所有與炎癥相關的特征。而這并非在短短四天內就可以完成。
依圖醫療早在2018年下半年就開始針對胸部CT的肺部多任務智能診斷構建算法模型。“在新冠肺炎出現之前，通用的技術已經儲備。”石磊表示，當疫情發生之后，依圖研發團隊只需要快速找出與傳統肺炎相比，新冠肺炎的差異是什么、共性是什么，還需要通過什么樣的數據或技術上的調整快速分診識別。
這個春天，幕后英雄都在戰斗
“電話剛一響起，團隊早已集結；每一個日夜，十幾個工作群的跳動，記錄著依圖此行的點滴；每一個清晨，我們像醫生交班一樣快速翻閱著昨夜最后一班同事寫在凌晨的叮囑，轉身投入新的一天。”2月初，忙碌的石磊曾在企業內部微信公眾號中寫到。
研發團隊卻是滿負荷運轉——遠程協作、對新型疾病快速認知、客戶交流、產品迭代、算法積累等都是考驗。“我們每天將24小時充分利用起來，把研發、運營、科研等多部門的百余號人召集起來分成若干組，盡可能把所有能干的事情拆解，分組討論，并行推進。”石磊介紹。
產品上線后，工作遠沒有結束，疫情變化得非常快，診療方案也在不斷地迭代，他們會及時傾聽前線醫生的需求和反饋，進行產品迭代。研發團隊中有不少具備醫學知識背景的成員，這讓他們能夠在產品研發和迭代時充分理解醫學問題，迅速捕獲用戶需求，不斷豐富完善產品功能。
曾做過多年放射科醫生的石磊表示，如果在過去，作為醫生的他會請愿上前線，如今他和團隊是通過科技創新支援前線醫務人員。
疫情防控需要科技創新，AI醫療在疫情防控中發揮的作用遠不止醫學影像輔助診斷。防疫知識教育宣傳能夠在早期切斷高危人群，影像輔助診斷系統對疑似病例進行篩選，實現早診斷、早治療、早隔離，治療過程中對患者治療效果定量評價，以及新的疫情階段后續的隨訪……承接疫情背后的醫療數據大盤，構建一體化的智能防控體系，依圖醫療早已完成技術儲備，構建出解決方案。
依圖醫療還針對疫情研發出“新冠肺炎”智能鑒別服務——依圖新型冠狀病毒防疫小依醫生，以微信公眾號、小程序等入口，疏解醫療機構壓力；此外，在加強防控復工復產方面，依圖還推出“云邊端”綜合解決方案，融合熱成像測溫技術、是否戴口罩檢測、戴口罩的人臉識別等能力。
“這次疫情是一次考驗，讓我們看到各種知識背景的人都在努力為疫情做出相應的貢獻，當前疫情進入新的階段，仍然需要更多的幕后英雄攜手，最終奪取抗疫的勝利。”石磊說。（侯樹文 王春）
