Menu
您现在的位置: 首页 > 特色诊疗 > 诊疗新技术
健康报:北京协和医院初尝“5G+AI”颈动脉超声远程实时辅助诊断
时间:2021.06.17 字体: 发布来源:本站原创 作者:健康报社王潇雨 通讯员 王璐 特约记者 陈明雁

近日,一场“5G+AI”的颈动脉超声远程实时辅助诊断测试,在北京协和医院远程医疗中心和陕西省宝鸡市某乡镇卫生院超声室之间顺利完成。

记者在北京协和医院的测试现场看到,当该乡镇卫生院工作人员的超声探头触到接受检查的老人颈部时,北京协和医院的专家能同时在液晶屏上看到即时的检查影像。不同于常规影像的是,这些检查影像上标注有不同的色块。

“绿色的是血管,红色框和蓝色框是高度疑似有斑块的位置,这些都是人工智能识别出的区域。”北京协和医院超声科主任李建初主任医师介绍,“颈动脉斑块筛查对心脑肾重大慢病早诊预警非常重要,但不少基层医生不会识别斑块,导致漏误诊情况时有发生。人工智能的实时提示,可以有效降低漏诊率。同时,远程专家可以和基层医生一起对疑似斑块部位有针对性地深入诊断分析,寻找更好的解决方案。值得一提的是,此前国内外尚无5G+AI颈动脉超声实时筛查的报道。”

from clipboard

▲北京协和医院“5G+AI”的颈动脉超声远程实时辅助诊断测试现场


据悉,自2019年7月起,北京协和医院超声医学科杨萌副主任医师团队和清华大学人工智能研究院杨斌研究员团队开展联合研究,通过自主研制的专用算法设备,初步实现了基于颈动脉超声动态视频的人工智能斑块筛查及实时辅助诊断。

“能实现颈动脉斑块的智能远程实时辅助诊断,人工智能和5G网络是两大技术支撑。”杨萌介绍,研发人工智能系统需要医工交叉团队的紧密配合:一方面,北京协和医院超声医学科高年资医生挑选并标注颈动脉超声样本数据,包括465份超声动态视频数据及3259张静态图片数据;另一方面,清华大学人工智能研究院的研究人员在利用已有的基础算法库、专用于医疗领域的可解释人工智能算法、高性能物体识别算法等基础上,针对颈动脉超声视频特点定制研发识别智能斑块的算法。目前,该人工智能系统对颈动脉超声动态视频图像中斑块的实时捕捉、识别准确率平均达98.38%。

from clipboard

▲正在进行“5G+AI”的颈动脉超声远程实时辅助诊断


在数据传输方面,5G网络发挥了高带宽、低延迟的优势。“5G环境下扫查端达到毫秒级传输速度,可于150毫秒内完成超声视频数据获取传输,计算并反馈辅助诊断结果。”中国移动相关负责人介绍,“也就是说,陕西医生进行操作的影像学数据,传输至人工智能系统中进行判断,再将有标注的影像数据传输给会诊双方,只需要150毫秒,可以说是‘零延迟’。”

“远程的智能化分析系统可以告诉基层医生斑块在哪里,诊断和干预的参考意见是什么,后续如何管理或诊治。跨学科、跨行业的合作让医生如虎添翼,提高工作效率。”北京协和医院远程医疗中心主任秦明伟表示,希望这种方式能够延伸到其他领域,如基层常见的腹部超声等,从而有效推进全国各地超声诊断技术的同质化。


图片/孙良

编辑/王璐