记者蔡杨洋
从去年10月检查出肺部多发磨玻璃结节，到12月完成微创手术治疗，家住广州的杨女士终于告别了“提心吊胆”。
决定手术前，她曾多次找专家会诊，得到的建议都是随访。但杨女士放心不下，在亲戚介绍下又找到微医肺结节诊疗中心接受了PNapp5A诊疗。综合CT报告、AI分析报告和CAC检测结果，中心专家认为杨女士肺部结节恶性风险较高，给出了手术治疗的建议。这才让她早诊早治，不需要再接受放化疗和其他抗肿瘤治疗。
微医肺结节诊疗中心，由中国肺癌防治联盟主席、呼吸学科带头人白春学教授担任主任及首席专家。白春学教授牵头制定了“中国肺结节诊治共识”和“亚太肺结节诊治指南”，并依托于物联网，研发出肺结节智能辅助诊疗工具——PNapp，打造出极具特色的PNapp5A诊疗流程。
据介绍，PNapp能帮助医生从数百张薄层胸部CT影像中精准快速定位肺结节，根据国际影像临床标准、中国肺结节诊治共识和亚太肺结节诊治指南，给出风险概率评估，为肺结节诊断提供客观的影像数据支持。这有效降低漏诊误诊，显著提升了肺结节良恶性的鉴别能力。该工具每年诊断早期肺癌二十万例以上，对小于10mm肺结节良恶性鉴别准确率达90%。
AI医学影像辅助诊断，是医疗行业创新发展的重要场景。微医相关工作人员介绍说，目前，我国医学影像行业主要面临两大痛点，一是医学影像医生资源缺口大，误诊率高、效率低，服务模式亟待创新；二是医学影像分析工作繁琐重复，极度消耗精力。
“医学影像数据智能分析技术的出现和发展，能有效解决这些痛点。”他认为，未来，医学影像数据智能分析技术带来的阅片方式将更加贴合医生日常阅片习惯和实际临床需求，不断增强使用的友好度、降低使用的学习成本。另外，在产品功能上将横、纵向拓宽。
也就是说，在不断拓展识别疾病的种类及器官部位的同时向医疗服务链的上下游延伸。比如，除了病灶的诊断以外，医学影像数据智能分析技术还将作为重要的数据基础协助AI系统进一步给出放疗、手术等规划意见，辅助医生诊断。
其实，早在年，微医就联合浙江大学共同研发了睿医智能医生——一个基于人工智能、大数据、云计算等数字技术开发而成的医学影像辅助诊断系统。现在，该系统已经在眼底疾病、肺小结节、阴道镜宫颈癌、胃癌病理、小儿骨龄等十余个病种上取得了突破性进展。
单单以眼底疾病系统的糖尿病视网膜病变为例，其分类和分期已达98.8%的特异性和85.3%的敏感度，处于行业领先水平。
“在整个研发运营过程中，我们与浙大形成了良好的产学研一体化合作关系，浙大主要负责钻研图像识别领域的各项前沿技术，而我们主要在浙大的研究基础上，结合自身十余年积累的医疗资源，将通用的图像识别技术与专业的医疗学科理论及大量的相关病种病例结合，进行成果转化和产品推进。”微医相关工作人员说。
作为一家数字医疗独角兽企业，微医在医疗领域持续深度耕耘了十多年。凭借强大的医疗资源连接能力以及技术支撑能力，微医致力于为传统医疗服务赋能，加速推动健康中国战略的落地。
编辑：甄妮