云南省肿瘤医院：打造全省肺结节-肺癌一体化诊治中心

　　2023年医院新兴技术创新应用典型案例征集活动经行业专家背靠背盲审以及终审，共选出24篇典型案例，将陆续刊登出来，以飨读者。

1、案例简介

　　当前阶段，恶性肿瘤已经成为严重威胁人类健康的主要疾病之一，国家层面已经将肿瘤防治纳入到慢性病管理的范畴中，云南省肿瘤医院基于云南的医疗现状，充分利用肿瘤大数据及其相关的人工智能应用建设肺癌诊疗一体化项目，通过利用人工智能及医疗大数据应用覆盖云南省肿瘤医院肺癌诊疗全业务场景，涵盖肿瘤早筛、体检、诊断、治疗、预后等各个环节，旨在打造一体化、全流程的人工智能辅助应用，助力医院及相关医疗机构的医生提升肺癌诊疗的工作效率，减少误诊漏诊，降低成本。

　　云南省肿瘤医院的肺癌诊疗一体化项目通过建设肺癌人工智能辅助诊断和肺癌辅助治疗决策系统，实现医院、相关学协会诊疗平台及相关医疗机构之间肺癌筛查、诊断和辅助治疗一体化。

2、建设与开发

　　云南省肿瘤医院建设了肺结节-肺癌一体化诊治中心，支持新型的诊疗一体化服务模式，同时可诊断疾病，在一体化服务上为云南省重点人群提供极低成本的诊疗服务。项目利用人工智能赋能云肿肿瘤一体化医疗服务，将为国内患者提供疾病自检查性质的智能服务，并可依托云肿的医学专家团队，为相关医护工作者提供高效、方便的诊断工具。

图1 平台架构图

　　云南省肿瘤医院的肺结节-肺癌一体化诊治中心将成为云南省内健康医疗大数据基础保障与应用体系的重要组成部分，项目利用人工智能，围绕疾病的健康医疗大数据进行充分整合、深度挖掘为核心应用理念，盘活云肿积累的医疗健康海量数据，全面释放健康医疗大数据的强大能量与人工智能应用能力。以人工智能为基础，整合诊疗数据、健康服务、患者康复服务等相关信息，进行全面融合的健康医疗信息输出，为疾病预防早筛、高危人群健康服务、患者病情全程管理提供真实有效的大数据决策支撑。

　　本项目以云南省肿瘤医院为中心医院，在云肿覆盖区域内建立肺结节-肺癌一体化诊治中心，提供区域内居民的一体化服务。实现多级医院之间的医疗影像信息互通与肺结节诊疗服务一体化，完成区域内以患者为中心的诊疗服务体系，开展跨医疗单位协同合作。

图2 系统网络拓扑图

3、关键技术

　　(1)注意力机制

　　基于注意力机制和深度学习的病灶识别技术，在深度学习的架构上，引入了注意力机制，在卷积神经网络(CNN)抽取特征后，通过注意力模块对不同通道和区域的特征权重进行调整，再送入下一层的网络，使模型更加聚焦于病灶区域，降低无关身体组织对模型的影响，可明显提高模型的识别效果。

　　(2)迭代自学习系统

　　迭代自学习系统可更好满足模型对数据的要求，降低了数据标注的代价;目前CT数据标注的开源数据有限，直接使用CT数据训练模型难度较大，容易造成过拟合，泛化能力差。故模型训练采用迁移学习的方式，使用结节检出的CT数据对模型进行预训练，有效提高模型的迭代效率。

　　(3)高性能弹性云服务平台

　　高性能弹性云服务平台通过对业务透明的形式提供资源分配，支持服务的弹性伸缩和故障迁移，可根据业务量动态调整计算资源，有效应对患者突增带来的服务压力，避免系统访问延迟和资源超负荷运行，同时当服务实例出现故障需要维护时，可以将负载转移到其他服务实例实现故障迁移，保证系统的可靠稳定。

4、服务内容

　　(1)胸部CT肺结节AI辅助诊断

　　融合传统图像处理和深度学习多种算法对CT影像数据进行处理，如目前已经较为成熟的区域自生长算法和3D-CNN等算法，让计算机学习和模仿医生阅片、诊断技术，分析图像特征，找出疑似恶性的结节，过滤无结节的CT，对结节特征进行描述，辅助医生提高对肺结节的早期检出率，实现肺癌的早发现、早诊断、早治疗，节约医生读片和写报告的时间，降低误诊、漏诊的概率。借助人工智能图像处理技术实现肺结节定位、定性诊断。基于图像识别技术和自然语言处理技术实现结节良恶性预测。深度学习算法支持对不同时期结节追踪随访。依据医生书写习惯，自动生成结构化报告供医生参考。

　　(2)影像AI会诊平台

　　远程影像会诊服务是一种影像诊断中心面对申请医院提交的影像会诊申请出具影像会诊意见，实现申请医院疑难影像的快速转移，从而为患者的早期、及时诊断和就地治疗或转院争取时间和治愈可能的服务。项目建立远程影像会诊AI资源库，涵盖接入的相关医院，为疑难杂症提供影像AI会诊服务，以保障会诊平台影像诊断质量的提升。影像AI会诊平台遵循IHE国际规范，特别是Radiology、Cardiology、Anatomic Pathology 技术框架(Technical Frameworks)，数据传输符合DICOM和 HL7 国际标准，实现合作医疗机构影像数据的标准化与规范化，并提供影像智能质量管理功能，保证患者影像信息在会诊平台的通用性，减少患者重复检查的经济负担。影像AI会诊平台支持MDT会诊平台的无缝对接。

　　(3)肺癌辅助治疗决策

　　肺癌诊疗辅助决策在医疗大数据机器学习基础上，依据多维度医学知识库体系、基于大数据队列形成的真实世界研究海量数据，为医生、护士、医技人员、科室管理者提供智能、安全、高效的决策支持。通过推荐检查策略、推荐治疗策略、推荐用药治疗方案、医嘱合理性审核、推荐术后治疗策略、真实世界数据分析、患者化疗后不良反应风险预测、指南推荐等功能，帮助临床医生做出恰当的诊断决策，提高医疗效率;解决诊疗过程的一致性和规范性问题;减少医疗差错，改善临床结果;加速医生培养成长。

　　(4)肺癌多学科协作平台

　　肺癌多学科协作平台，支持不同学科的医学专家通过协作平台阅读和研究远程传输的肺癌患者资料，对异地患者进行的会诊。利用物联网实现协作平台上患者影像、病理、超声及临床病历信息的传输与共享，并利用AI技术实现会诊的智能辅诊工作。

5、应用效果与创新点

　　(1)数据应用创新

　　通过对肺癌患者影像图片数据和文本病历数据进行关联整理，将院内临床数据进行归一化和结构化处理，依据多维度医学知识库体系、基于大数据队列形成的真实世界研究海量数据，将患者从入院检查到最终出院康复的多种临床数据予以整合，可用于早期筛查、辅助诊断、推荐治疗、预后预测等不同方向的人工智能产品的训练。

　　(2)数据结构化、标准化的创新应用

　　将临床数据归一化与结构化处理后，探索电子病历与人工智能系统联动的应用效果。

　　(3)应用效果

　　云南省肺结节-肺癌一体化诊治中心有效提升诊疗效率，患者满意度直线上升，有效提升科室效益和影响力，目前已连入2家省外医院、5家省级三甲医院、以及13家地州医院近百名专家。

　　● 对于医院来说——降低医院人力成本，提高医院核心竞争力

　　● 对于患者来说——快速得知检查结果，减少等待和重复就诊

　　● 对于临床医师来说——提高诊断效率，减少漏诊、误诊

　　● 完善AI诊疗平台建设，提升肺癌诊疗能力

　　● 完善医疗数据平台，挖掘健康数据价值

　　● 以诊疗一体化服务体系为支点，建成人工智能服务体系

　　● 以诊疗一体化服务体系为契机，建立人工智能健康医疗产业生态

　　(4)运行数据统计

图3 研究量统计

图4 医生具体使用情况

图5 肺部CT检查患者与预测成功对比

图6 检出病灶数与真实病灶数对比

6、总结

　　云南省肺结节-肺癌一体化诊治中心通过整合CT影像数据和临床文本数据建立统一的胸部AI辅助诊断系统、临床诊疗AI辅助决策支持系统，旨在打造一体化的AI智能辅助应用，实现AI技术从单一场景到全流程的覆盖，从“看图”到“字、词、句、理解、研究”的过渡;通过建设一体化平台，也进一步推进规范化、标准化诊疗制度和全生命周期患者服务体系建设，对肿瘤领域发病较高的肺癌的人工智能治疗手段及技术的研究，以实现带动人工智能在肺癌领域的技术革新。在推动人工智能领域发展的同时，云南省肿瘤医院成为人工智能医疗的先行示范区域，树立标杆和楷模，并在全省范围内打造人工智能医疗领域深度应用典型场景，发挥人工智能的应用体验和场景示范作用，提升城市智能化水平和市民感知度。

　　申报单位：云南省肿瘤医院

　　联合申报单位：零氪科技(北京)有限公司

　　技术方向：医学人工智能、物联网

　　业务领域：临床应用