随着国内疫情防控常态化，老年人、儿童青少年、患有心脑血管疾病等慢病人群成为关注重点。近日，北京协和医院、福建医科大学附属协和医院、上海市第六人民医院、厦门大学附属心血管病医院的心内科及影像科专家，在“数坤学院”线上会议中，对医学影像人工智能在心血管疾病诊疗中的落地应用，以及其如何助力医生，服务患者开展了探讨。

厦门引入AI辅诊心血管疾病：发挥1+1＞2的效能

厦门大学附属心血管病医院（以下简称厦心）是福建省唯一的公立三级心血管专科医院，也是全国四家胸痛中心区域认证中心之一，承担着解决区域内疑难心血管急危重症的重任。今年1月，厦心引进了数坤心血管人工智能辅助诊断系统，提升诊疗能力。

厦心院长王焱教授介绍，医院覆盖厦门乃至全省区域的心血管病患者，目前70%以上的患者来自外地。此前，医院接入了人脸识别、便捷支付等，力求让患者就诊当天一站式完成相关检查。冠心病人工智能的引入，是厦心建设智慧医院，提升医疗服务能力的又一举措。

厦心影像科使用数坤心血管AI系统

冠心病是威胁居民健康的危重慢病，患者进医院检查，往往需要做冠状动脉CT增强扫描。由于该检查需要医生至少手动处理300多张图像，并完成判读、评估、报告撰写及审核的工作。处理数据量大、流程长，患者从预约至拿到检查报告的等待时间较久。

厦心影像科副主任赵恒宇教授介绍，厦心影像科成立后，患者持续增加，科室急需提升诊疗容量。数坤心血管人工智能系统，能一站式全自动对心脏CT图像完成重建、辅助诊断、报告输出，诊断效率从30分钟/例提升至3-5分钟/例。高年资医生对报告进行复核后，再交到患者手中，诊断准确率得到了“双重保险”。目前这款人工智能系统已经覆盖院内90%以上的冠心病病例。

医院因此可以开放预约数量，患者也能尽早接受治疗。医生+AI的“人机协智”工作方式，发挥了1+1＞2的作用。

心血管AI的应用：诊疗效能提升到疾病风险预测

包括心血管AI在内的医学影像人工智能，近些年发展极为迅速，且与应用场景结合更为密切。北京协和医院付海鸿教授介绍，适应临床流程、解决临床问题，成为医学影像AI发展的需求和趋势。

福建医科大学附属协和医院薛蕴菁教授介绍，医学影像AI正从单病种、单一任务向多任务发展。以目前最为常见的胸部CT扫描为例，目前胸部影像AI可以完成一次扫描、心胸连诊的任务。患者只需进行一次CT扫描，人工智能协助医生，完成肺癌和心血管疾病的风险初筛诊断。患者检查次数减少，花费减少，诊断效能却得以提升。

上海市第六人民医院张佳胤教授则介绍，未来心血管影像AI将综合大数据，进行疾病风险预测。

心血管AI发展首先是初级应用。AI自动智能完成需要医生手动计算的图像后处理、病灶的定量测量等工作。比起人工，AI更快、更准，节省了医生大量不必要的重复劳动。

第二阶段是辅助诊断，比如数坤心血管AI辅助诊断系统，帮助医生提示病变情况，自动生成结构化报告。目前，许多医生已经接受并逐渐习惯使用AI。在“见过”更多疑难病例之后，人工智能也会“越来越聪明”。

第三阶段是综合多学科数据，建立患者的风险评估模型。人工智能综合影像及临床数据，通过风险模型预测患者未来5年内发生心脏事件的风险。早发现，“治未病”。这对于危重大疾病防控体系建设，具有重要意义，也能为我国居民生活质量带来提升。

“在医疗科技发展的推动下，今后的疾病治疗方式也将从以任务为中心、发展至以疾病为中心，最终以患者为中心。” 薛蕴菁教授说。

医学影像人工智能成熟：需产学研用合作

2017年底，工业和信息化部印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，提出力争到2020年，医疗影像辅助诊断系统扩大临床应用、实现规模化发展的目标。

在政策加码、审批加速、资本加持的状况下，医学影像人工智能已逐步规模落地。薛蕴菁教授介绍，目前医学影像人工智能在工作流程的改善、诊疗效率的提升、科研领域全面开花。比如借助AI，医生前期就能智能管理患者预约和等待的时间、智能制定个性化扫描方案、精确评估患者辐射剂量等，提升了患者的就医体验。在疾病诊疗方面，人工智能应用落地场景集中于快速检出、病灶定位、定量测量、前后随访对比等。AI生成了同质的结构化报告，能消弭医生因个体差异产生的诊断偏差。

据了解，目前，人工智能影像在心血管疾病、恶性肿瘤、呼吸系统疾病、神经系统疾病，已广泛应用。然而，在标准制定、共识达成、监管建立等方面，仍需要产学研用各界的合作。薛主任介绍，美国放射学会已发布了神经系统、心血管系统等单个疾病的规范文档，指导人工智能产品设计、开发及应用。去年，我国也成立了人工智能医疗器械创新合作平台，国家机关、事业单位、学会、医疗机构与高校共同参与构成，以推进医疗AI更规范化、标准化发展。