中科院田捷教授：基于AI和医疗大数据的影像组学研究及其临床应用丨CCF-GAIR2018(9)

所以，对于肝癌患者的治疗，准确判断他们的肝纤维化非常重要。过去医生一般用超声诊断，但是超声的判断准确率只有百分之六七十左右。想要准确判断还需要做一个痛苦的工作：肝穿。用一根穿刺针穿到病患肝里面用病理学组织来确定到底有没有纤维化，从而决定用不用抗病毒的治疗方法。
问题来了：能不能用人工智能技术来处理这些数据，不做肝穿也能达到跟它一样的病理学效果。
针对这个问题，我们走访了12家医院，采取了600多份数据样本，用深度学习来提取它的特征，实测表明，在使用过程中，人工智能的预测结果与肝穿方法非常一致。
换句话说，它能够代替以往的肝穿治疗方式，让病患不需忍受痛苦，用几张图片就能达到绝佳效果。
三、影像组学新模态应用
在后来的研究过程中，有相关医生提出，炎症会不会对结果产生影响。可以肯定地说，人工智能在对轻度炎症困扰上没有差别；对于重度炎症有一些差别，但是影响不大，准确率还是会远远高于人工判断。
后来又有人提出，能否将该技术转化为一个软件，做商业化应用。后期验证过程中，我们发现无论是轻度肝硬化还是重度肝硬化，效果都比较鲁棒，适合医院临床应用。

在这里我必须强调一点，人工智能在医学上的应用最好是以问题导向，有了问题再找方法，再去解决。我们可以源于临床，高于临床，这时候我们再商业化应用，医生们就不会抵触，他会主动来使用，因为可以很好地帮助他们辅助诊断。