按照《新型冠狀病毒肺炎診療方案（試行第五版修正版）》，湖北省增加了“臨床診斷病例”分類，對疑似病例具有肺炎影像學(xué)特征者，確定為臨床診斷病例，以便患者能及早按照確診病例相關(guān)要求接受規(guī)范治療，進一步提高救治成功率。因此，對患者的影像學(xué)分析在確定“臨床診斷病例”上就具有極為重要的意義。

根據(jù)國家指南這一重要變化，西安交通大學(xué)第一附屬醫(yī)院影像學(xué)郭佑民團隊，在前期承擔(dān)國家衛(wèi)健委重大行業(yè)專項《基于“數(shù)字肺”的呼吸系統(tǒng)疾病評價體系與診斷標準研究》基礎(chǔ)上，針對新冠肺炎肺部影像學(xué)特點與醫(yī)學(xué)成像技術(shù)公司合作，第一時間研發(fā)了新冠肺炎肺部感染輔助診斷系統(tǒng)，實現(xiàn)了對新冠肺炎感染者肺內(nèi)病變部位快速檢出、定量評價病變范圍和病變演變過程評估

CT掃描是新冠肺炎診斷的重要環(huán)節(jié)，已成為確定“臨床診斷病例”的重要標準。但是在影像診斷過程中，每位患者的CT檢查多達幾百幅甚至上千幅圖像，單靠影像診斷醫(yī)師從龐雜的圖像特征中篩選出新冠肺炎所具有的特征，不僅要求醫(yī)師具備肺炎診斷與鑒別診斷的經(jīng)驗，還需要相當?shù)挠^察時間，嚴重影響病例篩查的效率。

同一患者3次檢查結(jié)果對比，紅色區(qū)域為病變，相比較病變體積逐漸縮小，提示病情好轉(zhuǎn)。

同一患者3次檢查結(jié)果對比，紅色區(qū)域范圍增大，數(shù)目增多，提示病變進展，同時還能觀測到病變密度的變化。

圖為同一患者4次檢查結(jié)果對比，圖中紅色區(qū)域體積逐漸增大，提示病情進展。

郭佑民教授團隊利用AI技術(shù)為新冠肺炎的影像診斷“賦能”。依托專家訓(xùn)練，人工智能結(jié)合傳統(tǒng)的計算機視覺技術(shù)，對新冠肺炎患者肺部病變區(qū)域進行分割、計算，可以同時獲取病變區(qū)域的體積、密度、磨玻璃成分等定量參數(shù)，尤其是對于患者隨訪的數(shù)據(jù)，可以實時進行圖相配準，精準定位病灶位置、大小，方便比較病變的消長。

通過臨床試驗發(fā)現(xiàn)，該系統(tǒng)能夠輔助臨床醫(yī)生對新冠肺炎進行快速診斷，并能提供智能診斷報告，適應(yīng)阻斷疫情擴散蔓延的公共衛(wèi)生緊急應(yīng)對要求，具有很好的臨床應(yīng)用效果。該系統(tǒng)已在包括華中科技大學(xué)協(xié)和醫(yī)院等多家醫(yī)院部署，為了鼎力支持抗“疫”一線，新冠肺炎輔助診斷系統(tǒng)將開放全國同行免費使用。