比如 ， 静脉溶栓是急性缺血性脑卒中治疗的有效手段 ， 救治的黄金时间为发病4.5小时内 ， 之前需要CT检查信息；发病4.5h-6h的患者可以通过机械取栓获得救治 ， 之前需要CTA（CT angiography ， CT血管造影）检查信息；发病6h-24h的超窗取栓治疗患者 ， 机械取栓前需要CTA+CTP（CT perfusionCT灌注成像）的检查信息 。
无论选择哪种治疗方案 ， 最重要的医学依据是通过影像快速判断病情 ， 即在各类CT影像检查结果出来之后 ， 对它们快速进行准确评估 。
由于脑卒中的临床表现多样、病因复杂 ， 患者做完影像以后 ， 往往需要十年以上资质的影像学医生才能对影像做出准确的评价 ， 而且耗时很长 ， 一般评估过程需要30-60分钟 。
医生需要在很短的时间内 ， 做大量的专业判断 ， 包括对脑实质改变、颅内、外供血动脉的改变、脑实质内毛细血管水平的血流动力学改变、病因及发病机制分型等一一做出诊断 。
过去 ， 对于影像学医生 ， 这是一场残酷的战争 。 他们孤立无援 ， 只能靠自身多年积累的诊疗经验 ， 在极大的压力下与时间赛跑 。 但是 ， 当一位出色的助手进入诊疗环节后 ， 变化产生了 ， TA就是人工智能医疗影像辅助系统 。
绿区保卫战人工智能医疗影像辅助系统显示 ， 脑CT影像中 ， 绿色代表可抢救区域 ， 红色代表梗死区 。 当绿色区域完全被红色的梗死区侵蚀殆尽时 ， 就代表着患者脑组织死亡 。 脑卒中的救治过程 ， 就是一场绿区保卫战 。
在这场绿区保卫战中 ， 人工智能是如何帮助医生增加赢率的呢？
吉林大学第一医院 ， 设有国家示范高级卒中中心 ， 其卒中救治水平在全国名列前茅 ， 视频中的案例就发生在这里 。 在耗时的影像评估决策环节 ， 吉林大学第一医院应用了人工智能医学影像辅助诊断系统 ， 3分钟内完成诊断 ， 极大缩短了影像学评估的时间 。 通过发掘深层次影像信息 ， AI可以帮助医生完成对缺血性脑卒中多模态影像的智能分割、病灶检测、图像分析、评估预后等工作 。
这套AI系统是如何炼成的？在数据、算法、算力三要素的背后 ， 你会发现顶尖医院、知名医疗AI企业与领先科技企业的身影 。
首先 ， 数据方面 ， 高质量数据决定医疗AI高度 。 在脑卒中治疗领域 ， 首都医科大学附属北京天坛医院在国内处在领先地位 。 据了解 ， 我国脑卒中再灌注治疗复发率为25% ， 国际脑卒中治疗后复发率为7% ， 天坛医院脑卒中再灌注治疗复发率为2% 。 这套人工智能医学影像辅助诊断系统 ， 就是领先的医疗AI公司安德医智基于天坛医院的上万例临床影像数据训练而来 。
其次 ， 算法方面 ， 自动化和标准化的人工智能影像算法在结合高维异构数据复杂建模方面有显著优势 ， 安德医智在全球率先实现神经系统疾病CT/MRI影像人工智能辅助诊断 ， 包括脑肿瘤、小血管病变、脑卒中在内的60余种疾病 。 目前 ， 这套人工智能医学影像辅助诊断系统可以将对卒中影像的评估时间缩短到3分钟 。
第三 ， 算力方面 ， CT/MRI影像数据量大 ， 单个病例就可以达到GB级 ， 对算力的挑战很大 。 在模型开发过程中 ， 浪潮AI服务器解决了模型复杂度高、计算量大、单次耗时长等难点 。 浪潮AI资源管理平台AI Station ， 则显著提升了资源使用率与训练效率 ， 可以支持近80位工程师同时使用计算平台 。 最终 ， 在浪潮算力基础设施的帮助下 ， 实现了主要模型训练速度提升10倍以上 ， 训练时间由2周多降为2天 。
相信治愈的力量根据《中国脑血管病临床管理指南》的数据 ， 我国是卒中大国 ， 每年新发卒中病人约300万 。 因此 ， 我国卒中诊治负担很重 ， 尤其是基层医院 ， 卒中专业医师短缺 。
人工智能医学影像辅助诊断系统的应用 ， 相当于优质稀缺的专家资源以人工智能产品的形式走进基层医院 。
吉林大学第一医院放射线科主任、中华医学会放射学分会副主任委员张惠茅表示 ， 人工智能在卒中临床诊疗的价值 ， 不仅是快速进行医学影像评估 ， 帮助医生快速准确做出治疗方案的决策 。 对于提升诊断标准化 ， 降低漏诊率和误诊率 ， 整体优化诊疗流程 ， 推动医疗均质化等方面 ， 人工智能都有极大推动作用 。
在科学革命之前 ， 人们只能相信 ， 人类生病是因为打开了潘多拉魔盒 。 即使到现代社会 ， 医生的职责和医疗的价值 ， 仍然是被谨慎评价的 。 正如特鲁多医生的墓志铭所说 ， “有时治愈 ， 经常缓解 ， 总是安慰 。 ”
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