（大公報記者 陳旻）人工智能技術在醫學影像領域檢測病變的應用顯示出了巨大潛力。南京大學醫學院附屬金陵醫院（東部戰區總醫院）、中國人民解放軍醫學影像中心盧光明、張龍江教授團隊聯合北京深睿博聯科技有限責任公司，將人工智能技術創造性地拓展應用於顱內動脈瘤的智能化影像檢測取得重要進展。16日，項目領銜者中華放射學會副主任委員、東部戰區總醫院醫學影像中心主任、主任醫師盧光明對大公報表示，這項研究成果僅用17.6秒便可早期精準檢出患者顱內動脈瘤，準確率近九成。

目前，這項醫學成果以頭頸CTA（CT血管成像）智能化影像後處理平台正在包括東部戰區總醫院在內的內地100餘家醫院試運行。這項研究受到國家自然科學基金重點項目、科技部國家重點研發計劃數字專項等基金的資助。而研究成果以《用於檢測CT血管成像上顱內動脈瘤的臨床應用型深度學習模型》為題，2020年11月30日在國際頂尖期刊Nature Communications（IF 12.121）在線發表，引發國際同行的高度關注。

顱內動脈瘤被稱為腦內「定時炸彈」，中國人群顱內動脈瘤的發病率高約7%，其破裂導致蛛網膜下腔出血的24小時死亡率高達37%。早期精準檢出對顱內動脈瘤的臨床管理和預後有重要意義。

智能科技的浪潮，正在前所未有地改變世界。「人工智能技術已進入醫學影像領域並深刻推動其改變與發展」，盧光明說，CTA是一種無創、方便、可靠的顱內動脈瘤檢測手段，人工智能技術應用的不同算法大幅度優化動脈瘤的檢測流程。

有效改善人工誤診情況

傳統的醫學影像診斷，依靠培養出優秀的醫學影像專業醫生，所用時間長，投入成本大。另外，人工讀片時主觀性太大，信息利用不足，在判斷過程中容易出現誤判。有研究統計，醫療數據中有超過90%的數據來自於醫學影像。盧光明解釋道，此前，對顱內動脈瘤影像診斷性能受到多種因素影響，如設備、放射醫生工作經驗等，診斷敏感性會出現較大差異，影響到準確率。

盧光明表示，「CTA和磁共振血管成像（MR angiography，MRA）都是顱內動脈瘤的重要檢測手段，但是由於MRA檢測耗時長等原因不是急診患者如顱內動脈瘤破裂出血患者的適應症，而CTA是最優選的檢測手段。」

自2018年起，盧光明和張龍江教授團隊在內地率先開展基於人工智能的顱內動脈瘤自動化分割與檢測的研究，提供研究的設計思路。據參與研究的東部戰區總醫院醫生施昭介紹，研究團隊對1177例有金標準DSA（數字減影血管造影）對照的CTA資料進行圖像採集與數據分析，進而搭建了全新的顱內動脈瘤自動化檢測平台。「檢測顱內動脈瘤的準確率達86.0%」，盧光明說。

施昭還表示，這項CTA研究成果對急性缺血性腦卒中患者也展示了卓越的篩查能力，其陰性預測值高達99.0%，可作為排除腦動脈瘤患者的可靠手段。