（1）肋骨骨折是胸部外傷中常見的并發癥。因肋骨骨折的數量、對位情況在傷殘等級的鑒定上起重要作用，涉及刑事傷害司法鑒定、量刑、民事經濟賠償等，為了避免不必要的醫療糾紛，骨折的診斷率越來越受到重視，影像科報告醫生需要輔助診斷工具減少漏診。

（2）近20年來，隨著CT技術的提高和肺癌高危人群篩查的普及，越來越多的肺部小結節被發現。肺結節是臨床上一種常見的現象，惡性結節早期發病比較隱匿，如果不進行早期干預，其病程迅速、惡性程度強、預后差。若能在早期階段對病灶進行手術切除，將會明顯改善肺癌患者的預后。為了能早期發現微小結節，常規薄層CT會產生200～300張CT影像，報告醫生在肺部影像的閱片上需花費大量時間，存在生理疲勞等原因導致結節漏診現象，需要輔助診斷工具篩查肺小結節。

（3）日常工作中，報告醫生需要對胸部CT影像進行全面的診斷，將發現的病變都寫到診斷報告中，單一功能的輔助診斷系統只能診斷某一個單一的疾病，報告醫生需要多功能的輔助診斷系統進行CT影像綜合篩查，以滿足診斷需要。

我院影像科在信息部的支持下，針對上述問題及需要，自2018年開始先后對幾家胸部CT影像AI系統進行考察和比較，最后認為上海聯影智能公司人工智能輔助篩查系統比較符合醫院需要，主要原因是該公司的AI系統可對CT影像進行多功能綜合篩查，同時該公司技術力量較強。

2020年7月該系統上線，針對一次胸部CT薄層掃描同時進行肺小結節篩查和肋骨骨折篩查，從多個方面提高了報告醫生診斷效率和準確率。

該系統服務于影像科診斷醫生，幫助醫生對一次胸部CT薄層掃描同時進行肺結節和肋骨骨折疾病篩查，提高醫生工作效率，減少醫生漏診率。

（1）人工智能肺結節輔助篩查

1）利用人工智能深度學習技術，可自動識別肺內結節，并給與醫生提示；

2）量化分析：可對結節自動測量體積，長短徑、密度等相關參數；

3）結節可自動定位到肺葉、肺段級別；

4）自動識別結節相關征象，并根據國內、國際最新指南給與風險評估；

5）自動生成文字描述，可復制到診斷報告中。系統提供了多種模板，以滿足醫院報告要求；

6）閱片功能豐富，提供MPR，MIP等功能滿足醫生診斷需求；

7）提供了影像組學、組織成分分析等功能方便科研。

（2）人工智能肋骨骨折輔助篩查

1）自動識別多種肋骨骨折，并給予提示；

2）自動提供肋骨和椎體標簽，減少醫生數肋骨定位時間；

3）多圖像展示：MPR，局部MIP圖顯示，最佳肋骨肋骨位，VR3D展示等，方便醫生觀察；

4）自動生成文字描述，可復制到診斷報告中。

該系統安裝配置簡單，不需要對醫院現有PACS改造，系統及數據庫安裝在廠商提供的AI服務器內，通過OCR識別方式與現有工作流無縫對接。報告終端安裝瀏覽器即可瀏覽圖像，從而減少安裝、維護的時間和工作量。如下圖所示：

該系統經前期安裝調試于7月6日在我院影像科上線，系統操作便捷，在一個界面即可實現肺結節和肋骨骨折結果切換，報告醫生可以非常方便看到結果。上線不久大連“722疫情”開始，在疫情期間，本著“能檢盡檢，應檢盡檢”的原則，影像科胸部CT檢查大幅增加，影像科主任及報告醫生表示該系統上線非常及時，肺結節和肋骨骨折結果切換操作方便，減少報告醫生閱片時間，提高工作效率，目前未發現漏診情況，在提高工作效率的前提下，避免漏診是工作需要，也是對患者負責，報告醫生對該系統一次胸部CT薄層掃描同時進行肺小結節篩查和肋骨骨折篩查非常滿意。

自7月6日到10月15日截止，近3個月共處理13206例檢查，13528個序列。成功計算病例數量、成功計算序列數量、訪問陽性序列數、陽性點記錄相關數據如下圖：

人工智能技術從目前來看，還不能替代醫生。但是人工智能系統作為工具，可有效輔助醫生進行診斷。有影像專家提出：AI不能替代醫生，但是懂AI的醫生將替代不懂AI的醫生。通過我院這一段時間使用AI系統，確實感覺到對工作非常有幫助，醫生也習慣了在診斷后和AI結果進行對比。

影像診斷是一個綜合的過程，需要對多種疾病的病變進行診斷，單一功能的AI的幫助是有限的，需要針對不同疾病的多種AI模型進行輔助。隨著不同疾病模型的研發，未來也會在更多方面為醫生提供幫助。

同時，AI系統也對醫院信息化建設提出了新的需求。我們在建設PACS系統、升級或改造PACS系統時，需要考慮到以下幾個問題：

1）目前開發AI系統的廠家很多，但有各自的主攻方向，很多醫院為工作需要都同時對接了不同廠家的AI系統，如何提高原始數據傳輸效率，將是今后需要考慮的問題。

2）隨著AI技術的應用和發展，從事AI系統開發的廠商越來越多，PACS系統建立統一入口供不同廠商AI系統進行系統深度集成，將更有利于醫院信息系統建設，PACS系統是否可以預留標準化AI接口，將是今后需要考慮的問題。