原標題：精準快速！人工智能助力抗疫 ai影像系統有望在多家醫院上線

精準快速！人工智能助力抗疫 ai影像系統有望在多家醫院上線

《科創板日報》（上海，研究員 李弗）訊，據澎湃新聞報道，首款智能評估新冠肺炎的ai影像系統陸續在上海市公共衛生臨床中心、上海市第七人民醫院投用，還將在武漢等疫情核心區多家醫院上線。該系統由上海市公共衛生臨床中心指導依圖醫療研發，能夠實現新冠肺炎ct影像的智能化診斷與定量評價，對局部性病灶、彌漫性病變、全肺受累的各類肺炎疾病嚴重程度進行分級，精確測算疾病累計的肺炎負荷，有助于臨床治療。

經過初步測試，這套系統對新冠肺炎的檢測準確率與專家診斷基本吻合。同時，它的優勢還在于速度快。病灶定量評價的方法涉及到病變累計的肺體積范圍、密度等多因素，以往采用傳統手工勾畫roi的方法進行量化的評估，需要5-6小時。目前，利用這套ai系統2-3秒之內就能完成定量分析，極大提升了分析效率。

此前，《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第五版）》，將“疑似病例具有肺炎影像學特征者”作為湖北省臨床診斷病例標準，這提示湖北地區新型冠狀病毒診斷不再依賴核酸檢測結果。

武漢大學中南醫院醫學影像科副主任張笑春表示，“ct檢查方便、快捷、直觀，在基層醫院易于普及。雖然ct只是輔助診斷手段，但在防控形勢嚴峻的今天，武漢等地區的防控必須采取‘不放過一個’的非常規手段，減少交叉感染。”

智能影像診斷是“ai+醫療”較快落地的應用領域

從技術角度講，圖像識別技術是相對成熟的ai應用，同時醫療圖像數據結構化程度高、處理難度小，醫療影像有望成為“ai+醫療”最快落地的子領域。從需求的角度講，醫療大數據有 80%來自于醫療影像數據，我國放射科醫生資源稀缺，放射科醫生數量增長遠遠不及影像數據的增長，同時，ai讀片有高效率低成本的優勢，彌補人工讀片主觀性高、重復性低等缺點。

智能影像識別市場空間大，行業發展初期格局分散。醫療影像智能識別按照應用領域，可以分為放射類、放療類、手術類以及病理類。其中，放射類主要通過x光、ct等影像標注病灶位置，放療類實現靶區自動勾畫，手術類實現器官的三維重建，而病理類實現確診環節的切片識別。

行業內公司目前多涉足于放射類和病理類，原因在于標注數據相對容易獲得。機構認為，醫療影像服務市場每年規模在千億級別，假設ai讀片在價值鏈的分配中占到10%，則市場規模在百億級別。行業發展初期格局分散，核心原因在于有價值的標注數據分散在不同醫院，且不同病種需要訓練不同的模型。隨著行業的發展，市場參與者的數量將首先不斷提升，最后由分散走向集中。

“ai+醫療”相關上市公司

萬東醫療：下屬控股公司萬里云已成長為業內領先的醫學影像診斷服務公司，業務規模不斷擴大，構建了醫學影像大數據云平臺，提供遠程醫學影像服務以及影像云技術服務。去年，萬里云線上業務持續快速增長，日均閱片量穩定在5萬張以上；肺部ct、健康肺、骨關節等人工ai閱片持續開展規模化試用。

東軟集團：東軟智能醫療研究院持續推進合作創新，截至去年上半年末，與宣武醫院合作推出的estroke國家溶栓取栓影像云平臺已連接45家醫院，覆蓋全國17個省市，累計生成1665個云端智能報告。

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