“疫情期间，我们开发的皮肤病人工智能自测在‘腾讯健康’上日均用量达到20万人次。”上海体素科技创始人丁晓伟博士说。而在疫情发生前，这家人工智能小企业的皮肤自测产品每天用量为1—2万人次。机会总是留给有准备的人，微信小程序的皮肤自测今年1月20日上线，正好赶上这波互联网问诊高峰。

用量激增的同时，体素科技也像其他科技型中小企业一样遇到麻烦，很多业务进度明显放缓。不过在肺部CT人工智能识别这个领域，公司与上海交大医学院附属瑞金医院合作，使人工智能系统识别肺炎的敏感性达到95%以上。在瑞金医院医务处处长、卢湾分院院长陆勇看来，此次疫情推动了人工智能辅助诊断的发展。

两周打造出肺炎智能系统

2016年，毕业于上海交大的丁晓伟瞄准人工智能治疗这一新业态，创立了体素科技，获得腾讯、红杉资本等投资。“国内外有一批人工智能医疗企业诞生于2016年，我们都在找出路，探索人工智能在医疗行业适合做哪些事。”他告诉解放日报·上观新闻记者，“我的理解是，应该让人工智能凭规模效应满足医生资源不可及的需求，比如大吞吐量的肺部CT阅片、皮肤病自查、眼底糖网筛查和小儿视力障碍筛查。”

据陆勇介绍，瑞金医院已与体素科技合作两年。双方围绕国家标准化代谢性疾病管理中心（MMC）项目，开展了糖尿病视网膜病变的人工智能识别和筛查。这种视网膜病变简称糖网，发生率随着患糖尿病时间增加而提高。然而，内分泌科医生不会检查眼底，眼科医生通常很忙，在这种医生资源不可及的情况下，人工智能就能大显身手。经过大样本的深度学习，人工智能系统对眼底图像的糖网识别准确率已与眼科医生不相上下。对于白内障、可疑青光眼等其他所有眼部病症，这个系统也能准确识别。

双方还在胸部CT人工智能辅助诊断方面合作，实现了多器官多病种识别。在肺部，人工智能系统除了能识别结节外，还能检出磨玻璃斑片影、条索影、肺气肿肺大泡等病灶；在肺外，能检出肝、胆、肾区域的囊肿、结石等病灶。目前，这个胸部CT辅助诊断系统已覆盖92.6%的高发常见病灶，综合准确率超过91%。

疫情发生后，丁晓伟带领团队立即行动起来，与瑞金医院卢湾分院、上海市第一人民医院南院等合作，耗时两周打造出胸部CT多病种辅助诊断系统（肺炎优化版）。那时，公司很多员工在外地，他们就在家里参与开发系统。“好在我们是软件类科技公司，可以在家复工。”丁晓伟说，“当然，疫情还是给公司业务带来了不利影响，与医院开展的几个合作项目都停了下来，但是危中有机，我们针对新冠肺炎很快升级了辅助诊断系统。”

肺炎识别敏感度超过95%

近日，在上海交大立项支持下，瑞金医院与体素科技联合开展了“基于人工智能的肺炎CT影像诊断和分诊”项目。这是一项回顾性研究，他们将医院存储的200多例新冠病毒肺炎患者和其他肺炎患者的CT影像取出，让胸部CT多病种辅助诊断系统（肺炎优化版）进行识别。测试发现，人工智能识别敏感度达到95%以上，有典型肺炎征象的新冠病毒感染者CT影像基本都被这个系统快速准确“揪出”。

“这项研究表明，人工智能对CT影像的辅助诊断大有可为。”陆勇分析说，像瑞金医院这样的大型三甲医院，胸部CT日均检查量达到1000例以上，给放射科医生带来很大压力。如今，沪研人工智能系统已能做到胸部CT多器官多病种识别，准确率和效率都很高，而且能24小时不间断运行，每天可识别近3000例CT影像。“放射科的理想工作状态，是每天早上，医生打开人工智能终端，查看所有影像的标识和提示，随后对其中的重点标识和提示影像进行人工研判。这在技术上已能实现，可以大幅减轻医生的工作负荷，让医生把主要精力用于诊断疑难危重病例。”

用科技支撑线上智能诊疗

疫情来袭，人工智能对皮肤病的辅助诊断价值也得到突显。丁晓伟说，他们在与互联网医疗平台合作中发现，线上诊疗中约有50%的病例是皮肤病，日需求量未来有望达到百万人次。拍一张有症状的皮肤照片，通过网络传给医生诊断，十分便捷。然而皮肤科医生毕竟数量有限，所以体素科技成立后就瞄准这片科技创业蓝海，2017年推出第一版皮肤病智能问诊系统。

目前，这个系统已能识别150多种皮肤病，病种覆盖率达到95%。在微信里打开“腾讯健康”或“体素肤知汇”小程序，上传照片，它就能给出辅助诊断和治疗参考意见。国内疫情发生后，互联网诊疗需求激增，“腾讯健康”皮肤自测的日均用量达到20万人次，着实火了一把。

“我们要利用这个势头加快技术研发和多方合作，为互联网和人工智能诊疗提供科技支撑。”对于这家科技型小企业的未来发展，丁晓伟信心满满。随着国内疫情明显好转，体素科技参与的人工智能糖网筛查系统临床试验已重新启动，在北京协和医院等3家医院进入收尾阶段。不久的将来，这个系统有望作为医疗器械获批上市，为国内糖尿病基层筛查提供得力助手。