西门子医疗推出全球首创人工智能产品——AI-Rad Chest CT
先 睹 未 来
AI-Rad Chest CT是一款用于计算机断层扫描的人工智能应用；
该应用可识别和测定胸部CT影像上的器官和病灶，并自动生成量化报告；
该应用可以提高放射科的工作效率和工作质量。
在美国芝加哥举行的2018年北美放射学年会上，西门子医疗展示了首款可以识别器官和潜在病变的放射科人工智能应用——AI-Rad Chest CT1。
作为基于全新AI-Rad Companion平台打造的首个AI应用，AI-Rad Chest CT的诞生得益于长久以来西门子医疗的科学家们基于广泛的临床胸部CT影像数据所开展的人工智能底层算法训练。
AI-Rad Chest CT能够智能区分、突出胸部不同的结构，标记、判断潜在异常，并将发现的结果自动生成标准、可复制的量化报告。除此之外，它还可以协助放射科医生更快、更准确地解读影像，减少耗费在将检测结果转化为文字报告的时间。在不久的将来，AI-Rad Chest CT还将在心脏、肺、主动脉和脊柱等胸部器官的影像诊断上得到广泛运用。
世界范围内的很多地区都面临着放射检查需求日益攀升和放射学专家数量不足的双重压力。在日常临床实践中，胸部CT检查是一项十分常规的检查项目，每天完成100次检查对放射科医生而言并不是一个十分罕见的事情。但这就意味着即使以平均每张3至4秒的速度去解读影片，医生们每天至少也得高强度工作八小时甚至更久2。
“人工智能不会取代放射科医生，而是会让医生们从例行任务中解放出来，进而提高影像诊断流程的效率和质量。”
——西门子医疗数字化服务主管Yan Beynon
胸部是一个包含多个人体重要器官的区域，因而这一区域的医学影像往往能够呈现出非常丰富的医学信息，意义重大。通常而言，放射科医生大多针对主要适应症，即可能的疾病来做CT扫描，评估影像。而相比之下，AI-Rad Chest CT中的智能算法能够对胸部的所有区域“一视同仁”地开展无差别扫描，就连医生并未察觉的异常区域都会进行标记。
“它可以同时提高放射诊断医学的工作效率和质量，还会提醒医生们留意与疾病有关的潜在变化。如果没有这样的提醒，这些变化很可能就会被忽略，因为在原本的检查中这些并不是医生首要关注的问题。”
—— 西门子医疗CT事业部主管André Hartung
AI-Rad Chest CT功能强大，诸如非心电图触发CT影像上的肺部损伤和基于冠状动脉钙化分析计算心血管风险等多种复杂检查任务，它都能够轻松应对。
主动脉的直径一直是判断潜在动脉瘤存在与否的一项重要指标。在西门子医疗与南卡罗莱纳医科大学的合作中，AI-Rad Chest CT已经展示出了自动分割并测定主动脉直径的强悍能力，而这一重要研究成果也即将于11月28日在本届北美放射学年会上向公众展示3。
除此之外，AI-Rad Chest CT还会检查病人胸部区域的脊柱，检测和分割单个椎骨，标记并分析骨密度和可能的骨折。这对于检测早期的骨质疏松变化极有帮助。
作为一款云端解决方案，AI-Rad Chest CT使用经认证安全的teamplay**基础设施，完全符合美国《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）和欧盟《通用数据保护条例》的规定。
根据《医学数字成像与通讯》（DICOM）标准的要求，AI-Rad Chest CT应用已经可以完美融入当前的临床工作流程。对于放射科医生的个性化要求，AI-Rad Chest CT也进行了充分考虑——扫描影像和其他辅助信息均可在PACS中自动获取。
不仅如此，AI-Rad Chest CT还对所有设备厂商的CT影像设备开放兼容，能够分析所有CT设备厂商的影像数据。据悉，这项应用即将取得FDA 认证，并将从2019年春季开始，在包括美国和欧洲在内的多个市场开展推广。
得益于呈指数级增长的计算能力、海量的存储能力和庞大的网络系统，人工智能开辟了以往人们无法想象的种种可能。
拥有500多项机器学习领域的专利、100项深度学习领域的基本专利、以及40多项人工智能应用，西门子医疗始终是引领医学影像和诊断领域迈向数字化、人工智能化发展的先驱。而超过3亿分临床影像数据以及全球范围内的4,400个合作点让西门子医疗得以获得更多的洞察与远见。
每一天，西门子医疗的科学家们都在利用一台位于美国新泽西州，每秒浮点运算达16千兆次张量核心的超级计算机，执行大约400项人工智能实验。
人工智能技术已经成为西门子医疗助力全球医疗服务提供者提供个性化预防和治疗，向精准医疗迈进的重要手段。站在数字化和人工智能技术的前沿，西门子医疗还将基于AI-Rad Companion平台继续打造更多的人工智能应用，以协助医疗服务提供者转型，提供有更有价值的医疗服务。
1 AI-Rad Chest CT目前正在开发中，不在美国销售。未来能否销售也尚未确定。
2 McDonald RJ, Schwartz KM, Eckel LJ等，横断成像的运用改变和技术发展对放射科医生工作量的影响。《学术放射学》.2015；22（9）：1191-8.
3 Branch CR, Charleston SC, Rapaka S等，基于人工智能对常规非增强胸部CT进行的主动脉直径量化，2018年北美放射学年会学术讨论会，美国芝加哥，2018年11月28日星期三。
**teamplay尚未在所有国家的市场上推出。由于监管原因，未来能否销售也尚未确定。请联系您当地的西门子机构获取更多详细信息。