我校多团队联合研发新冠人工智能诊断系统

来源:生命学院 浏览次数: 发布时间:2021-01-08 编辑:罗祎

新闻网讯 近日,附属协和医院王琳教授、王征教授、史河水教授,生命学院薛宇教授,以及梨园医院曾玉兰主任等多个团队,秉承“医工结合”理念,发挥多学科交叉研究的优势,成功联合研发新冠人工智能诊断系统,相关文章已在线发表在国际顶级期刊《自然•生物医学工程》上。



截至2020年11月18日,新冠肺炎(COVID-19肺炎)已造成全球累计超过5500万人确诊,累积死亡人数超过133万,已有200多个国家或地区遭受了疫情。许多疫情严重的地区面临医疗资源的极度紧缺和患者激增的问题。尽管核酸检测能够灵敏的确诊新冠肺炎,但难以评估患者未来的病情严重程度和潜在死亡风险。另外,世界卫生组织报告称80%新冠肺炎患者为轻症,但重症患者死亡率超50%。因此,新冠肺炎的病况和死亡风险预测,有助于医疗资源的合理分配以及及时的临床干预,从而控制疫情蔓延和降低患者的重症率和死亡率。研究表明,许多临床指标(CF)和患者的胸部CT成像特征与新冠肺炎的病情严重程度存在相关性。因此,利用新冠肺炎患者的数据对于指导临床决策,进一步了解这种病毒性疾病以及进行诊断建模至关重要。


该研究通过收集、整合、注释和分类了1500多位新冠患者的海量肺CT特征和临床诊断大数据,在完全去除个人隐私信息之后,构建了国际上第一个新冠影像学和临床诊断信息的综合数据库iCTCF(http://ictcf.biocuckoo.cn/),其数据量达到265.1 GB。在此基础上,利用前沿深度学习技术,联合研发了“基于混合学习的新冠患者无偏预测”人工智能软件系统(Hybrid-learning forUnbiaSed predicTion of COVID-19patients,缩写为HUST-19)。这款以我校命名的HUST-19的AI新冠诊断系统不仅可准确判断患者是否感染新冠,还可以精确预测病情的严重程度以及潜在的死亡可能,而目前同类算法只能预测患者是否感染新冠。使用HUST-19,我们对核酸检测尚未确诊的疑似病例进行了成功的预测和诊断。HUST-19能为我国乃至世界范围的新冠疫情防控带来全新有力的诊断工具。


文章链接: https://www.nature.com/articles/s41551-020-00633-5