近日，湘雅医院放射科积极引入先进的人工智能（AI）辅助诊断肺炎软件，此举将有力缓解当前新冠感染患者报告量骤增导致缺乏能够准确定量评估肺炎累及全肺程度的方法。此次在放射科上线的肺炎AI软件采用了科主任廖伟华教授关于新冠肺炎影像相关AI研究的技术。
据廖伟华主任介绍，合作研发数字肺人工智能系统并在放射科上线使用，可以高效率地识别磨玻璃影和实变，并标识出磨玻璃影和实变的体积、所占全肺的容积比、平均密度值等，对于复查随访患者，可精准对比前后两次肺炎大小、密度变化，数坤此款AI肺炎系统，界面简洁、操作简便，可辅助诊断医生减少漏诊，更可以稳定而准确地定量评估病灶数量、体积以及变化，有望帮助新冠感染患者得到更精准、更高效的诊断。
在2020年疫情爆发初期，湘雅医院放射科团队就关注肺部CT的价值，并联合省内数家医院开展新冠病毒性肺炎影像学特点及其与其它病毒性肺炎的鉴别研究，且当时考虑到新冠病毒性肺炎CT筛查的工作量巨大。因此，团队在国际上率先考虑引入AI系统，试图通过建立和评估人工智能系统，以更好地协助放射科医生通过肺部CT 筛查新冠病毒性肺炎。湘雅医院为第一作者单位，放射科主任廖伟华教授作为通讯作者，其两项研究成果均在放射学顶级期刊《Radiology》（2022年影响因子29.146）上发表，两篇论文题名分别为《Performance of Radiologists in Differentiating COVID-19 from Non-COVID-19 Viral Pneumonia at Chest CT》、《AI Augmentation of Radiologist Performance in Distinguishing COVID-19 from Pneumonia of Other Etiology on Chest CT》，通过分析新冠肺炎的肺部CT,特征，运用迁移学习和深度卷积神经网络构建新冠肺炎 AI 诊断模型，其效能接近影像专家，该研究从疫情之初就获得国际关注，两篇论文均为ESI高被引论文，目前分别被引用704次、164次，“图灵奖”获得者 Edwin Catmull认为团队研究成果有助于及时应对严重的急性新型冠状病毒流行，这也是此次数坤科技研发数字肺AI系统的技术基础之一。
自医工相结合模式兴起以来，“以临床需求为主导、医工企交叉融合”的联合研发与转化模式愈趋成熟，医工领域深度融合愈发紧密，湘雅医院放射科在廖伟华主任的带领下，在日常临床工作中投入了多个AI系统的运用，团队也积极运用大数据、互联网等先进技术，推动了许多医学领域科技成果转化落地。廖主任表示，积极、合理地推动人工智能的使用，可以更大程度上的优化新冠诊治流程，提高工作效能，更好的帮助国民打赢新冠疫情这场战斗。
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