杜金蓉 李婷婷 韓俗

摘要：為了快速篩查新冠肺炎疑似病例，通過將AI醫(yī)學(xué)影像輔助診斷系統(tǒng)與PACS系統(tǒng)無縫連接，利用標準化的接口服務(wù)，形成不影響醫(yī)生操作的工作流程，系統(tǒng)后臺自動判定肺炎，高效應(yīng)對新冠病毒肺炎疫情。PACS系統(tǒng)通過人工智能快速篩查新型冠狀病毒疑似患者，減輕工作人員負擔(dān)，提高臨床工作效率。本文主要對該系統(tǒng)流程設(shè)計與實現(xiàn)進行了總結(jié)。

關(guān)鍵詞：新型冠狀病毒;人工智能;輔助診斷

中圖分類號：R-05;TP18? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?DOI：10.3969/j.issn.1006-1959.2020.15.005

文章編號：1006-1959（2020）15-0010-03

Abstract：In order to quickly screen for suspected cases of novel coronary pneumonia， the AI medical imaging assisted diagnosis system is seamlessly connected with the PACS system， and standardized interface services are used to form a workflow that does not affect the doctor's operation. The system backstage automatically determines pneumonia and effectively responds to new coronavirus pneumonia. epidemic. The PACS system uses artificial intelligence to quickly screen suspected patients with the novel coronavirus， reducing the burden on staff and improving clinical work efficiency. This article mainly summarizes the design and implementation of the system process.

Key words：Novel coronavirus;Artificial intelligence;Assisted diagnosis

2019年12月，新冠疫情迅速傳播，做到早發(fā)現(xiàn)、早報告、早隔離、早治療，快速篩查疑似新冠患者，對于防控疫情有著重要作用[1]。在診斷過程中，首先需要判斷是否為新冠肺炎疑似病例。根據(jù)國家衛(wèi)健委發(fā)布的《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案》（試行第七版），新型冠狀病毒肺炎疑似病例需要綜合流行病學(xué)史和臨床表現(xiàn)綜合分析[2]，新冠肺炎影像學(xué)特點對于確認疑似病例起著關(guān)鍵的作用。若診斷為疑似病例，則進一步判斷是否確定感染新型冠狀病毒。根據(jù)前述診療方案，CT檢查成為最快最便捷的篩查疑似病例的手段。目前人工智能（artificial intelligence，AI）輔助診斷主要為針對肺部結(jié)節(jié)的研究[3，4]，很少有針對肺部炎癥的。鑒于新冠肺炎的高傳染性，AI與醫(yī)學(xué)影像管理系統(tǒng)（picture archiving and communication system，PACS）對接，實現(xiàn)人工智能讀取胸部CT影像[5]，并且出具初步報告，若AI診斷結(jié)果為陽性則實現(xiàn)實時警示功能，以便相關(guān)科室做好防護工作。

1系統(tǒng)流程設(shè)計與實現(xiàn)

1.1系統(tǒng)流程設(shè)計? 根據(jù)業(yè)務(wù)流程，PACS系統(tǒng)須進行以下功能實現(xiàn)：在CT技師拍攝完成CT影片后，PACS系統(tǒng)自動將放射影像DICOM[6]數(shù)據(jù)傳遞給AI醫(yī)學(xué)影像輔助診斷系統(tǒng)，系統(tǒng)快速分析形成初步結(jié)果后將結(jié)果傳遞給PACS系統(tǒng);如果診斷為肺炎， PACS系統(tǒng)則推送消息到對應(yīng)CT技師的工作站， 提示技師對應(yīng)病人疑似新冠肺炎警告和病人相關(guān)信息， 醫(yī)院可以進行相應(yīng)操作（如隔離、活動軌跡嚴格消毒等），其流程見圖1。實際工作中，影像科醫(yī)生對1位患者的CT的數(shù)百張切片需逐層分析，每診斷1個病例，影像醫(yī)生需要投入大約為5～? ? ? 15 min時間[7]。而針對新冠肺炎確診患者，影像科醫(yī)生還需要反復(fù)查看患者歷史影像，閱片時間至少再翻1倍。PACS系統(tǒng)利用AI輔助診斷篩查新型冠狀病毒疑似患者，從醫(yī)生實際工作需求設(shè)計功能，迅速篩查疑似病例，極大提高醫(yī)生工作效率，同時有效降低漏診誤診率。

1.2系統(tǒng)功能詳細分析? PACS系統(tǒng)能夠通過AI輔助診斷分析放射影像圖片，快速得出初步診斷結(jié)果供醫(yī)生參考，如有高風(fēng)險則及時通知技師并報告醫(yī)生，做好相關(guān)處理[8]。PACS篩查疑似新冠病毒病人技術(shù)實現(xiàn)流程見圖2。主要實現(xiàn)功能詳細分析：①PACS系統(tǒng)傳遞患者基本信息給AI醫(yī)學(xué)影像輔助診斷系統(tǒng)（后文簡稱AI系統(tǒng)），若患者信息修改，則AI系統(tǒng)患者信息同步修改[9]。（AI智能分析工作范圍：胸部CT相關(guān)檢查項目的影像）;②PACS傳遞DICOM影像給AI系統(tǒng);③AI系統(tǒng)得出初步診斷結(jié)果;④AI系統(tǒng)將結(jié)果報告?zhèn)鬟f給PACS系統(tǒng);⑤如果有高風(fēng)險疑似病人，PACS系統(tǒng)通過推送消息給技師客戶端進行預(yù)警。報告醫(yī)生編輯報告時，也能看到高風(fēng)險提示信息。

1.3系統(tǒng)功能實現(xiàn)? PACS系統(tǒng)與AI系統(tǒng)集成事務(wù)遵照IHE 的放射集成業(yè)務(wù)流程執(zhí)行，采用HL7標準進行消息通訊[10]。①患者檢查完畢后，設(shè)備迅速將影像圖片發(fā)送給PACS系統(tǒng)服務(wù)器;②PACS服務(wù)生成一條到圖通知，判定該到圖通知是否滿足上傳AI系統(tǒng)服務(wù)條件（條件為：胸部CT等項目），如果滿足條件，則發(fā)消息（消息包含：消息類型標識、病人ID、檢查號、檢查UID和序列UID）將患者基本信息和DICOM影像發(fā)送到醫(yī)院前置影像服務(wù)[11];③前置影像服務(wù)器服務(wù)收到消息后將患者基本信息發(fā)送給AI診斷服務(wù)器;④當(dāng)AI診斷服務(wù)器收到患者基本信息，并且確認是胸部CT相關(guān)的檢查后，則主動到醫(yī)院前置影像服務(wù)器拉取此患者DICOM影像。AI診斷服務(wù)器收到患者信息和DICOM影像后，自動通過大數(shù)據(jù)快速分析出該份病例的初步報告結(jié)果以及陰陽性[12]，若為陽性，則指出DICOM影像的病灶區(qū)域以及結(jié)果分析，出具圖文報告;⑤AI診斷服務(wù)器再將分析的結(jié)果消息（消息包含：消息類型標識、病人ID、檢查號、檢查UID和序列UID， 肺炎提示語）傳遞到RIS[13]服務(wù)器，RIS服務(wù)器接收到結(jié)果后，將內(nèi)容存儲到數(shù)據(jù)庫中;⑥接收的報告若有肺炎提示語，則馬上調(diào)用消息服務(wù)通知，通知檢查技師工作站（PACS系統(tǒng)根據(jù)AI系統(tǒng)反饋消息中檢查/序列UID找到對應(yīng)拍攝CT技師工作站，將消息提示到對應(yīng)CT技師工作站），提示此可能為疑似病例，請注意并做好隔離和防護準備，技師客戶端實現(xiàn)效果見圖3;⑦在報告客戶端和技師客戶端增加調(diào)用AI智能分析報告的按鈕，通過實現(xiàn)以上功能，AI系統(tǒng)能夠有效的篩查出問題圖片和位置，幫助影像科醫(yī)生迅速完成新冠肺炎征象甄別、疑似征象預(yù)警，提升發(fā)熱門診患者、疑似患者CT影像判讀的準確率、降低漏診率，輔助醫(yī)生迅速判讀[14]，有效減少患者在院等待時間，降低交叉感染風(fēng)險。如果為疑似病人，給技師客戶端發(fā)送警示信息，協(xié)助其緊急處理。

1.4系統(tǒng)功能發(fā)散和拓展? PACS系統(tǒng)+AI智能診斷快速篩查新冠肺炎疑似患者的功能，可繼續(xù)發(fā)散強化，使系統(tǒng)更加完整，進一步提高醫(yī)生工作效率[15]。主要有以下幾點：①AI智能分析也可篩查肺結(jié)節(jié)患者，如果為肺結(jié)節(jié)患者，也可做出消息提示;②AI診斷報告?zhèn)鬟f給PACS系統(tǒng)，形成初級報告，再由報告醫(yī)生修改及審核;③在發(fā)現(xiàn)新冠患者疑似病例時，可增加提示方式，比如微信消息提示、危急值警報等[16]（技師和牽涉相關(guān)醫(yī)務(wù)人員），做好防護準備。

2總結(jié)

在新冠肺炎疫情期間，由于感染患者多、傳染性強，CT檢查成為最普遍篩查疑似病例的方法，影像醫(yī)生工作量也隨之增加。通過AI與PACS系統(tǒng)無縫對接，基本實現(xiàn)了新冠疑似患者病例的自動診斷。AI通過大量分析學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)影像，找出肺炎規(guī)律，提取影像圖片病灶區(qū)域，快速協(xié)助醫(yī)生定位分析，可減少漏診誤診率、提高工作效率，增加患者滿意度，提高就醫(yī)體驗舒適度。

參考文獻：

[1]中共中央政治局常務(wù)委員會召開會議 研究新型冠狀病毒感染的肺炎疫情防控工作 中共中央總書記習(xí)近平主持會議[J].時代主人，2020（1）：5-6.

[2]國家衛(wèi)生健康委員會辦公廳.國家中醫(yī)藥管理局辦公室.關(guān)于印發(fā)新型冠狀病毒肺炎診療方案（試行第七版）的通知[Z]2020-03-03. http：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2020-03/04/content_5486705.htm.

[3]張殿禮.從“互聯(lián)網(wǎng)+”到“AI+”，人工智能潮起[J].城市開發(fā)，2019（2）：32-33.

[4]王芳敏.AI“啄醫(yī)生”對肺結(jié)節(jié)良惡性鑒別的價值研究[D].西南醫(yī)科大學(xué)，2019.

[5]于觀貞，劉西洋，張彥春，等.人工智能在臨床醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用與思考[J].第二軍醫(yī)大學(xué)學(xué)報，2018，39（4）：358-365.

[6]丁磊.基于DICOM標準的醫(yī)學(xué)文件研究與處理[D].電子科技大學(xué)，2019.

[7]陳海峰.新冠肺炎影像輔助診斷系統(tǒng)成功研發(fā)可3秒完成輔助診斷[EB/OL].http：//www.chinanews.com/jk/2020/03-02/9111139.shtml，2020-03-02.

[8]李志勇，李鵬偉，高小燕，等.人工智能醫(yī)學(xué)技術(shù)發(fā)展的聚焦領(lǐng)域與趨勢分析[J].中國醫(yī)學(xué)裝備，2018，15（7）：136-145.

[9]金廣予，所世騰，馮建興，等.肺結(jié)節(jié)的智能影像篩查新模式[J].中國醫(yī)療器械雜志，2019，43（3）：226-229.

[10]顧培華，趙一凡.基于健康等級7的放射學(xué)信息系統(tǒng)與影像歸檔及傳輸系統(tǒng)集成方法[J].中國醫(yī)學(xué)裝備，2016，13（4）：50-54.

[11]高忠軍，孟群，李岳峰，等.醫(yī)學(xué)數(shù)字影像通信（DICOM）標準符合性測試方法與方案[J].中國衛(wèi)生信息管理雜志，2017，14（6）：776-780.

[12]韓冬，李其花，蔡巍，等.人工智能在醫(yī)學(xué)影像中的研究與應(yīng)用[J].大數(shù)據(jù)，2019，5（1）：39-67.

[13]王磊，鄭云硉，王培軍.PACS與人工智能診斷系統(tǒng)的接口研究與實現(xiàn)[J].中國數(shù)字醫(yī)學(xué)，2020，15（1）：22-24.

[14]趙一鳴，左秀然.PACS與人工智能輔助診斷的集成應(yīng)用[J].中國數(shù)字醫(yī)學(xué)，2018，13（4）：20-22.

[15]蔣軍.現(xiàn)代軟件工程在醫(yī)療軟件開發(fā)中的應(yīng)用[J].電子技術(shù)與軟件工程，2019（13）：35.

[16]李貴平，金晨霞，任維東，等.淺析“危急值”報告制度對保證體檢質(zhì)量及規(guī)避醫(yī)療風(fēng)險的作用[J].甘肅醫(yī)藥，2016，35（11）：855-856.

收稿日期：2020-04-29;修回日期：2020-05-10

編輯/肖婷婷