智能清洁机器人论文 汇医慧影完成数亿元B轮融资，人工智能辅助诊疗成医疗行业大势(4)

我们是怎么做的呢？

第一步做预处理，把200层的片子拿过来首先做一些筛查，比方说去掉片子里面拍的其他的部位。

第二，由于片子拍出来是平面的，我们第二步需要把它3D化、立体化。

第三，肺结节非常的小，另外来讲的话，不同的机器拍出来的CT片子，它的数据指标也是不一样的，所以我们还需要对成型后3D图像进行一些擦除和增强，得出一个机器可以识别的增强后的3D的图片。

腾讯觅影早期肺癌筛查敏感度是96%

在这点来讲我们的优势是什么？不管你是什么类型机器拍出来的片子，都能够搞定。在我们已经做过的很多家医院遇到的CT型号还是非常多的，所以基本上我们做过的准确率都还可以。 ?? ??

第二个做完预处理之后，我们从下往上看，把前端增强后的图片放到我们一个3D的卷积神经网络当中进行判别，然后在这里面我们也有很多多尺度的算法，算法逻辑在里面，可以比较精准的找到微小的肺结节位置，并且可以把这个位置明确标识出来。

再下一步的话，在这一步来讲，我们可以去找到微小的肺结节，最后我们要去判断这个肺结节是良性的还是恶性的，也就是说是不是癌症。我们除了根据图像识别的原理之外，也加了肺结节的位置跟其他信息的关联度，最后我们得到的准确率是80%左右，3毫米以上肺结节识别率90%，肺癌的患病率80%以上。????????

这是我们的数据，可以看到对于3毫米以上，3到10毫米我们的识别率95%，这是高于全球腾讯以外的最高的水平。另外对于良恶性的判别，我们的数据敏感度85%，特异性90%。

我们实际临床应用当中，把这个产品拿到医院用，好多医院的医生一开始对我们不是很信任的，医生在前期跟我们合作的时候，也去拿了自己珍藏的50张片子放到我们这个模型里面，并且也搞了差不多20个医生，比较有经验的医生来跟我们机器做这样一个比赛，这个比赛分两块，一个是找肺结节，一个判断是不是癌症。

这是真实的数据，对于早期肺癌的敏感度，腾讯的觅影数据是96%，20名医生的平均水平是77%。在特异度来讲我们数据是88%，普通医生是81%。

从腾讯觅影在肺癌这块的筛查来讲，一方面能够精确定位到三毫米以上的肺结节，为什么一直强调三毫米呢？因为国际上其他很多公司做的都是五毫米，越小的肺结节越难发现，对后端的资源要求越高。

另外一块来讲找到肺结节，同时判断良性还是恶性，并且已经达到了普通医生的水平，并且跟比较优秀的医生水平应该是相当的。这样的产品一方面用在三甲医院，提高医生的诊断效率，放在基层医院可以提高早期肺结节筛查的医疗效果。????????

觅影用在第三个应用场景就是糖尿病性视网膜病变智能筛查，因为对于糖尿病患者来讲，它患一段时间的糖尿病以后，也是因为胰岛素的原因，会造成眼睛的失明，并且这个失明是不可逆的。

从这个比例来讲，致盲率在30%几，这个比例也非常高的。尤其对一些欠发达地区患了糖尿病以后觉得眼神不好，他觉得可能跟糖尿病没有关系，他觉得可能就是眼睛不好，所以就错过了很多治疗的机遇，造成了不可逆的失明。

对于糖网病人来讲，它一方面我们对于糖网的识别率达到97%，这个其实也是非常高的一个数据。另外一块来讲糖网从医学上来讲分五期，不同阶段治疗的手段不一样的，我们可以对于病人它的糖网的所在分期的准确率达到75%，也就是说通过腾讯的觅影我很快得到它是不是糖网，另外它处于糖网的几期，如果说这个数据是确认以后，医生可以根据这个结果采取相应的医疗手段，所以说这个数据是比较必要的数据。????????

除了前几个之外，还有一个是乳腺癌，这也是女性同胞们患病率最高的一块。对于乳腺癌来讲目前早筛的手段差不多有这么几种，一般体检里面做的PET-CT，但是CT对于乳腺癌的诊断只能拍到肿瘤，因为乳腺癌它分严重性，一种是肿瘤，一种是钙化，CT可以拍到肿瘤。第二种诊疗手段是木板，判断是不是肿瘤，同时看是不是有钙化，第三是磁共振，这个资源比较少，价格比较高。

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