人工智能赋能医学影像，让检查更精便捷

“地毯式筛查”肺结节CT图像、冠状动脉CT血管成像智能分析、AI辅助骨龄测算……为提高影像检查效率，钱湖医院近几年来，陆续引进肺结节、肋骨、骨龄、血管成像等人工智能（AI）影像辅助诊断系统，辅助医生为给广大患者提供更加精、快速、高效的影像诊断。

医学影像科徐军主任表示，人工智能（AI）辅助诊断系统包括肺结节筛查、肋骨骨折诊断、骨龄分析、冠状血管分析等辅助诊断技术。可大大提升影像科医师的诊断效能，同时人工智能与医生双重把关，能从真实意义上实现精诊断、精医疗，极大缩短患者的就诊时间。截止目前，人工智能辅助胸部CT检查28900人次，CTA（冠脉及其他血管成像）分析24人次，骨龄测算523人次。

“地毯式筛查”胸部CT图像，大大提高微小病变检出率

肺癌的早发现、早治疗能极大提高患者生活质量，大大提高远期生存率，因此通过胸部CT对肺结节的早期筛查十分重要。然而，一次胸部CT检查至少会产生几百幅CT图像，早期的肺结节可能仅有几毫米大小，繁重的图像数据以及细微的病灶捕捉，对影像科医生的眼力、体力、耐力都是巨大的考验。

肺结节AI系统，可以对胸部CT扫描所产生的全部图像进行“地毯式筛查”，快速检测出结节并给予精确定位，分析结节的密度、大小、形态特点，判断结节的类型和分级，并且具有精对比随访的功能，使肺癌的早期诊断、治疗效果一目了然。

自动提取血管、火眼金睛检出病变，提高冠状动脉诊断效率

冠状动脉CTA（CCTA）作为评估冠状动脉疾病的无创性方法，对冠状动脉疾病的检测具有较高的灵敏度。冠状动脉CTA技术，不但对图像要求高，从而对技术人员提出更高要求，要求高质量完成心脏血管检查的同时，而且精诊断是关键。AI+冠状动脉CT可以使基层医院从一开始就可以达到三级医院主治医师诊断水准，对于自动图像分割、血管提取、疾病辅助诊断有着巨大优势，可以发现冠状动脉轻度异常具有良好效果，提高诊断的及时性、精性。

AI辅助骨龄测算，助力儿童健康成长

骨龄是指儿童骨骼的成熟度，临床上当儿童出现以下情况则需要尽快到医院进行骨龄测算。

人体在胎儿期、儿童期、青春期等不同阶段骨骼的大小和形态均处于不断变化的过程，传统的检查手段是通过拍摄患者左手腕部的正位X光片，影像科医生通过X光片观察左手指骨、掌骨、腕骨及尺桡骨远端的二次骨化中心的发育程度，并对照“G-P图谱”来确定骨龄。

图谱法的骨龄评估，需参考多个骨化中心、骨骺等发育形态，各个骨化中心的发育状态相互关联，互为参考；然而骨化中心在发育过程中，不同年龄段的差异十分细微，把握这些细微差异是判定骨龄的关键，而细致的对比对医生实际阅片工作也造成了较大的负担和困扰。

引进AI辅助骨龄测算系统，可以针对不同区域骨龄评估标准的差异性，基于海量数据，针对不同的评分标准，定制化设置多种骨龄评估模型，对儿童的身高、体重等生长发育状况进行自动评估分析。