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图说：展会现场显示数字人民币应用场景 新民晚报记者 陈梦泽 摄（下同） 记者今天探营2021年世界人工智能大会获悉，阿斯利康AI医疗展台与合作伙伴联手带来了前瞻性的“AI+医疗”应用场景和全新成果展示。借力人工智能产业优势，位于上海的阿斯利康医疗人工智能创新中心及医疗人工智能创新实验室AI iLab即将于今年下半年开业。 上海作为人工智能产业发展的高地，也是阿斯利康探索医疗人工智能领域创新的重要基地，今年的世界人工智能大会上，阿斯利康首次在线下设立180平方米展台，携手合作伙伴展示2021十大“AI+医疗”应用场景中的实际运用。这十大“AI+医疗”应用场景首发于2020年世界人工智能大会，主要覆盖疾病预测、筛查早诊、诊断及检测、患者管理等方面，致力于以AI赋能全病程管理解决方案。经过一年的完善与提升，此次以更成熟应用场景亮相本届大会。
图说：阿斯利康展台带来可进行CT-慢阻肺AI筛查、CT-肺癌AI筛查和彩超-乳腺癌/颈动脉斑块AI筛查的人工智能筛查车 ·慢阻肺急性加重院外监测 及早识别慢阻肺急性加重高风险患者、从而开展个体化干预有助于改善临床结局。阿斯利康与合作伙伴尝试通过可收集的患者信息与急性发作情况结合建模，建立急性加重风险AI预测模型与院外监测模型，对慢阻肺患者未来的急性发作提前预警。 ·癌症影像AI辅助判读 在肺癌领域，低剂量螺旋CT AI辅助判读，通过AI辅助实现癌症检出、良恶性分析以及定量分析等功能，对于医生在大规模筛查时快速、准确的判断患者病情有重要意义。在乳腺癌领域，乳腺超声辅助AI为乳腺癌超声筛查提供更高的诊断准确率和诊断效率，助力乳腺癌的早筛早诊。目前，阿斯利康正与深睿医疗展开合作。 ·CT筛查慢阻肺 肺功能检查是慢阻肺诊断金标准，由于基层肺功能仪普及率低、肺功能检查对患者配合度要求高等多方面的因素，导致患者被漏诊、误诊，错失最佳干预时间。影像AI技术已广泛应用于肿瘤和心脑血管疾病的诊断和评估，阿斯利康希望与合作伙伴一起探索通过CT影像AI分析进行慢阻肺的早筛和辅助诊断，以期改善慢阻肺低诊断率的现状。 ·PD-L1免疫组化辅助判读 阿斯利康希望与合作伙伴探索通过AI的机器视觉，辅助病理医生找到肿瘤细胞并且用计数代替估算，降低主观性，提升准确性。目前阿斯利康与迪英加科技合作共同开发了PD-L1肺癌病理辅助诊断软件，并取得II类医疗器械注册证，未来将针对PD-L1病理AI进行验证推广，并着力于更多AI病理解决方案的开发。 ·三高共管数字疗法 高血压、糖尿病、血脂异常往往初始没有明显症状，高危人群或者患者早期容易忽略，而且这些疾病周期较长，患者自我管理难度大。通过机器学习训练数据，患者可通过生理指标检测仪器，将相关数据实时上传云端，接入智能管理系统，对检测结果进行梳理分析，发布风险预警，给出患者更有针对性的提醒以及指导。目前，阿斯利康正在与智众医疗围绕血压、血糖和血脂异常开发三高共管数字疗法。 ·社区医院智能语音电话随访 阿斯利康与科大讯飞合作通过利用AI智能语音系统，协助社区卫生服务中心针对慢病人群开展随访管理其中包括电话随访、AI语音辨识、语音转文本、数据结构化等，让全科医生能有更多的时间，为患者提供高质量、个性化的医疗服务。 ·前列腺癌核磁共振影像辅助诊断 多参数核磁共振（mpMRI）是目前广泛使用的前列腺癌非侵入性诊断方式。基于深度学习的人工智能解决方案可辅助中国人群前列腺癌早期筛查和诊断过程中为临床对于mpMRI病灶判读性质与位置，从而提高判读效率和准确性。目前，阿斯利康正与北京赛迈特锐医疗科技展开合作。 ·HER2免疫组化辅助诊断 乳腺癌HER2检测是一项系统工程，分析前、分析中、分析后等数十个环节均可能影响检测结果。利用卷及神经网络进行图像识别，对免疫组化HER2病理切片整张分析，可以有效帮助病理医生判读1+、2+、3+患者，经过与病理医生的确认，提升病理报告的效率与准确率，使得临床医生用药更精准。目前，阿斯利康与迪英加科技正在展开HER2病理辅助判读的合作。 ·人工智能助力临床受试者筛选 阿斯利康与惠美科技开启临床试验受试者智能筛选项目的合作，希望利用机器学习可快速锁定病历符合入组条件的潜在受试者，利用动态指标可根据项目管理计划定制筛选强度，快速匹配并判定受试者是否符合入组条件。在受试者端，受试者可选择更多医疗服务与参与项目。整体智能筛选方案将加速研究者、医院以及临床研究项目周转，提升临床试验效率。 ·高钾血症患者预测模型 慢性肾病中的透析依赖的患者在急诊室常见的是高钾血症，这是一种可能危及生命的病症。鉴于与透析相关的患者和卫生系统负担，以及患者可能复发的高钾血症，通过人群数据研究、机器学习等方式开展高钾血症复发预测与提早人为干预，从而降低透析患者的高钾血症带来的生命威胁，减少医疗开支。 新民晚报记者 左妍 |
