近日,由广州医科大学附属第一医院国家呼吸中心郑劲平教授等呼吸病学专家团队与华为云EI创新孵化Lab团队,共同开展的若干个慢性呼吸系统疾病(简称呼吸慢病)临床实践成果先后被RESPIRATION、BMC Pulmonary Medicine、Frontiers in Physiology等国际领先医学期刊接收与发表。这些研究成果及工程应用对于改善基层肺功能的应用具有重大意义。
呼吸慢病筛查与诊疗任重道远,最大挑战在基层
根据一项发表在国际权威杂志《柳叶刀》的调研报告,我国慢性阻塞性肺疾病(简称慢阻肺)患者已经接近1亿人,40岁以上人群患病率达13.7%,成为中国范围内仅次于高血压、糖尿病的第三大常见慢性病。而哮喘病患者的数量也逐年攀升,最新的研究数据显示,我国的哮喘患者近6000万。仅此两项,我国约每10人中就有1人深受呼吸慢病的困扰。
为改善广大人民群众的健康状况,国家陆续出台了呼吸慢病防控相关卫生政策,以推动呼吸慢病的筛查和早诊早治。肺功能检查是呼吸慢病最重要、最常用、最适宜的检查技术之一,但各级医院对肺功能检查应用及质量保证能力参差不齐,在基层医院问题尤为突出:
对呼吸系统疾病的肺功能检查的认知及开展不足
肺功能检查结果判读能力薄弱,影响疾病的筛查、诊疗及预后评估
各地自发小规模开展研究,不同区域及不同医疗机构间研究信息标准不一
缺乏信息数据共享平台,信息孤岛现象严重
临床数据资源缺乏有效的规范化管理,无法进行大数据深层分析
由此可见,提升基层呼吸慢病筛查管理能力是落实国家政策的重中之重。
华为云携手伙伴,提升基层医院对肺功能检查的诊疗能力
2021年,华为云与广州医科大学附属第一医院国家呼吸医学中心(以下简称广医一院国家呼吸中心)、北京易优联科技有限公司(以下简称易优联)、赛克医疗器械有限公司(以下简称赛克)联合开发了肺功能大数据和AI辅助系统,并在广东省会城市中的多个重点社区医院开展了试点工作。
基于该系统,基层医疗机构工作人员能够基于预置医疗算法、规则引擎与AI模型,实时完成肺功能检查的质量控制和结果判读,提升肺功能检查质量水平和判读准确性。同时提升肺功能报告的电子化程度、标准化程度。
国家呼吸医学中心副主任、呼吸疾病国家重点实验室副主任、国家呼吸系统疾病临床医学研究中心副主任、广州呼吸健康研究院副院长郑劲平表示:“华为云通过沉淀专家经验,结合大数据及人工智能技术,快速、准确地推动肺功能检查的分析判断,及时发现和纠正问题,特别适宜于在基层推广,对于改善基层肺功能的应用具有重大意义。”
华为云与合作伙伴联合开发的肺功能大数据和AI辅助系统帮助细化了72项肺功能检测指标,包括质控模块(FEV1可接受性/评级,FVC可接受性/评级等)、常规类型判读模块(China2017、GLI2012等)、特殊类型判读模块(小平台、锯齿波、蝴蝶型、上平台、下平台、混合型等)等。根据大规模测试结果所示,该AI辅助系统助力呼吸慢病检测的质控精度和判别精度稳步提升,最高由50%提升至90%,高于90家医院被调研医生的平均水平(39%-81%,分别对应基层-三甲医院),诊疗能力得到显著提升。
人工智能技术赋能呼吸慢病管理平台,助力质控精度和判别精度稳步提升
肺功能检查的开展须严格按照标准操作流程及步骤。但目前医院普遍缺乏及时、有效且可视化的技术指引。通过人工智能技术深度解析肺功能检查设备中所记录的患者的通气数据,可精准辅助质量控制和临床诊断。
华为云与广医一院国家呼吸中心等合作伙伴联合开发的肺功能大数据和AI辅助系统在学习了大量正常人及呼吸疾病患者的通气数据后,具备判断通气质量的能力,能够辅助医学专家初步判断肺功能评级,提升呼吸慢病的诊断效率。
在对筛选出的异常样本进行归类、学习与分析后,肺功能大数据和AI辅助系统实现了对呼吸慢病异常信号的检测与诊断。目前支持“小平台型”“锯齿波型”“蝴蝶型”等十余种异常信号的检测,对阻塞性睡眠呼吸暂停、上呼吸道梗阻和单侧主干支气管梗阻等疾病的诊断有重大意义。
肺功能检查FV曲线、VT曲线以及医生诊断结论
肺功能大数据和AI辅助系统部署在华为云ModelArts一站式AI开发平台和华为云医学影像分析平台上,并已集成易优联、赛克等多家设备厂商的能力。基于华为云提供的预置医疗算法、规则引擎与AI模型,基层医护人员能够将患者就诊情况转化为一系列参数与信号,将AI知识与专家经验相结合,实现呼吸慢病筛查、干预、诊断、治疗等服务。
截至目前,上述临床实践成果已由广医一院国家呼吸中心郑劲平教授等呼吸病学专家队伍与华为云EI创新孵化Lab团队共同发布在多篇学术论文上,是人工智能在医学影像领域的最新研究成果,也是利用人工智能技术诊断呼吸慢病的重磅科研成果。
呼吸慢病管理平台的建设将惠及呼吸慢病患者,对全社会有着积极的意义。未来,华为云希望携手更多合作伙伴,培养示范标杆,将肺功能大数据和AI辅助系统逐步复制推广到全国各地,让呼吸慢病患者得到更好的治疗与康复。