上篇：南京鼓楼医院基于人工智能的MDT系统上线始末

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鲍瀛

南京鼓楼医院计算机中心主任

上篇

基于人工智能的MDT系统上线始末

南京鼓楼医院为推进智慧医院建设，自主研发了多学科会诊系统（MDT）。 该系统嵌入了图像智能识别模块，结合临床需求和技术特点，实现了辅助食管早癌的筛查的功能，并为跨部门、跨医院间的医学数据共享和交流提供技术支撑。   随着医疗数据的积累，计算机算力的提升以及人工智能技术的发展，人工智能在医疗行业的医学影像、辅助诊疗、虚拟助理等场景中得到应用。

有公司基于局部信息的深度识别网络，开发了PL-NET，用于眼底渗出、血管瘤等病灶的识别，也有公司建立了全科医学数据库，并推出了全病域（医院/基层）电子病历AI辅助分析系统，监控电子病历的变化，迅速了解不同病种的交叉关联，给临床医生全方位的诊断辅助。在虚拟助理的应用场景中，智能问诊得到较为广泛的应用。通过语音识别、自然语言处理等技术，让机器听懂用户对症状的描述，再根据医疗信息数据库对比和深度学习决策，给患者提供诊疗建议。

  尽管目前在医疗行业许多细分领域有相关的应用产品，但依然存在许多问题有待解决。 医疗数据难以获得，涉及患者隐私；医学数据标注及数据共享困难；缺少多病种病症标准数据库；商业模式及各方权责不明确；现有产品大多是基于深度学习技术，其可解释性差，导致医生无法对模型的输出结果进行溯因，且容易过拟合。针对以上问题，可以尝试制定用户隐私保护协议，对用户信息进行脱敏处理；制定数据权属协议等，使数据共享合乎法律法规；签订合作协议，明确各方权责；可解释性方面，针对图像数据，使用神经网络激活热图的可视化方法（如CAM，GradCAM等），突出展示神经网络在医学影像辅助决策过程中所关注的关键区域，这些区域往往是病灶所在位置；提升泛化性能方面，增加样本的多样性，采集来自不同患者、不同设备、不同医院的数据，此外还可以在模型训练中加入正则化方法，防止过拟合。  

南京鼓楼医院消化内科由吴锡琛教授和张志宏教授创建于1953年，是集临床、教学、科研为一体的学科，也是卫生部国家临床重点专科、江苏省临床重点专科。

消化内科在医院信息化建设中，积累了丰富的数据，如何利用现有的数据，开发一套集辅助诊断和联合会诊的系统，提高食道早癌的检出率。   我们调研了大量文献，并结合实际临床需求，依托信息中心积累的大量临床数据，借鉴相关领域的成功经验， 构建了基于人工智能的MDT系统，应用于食道早癌筛查，从而推进医院的智能化建设。  

以多学科联合会诊（MDT）平台为架构

多学科联合会诊平台，以患者临床数据中心为底层，通过结构化采集、存储，以服务方式提供业务数据支持。MDT的核心基础是患者的完整的病例信息，但这些信息分散在不同部门、不同科室的子系统中。 在医院信息中心技术支持下，标准规范数据传输接口，协调不同子系统的数据共享，最终整合了关于患者的文字、图像、影像等多维度、全方位的病例信息，形成患者全息数据中心，为MDT系统的成功构建奠定了坚实的数据基础。 并将影像数据与其他患者信息连贯集合，形成患者全息数据中心。   第一步 通过嵌入人工智能辅助影像识别功能初步对患者食道内镜检查图像进行识别与分类，并展示不同分类下对应的概率。医生根据病情程度及人工智能辅助影像结果的判断，考虑是否需要发起联合会诊。
第二步 针对需要联合会诊的患者，会诊管理模块根据常见的疾病类型，预设会诊治疗组，并及时通知到相关人等参与会诊。在会诊的过程中，通过影音设备，实现各用户的实时交流，通过实时的调用院内各种业务系统及人工智能筛查模型，向专家提供完整全面的实时患者数据。
第三步 根据患者会诊最终结论，考虑是否发起转诊。医院间转运协作的闭环管理，以及转运患者的会诊、随访整合。

食道癌早癌筛查影像引擎为核心

食管早癌筛查影像模型的建立， 首先第一步是数据处理， 包括数据的收集和标注。数据来源通常有两类，一类是已有的标准数据集，这些数据集有一定的规模，并且都经过了标注。第二类是医院信息中心存储的患者内镜检查影像数据，经数据清洗后，专业医生对挑选的图片进行类别和病灶位置的标注。   第二步是特征提取， 特征提取方法一般包括人工设计的特征和深度学习特征。这里我们主要采用深度卷积神经网络（CNN）对白光内窥镜图像进行特征提取。为了防止过拟合，使用数据增广手段增大原始数据集规模；其次，在大型数据集ImageNet上预训练深度模型，采用迁移学习方式，继承预训练深度学习模型的泛化性强的的低层特征提取能力，再结合白光内镜图片数据集进行微调，可以获得鲁棒性较强的特征。   第三步，分类模型和检测结果， 将上一步骤获得的特征输入到分类器中，进行分类器模型的训练。训练得到的模型对输入的一张白光内镜图片，可以给出是否患癌，患癌的可能性及可疑病灶区域等信息，然后医生结合辅助诊断信息和MDT系统中的患者多维度病例信息，最终给出病情报告。   在MDT系统功能设计过程中，为了使系统更贴近实际临床应用场景，医院信息中心深入到消化内科内镜检查中心，实地调研内镜检查流程，并和内镜医生交流，最终开发出了方便医院内镜医生使用的食道癌早癌筛查辅助诊断交互系统，并提供标准接口供医院其他业务系统调用。
另一方面，信息中心为了更高效地收集和利用医疗信息数据，在系统使用过程中，医生诊治过的病例信息会回传到模型训练中心，通过反馈后的信息自动调整模型权重，不断完善诊断模型，提高辅诊的准确率， 逐步形成医院的不断自我完善与提高的优势专科单病种智能影像知识库。
在实际场景中，我们开发出了能够供医院影像科医师日常使用的食道癌早癌筛查诊断辅助交互系统，并提供标准接口以供医院其他业务系统的调用。  

消化内科早癌筛查综合产品应用成效

 

MDT系统应用成效显著，自2018年10月上线使用，后台数据显示科室每日打开次数200余次，合理提醒次数100余次，临床满意度很高。

点击量主要表现在： 推荐诊断、病灶识别及其他合理性提醒。食道癌影像辅助识别系统上线后，食道癌早癌患者检出率在原有基础上提高50%。通过正异常判断、异常分类细分，将食道癌早癌患者检出例数、病灶准确识别率、假阴性漏检率大幅改善，从而实现了食道癌早癌的早发现、早诊断，为食道癌患者争取了更多有效的治疗时间。   MDT食道癌影像辅助识别系统对临床工作的价值体现在三个环节。

诊前

快速定位疾病，提升临床诊断准确率
  系统提供对于医学影像的自动分析和诊断辅助，降低影像科医生的工作量； 借助机器判断，降低人工分析的误判率，提升患者医疗质量和安全； 通过提升诊断准确率，并推荐对应的进一步检查（例如放大内镜NBI进行鉴别检查），来确诊可疑的疾病，及早确诊，及早治疗，提升诊疗效果，提升患者满意度，降低患者多次就医的成本。  

诊中

推荐指南标准诊疗方案

系统包含众多的真实案例数据，通过相似影像病历推荐和治疗方案推荐，以及具有循证医学支持力度分级的各指南、文献、路径支持，提升诊疗规范性，并在消化道内镜检查过程中实时提醒和推荐，辅助诊疗、动态提醒。

诊后

多学科平台解决疑难病例精准诊断与治疗
  构建食道癌早癌诊断知识库，为院内应用和医院联盟等医联体，以及未来医院参与的其他区域医疗合作机构提供诊断辅助决策支持，提升消化内科影像优质资源的下沉。   通过平台整体功能和医联体运营协作管理平台，对疑难病例在基层医院诊断后， 需进行联合会诊或转诊时，通过整个医联体服务平台支撑，方便医联体覆盖区域内的广大患者， 根据自身病情状况，获得科学有效的分级诊疗服务，根据需要获得优质专家医生的诊疗服务，在享受充分便利的同时，减少就医成本。患者通过移动互联网终端即可享受便捷的在线预约、问诊、分级诊疗、院后随访、健康评估等服务。尤其对偏远地区患者，更是可以有效解决看病难问题，社会经济效益明显。通过远程会诊平台，可以整合医联体内优质专家医生资源，利用现代互联网协作技术对危重疑难病症进行联合诊治，提高整体医疗服务水平。同时，结合医生互联网协作平台，使医联体内的专家医生可以随时随地进行科研交流、病患讨论等各种沟通协作，促进形成紧密协作的“医生圈”。通过医生协作效率提升，提高患者服务能力和效率。

欢迎期待下篇，了解在整个系统构建中，信息中心所扮演的角色。

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