医路有AI，一路有爱。推想医疗欧洲团队这次来到德国埃尔朗根纽伦堡大学附属医院，德国埃尔朗根纽伦堡大学放射学研究所放射诊断学主席、医院放射科医生Markus Kopp博士接受了推想欧洲团队的采访，Markus Kopp博士认为，推想医疗创新的AI解决方案的功能能够满足与适应其临床所需，他通过对典型病例的相关演示向我们展示了他在日常工作中是如何熟练使用AI工具来进行辅助诊断。

Q1：InferRead CT Lung肺部疾病智能解决方案的用户界面怎么样？处理病例的准确性如何？

A：这款软件界面对放射科医生来说使用起来非常方便，大多数的标志都易于理解，而且只需几分钟便能熟悉整个系统，提高阅片效率。

我们使用推想医疗AI解决方案时处理过相当有意思的病例，包括发现过一些被正确识别的小结节，也在胸壁上发现过非常重要的结节，其中也有对潜在恶性病变的定性诊断。我认为这不仅有助于发现肺内结节，对发现位于胸壁上的结节也颇有帮助，而且还能辅助医生进行有效的定性诊断。

Q2：身为放射科医生，您认为推想医疗的解决方案较为突出的功能亮点有哪些？

A：首先，这款软件的用户界面十分易于使用，鼠标左键控制滚动图像，这与其他系统类似。然后在左侧有一条工具栏，清晰地显示了各项功能。其中包括缩放功能，可以用于放大和缩小图像。还有一个渲染按钮，也可以通过键盘操作来进行渲染。:

 ▷病变测量：

我们可以测量病变大小，选中一处想要测量的病变，把测量工具放置在这里即可，这项功能也很直观。此外，这款软件还具备探测或测量CT值的功能，其中年度测量功能非常实用，其用法也显而易见。

▷隐藏/显示AI结果：

将CT图像调成反色，这项功能可能更适用于X射线图像，如果仅希望保留原始图像可以隐藏结果，这是我们放射科医生所需要的。

在此病例中，我们发现了多处病变，检出病变并对其进行报告的过程也很简单，这里标记出了一处肺部结节，其测量结果显示在右侧，如果从医师的角度来看，这是一处非特异性肺部结节，不存在发展为恶性肿瘤的可能，我们就可以直接忽略此处结节。

我认为很有趣的一点是：人工智能解决方案的恶性概率计算也强调了这一判断，该结节的恶性概率仅为 0.03%，这进一步说明了应该隐藏此处病变。

 ▷三维重建：

此处病变可能是部分容积效应伪影，我们可以在三维图像中验证这一发现，这里虽不是一处可疑病变，但可能是非常轻微的胸膜纤维化，而不是部分容积效应伪影，但它并非可疑病变。在此病例中，根据检查的性质，我们也可以不考虑此处病变。

 ▷自动生成报告：

这里有一处5毫米的病变，恶性概率为1%，我认为该病变可以列入报告，双击鼠标，将这个结节添加到图像右下角的预定义报告中。

我们来看下一处结节，它的直径也非常小，仅有4毫米，位于典型的胸膜下位置，从AI计算来看，恶性概率为0.09%，我认为这只是一处非特异性结节，所以可以不将其单独列入报告。

 ▷AI辅助计算恶性概率：

下一处病变是位于右侧后胸壁上的胸壁病变，这可能是肋骨转移灶，我们在三维视图上可以看到该病变的标记，这对我们的诊断也很有帮助。此处病变的恶性概率为100%。所以当然应该把此处病变也添加到报告中。

在左肺下叶有一处非常小的结节，直径为5毫米，其恶性概率为0.6%。然而我们已经得知这可能是一位患有恶性肿瘤的患者，因此我认为有必要将此处病变也列入报告中。

 ▷整合多个指南按需使用：

我们针对不同的病例应用不同的指南，例如Fleischner学会指南，我们可以在这里选择所需指南，这功能也很有帮助，因为这样放射科医生就不必每次都去翻阅相关指南。

最后，我认为自定义放射科医生想要看到的结节类型和大小这项功能也很重要，在这里选择结节类型，显示全部的可疑肿块区域。也可以选择不显示钙化性结节，因为这些结节可能与临床决策无关，我们可以在这里选择筛选条件。

 ▷病变筛选：

这款软件还能筛除0至3毫米的结节，并显示所有结节的定性诊断。还可以筛除所有安全的病变，在确认这些筛选条件之后，在此病例中，只有一处符合条件的病变，而我认为这也是最重要的一处。我们可以通过这种自定义，让解决方案的功能适应我们的临床需要。

Q3：图像处理通常在CT扫描后不到5分钟就能完成，您认为这是否会延误诊断过程？

A：我认为对于胸部CT而言，其处理时间完全合理，因为大多数常规的胸部CT也是在初始扫描后约5分钟出报告的，所以短暂的延迟是可以接受的，这应该不成问题。

Q4：现有的医疗人工智能系统有哪些优势，在您看来还有哪些需要改进的地方？

A：我们使用过CT图像自动重建系统，对日常工作很有帮助，因为它可以帮助快速了解一个解剖区域，这对我们进行诊断颇有益处。此外，我们还可以通过人工智能解决方案来检测脑出血，这项技术也很重要，它有助于检测非常细微的硬膜下血肿。

Q5：您认为目前或将来所使用的人工智能技术可以帮助您节省时间吗？

A：我认为在有些病例中AI可以帮助节省时间，比如我们通过AI发现了一处非常小的病变，它也许正在发展成为癌症，那么这的确会为诊断节省时间。

Q6：您如何看待人工智能在放射学中的应用？

A：现在我们已经看到一些解决方案，可以帮助放射科医生检出病变或对病变进行定性诊断。但我认为还有几个问题仍然有待解决，例如，如何处理假阳性结果？作为转诊医生和放射科医生，要如何对其进行处理？什么依据更重要？我认为是放射学报告，但如果PACS系统中出现假阳性图像怎么办？这一点值得关注。

另外我认为人工智能解决方案仍有发展的空间，我们希望看到一些影像组学方面的应用，这也许可以帮助对病变进行定性诊断。我还希望能开发出“一查多筛”的解决方案。举例来说，如果做了胸部区域的脊椎CT，那么通过这次检查可以同时检测是否存在肺部结节，在这些情况下，我认为人工智能将颇有帮助。