?在临床，医生看一名肺癌病人的所有片子需要15分钟~30分钟，而通过肺部疾病AI综合诊疗阅片仅需5秒~10秒，准确率达到90%以上，AI识别结节准确率达到96%。在近日举行的华西医院肺癌科研病种库暨肺部常见疾病AI综合诊断产品项目中期报告研讨会上，该院院长李为民表示，到2018年6月，文本信息AI提取准确率将达到96%。
??多模态全周期数据实现集成
??2018年1月，四川大学华西医院启动了肺癌科研病种库暨肺部疾病AI综合诊疗产品项目。到3月已经完成数据库的顶层设计，实现了肺癌患者的HIS（医院信息系统）、LIS（实验室数据处理系统）、PACS（医学影像存档与通讯系统）、RIS（放射信息系统）等系统信息的集成，与数据库全面对接，首批实现1003名肺癌患者2406个就诊信息、3272个影像学习智能入库，文本信息AI提取准确率达到90%以上，AI识别结节准确率达到96%。
??据介绍，通过肺癌科研病种库的建立，将多模态、全周期的数据（从风险因素到就诊过程，从实验室检验到影像检查再到病理，从诊疗方案到预后信息）在一个科研数据库中实现集成，打破原有信息化系统的界限，让科研项目可以低成本使用到全维度数据。
??同时，抛弃“先有科研项目后做数据抽取”的传统思路，前置进行临床数据的精细化提取，充分挖掘临床数据的信息（例如仅肺癌病理报告可以挖掘出50多个数据提取点），彻底优化科研项目对临床数据的获取链路，实现科研数据制备的精细化前置。
??信息提取从不可能到可能
??由于引入人工智能算法，对文本数据和影像数据构建了人工智能信息提取模型，以替代人工数据提取，万量级患者的全维度提取工作量从年级别压缩到月级别。特别是对于影像类高维数据，通过人工智能算法进行结构化信息提取，使得人工难以实现的工作量变得可控且高效，实现了科研数据制备效率的全面跃升。按照传统方法建立数据库，一名病人的200个信息采集需要耗时60分钟，而利用人工智能技术提取信息仅需两三分钟，时间大为节省，准确率高达90%以上。
??数据质量不再依赖提取者
??该病种库从模型的性能测评方案，到数据抽检评价体系，都建立了完整的质量控制体系，使得数据质量不再依赖具体数据提取操作者的医学水平和长时间工作的稳定性，让整个平台上的科研数据质量大幅提升，并做到可测评、可优化。
??李为民表示，华西医院将在2018年6月实现本院2009年~2017年间，经由病理确诊的26000名目标肺癌患者的全部信息AI自动入库，旨在打造国内首个含临床、影像、病理等多维度指标、可结构化的AI顶级肺癌科研病种库。此外，该项目团队正在联合开发肺癌、肺炎、肺结核等肺部常见疾病AI综合诊断产品，以提高基层医院的诊断治疗效率，更好地为临床和病人服务。
??据悉，肺癌科研病种库暨肺部常见疾病AI综合诊断产品由李为民领衔担纲，刘伦旭教授、白红利副教授等组成核心专家团队，王成弟博士负责推进，为2017年中国第三届“互联网+”创新创业大赛全国金奖《DeepNet肺结节人工智能》项目落地转化成果。
