医疗科技的六位“最强大脑”，带你看清技术与商业趋势

沈定刚教授表示，目前新冠肺炎仍然在全球蔓延，全球有1800多万人确诊，CT已经成为新冠肺炎诊断、评估和随访的重要手段。然而，这个过程中存在最重要的两个痛点，首先，如何帮助医生尽量避免感染；其次，有了CT设备后，如何用人工智能的方法进行肺炎的量化分析，用CT图像辅助诊断和随访。

为此，联影智能提出了三个解决方案：无接触扫描、肺炎量化分析、随访评估与诊断。

沈定刚教授表示，为了避免病毒传播，有的操作技师在新冠肺炎早期甚至通过竹竿这样的工具远距离操作CT扫描，原始且危险。为此，联影集团研发了AI智能采集系统，把边缘计算和摄像机结合，自动采集人体三维形态和部位信息，自动操作CT扫描，满足医生在操作间就可完成扫描任务。

在肺炎分割与量化方面，主要是为了实现三个目标，新冠肺炎判别、危重程度检测以及判断进展变化，沈教授介绍了联影智能的uAI分割引擎，可以对肺炎、5个肺叶、18个肺段进行精确的分割。

在随访评估与诊断层面，有些新冠肺炎病例与普通肺炎病例有相似的感染程度，因此，联影智能提出了基于感染信息的注意力网络 (Attention-guided Network)，用分割出的感染区域引导分类器聚焦于感染区域；在评估新冠肺炎严重程度上，提出了一种多任务、多示例学习模型 (Multi-task multi-instance framework)；在危重预测与演变时间估计上，为了解决样本不平衡以及特征复杂且高维的挑战，提出了联合分类与回归的稀疏模型 (Joint sparse classification and regression)：让两个任务共享相同特征，用于改进各自的性能、解决数据不平衡问题以及针对所选特征，作出临床解释。

（编辑：娄底站长网）

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