11日，记者从华中科技大学获悉，该校电信学院联合华为云等团队，研发并推出了新冠肺炎AI辅助医学影像量化分析系统。根据2月4日发布的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案（试行第五版）》，当前“疑似病例具有肺炎影像学特征”已被纳入湖北省临床诊断标准，由此可见CT影像是诊断与评估的重要依据之一。然而，由于患者数量多、肺内病灶多、进展变化快、短时间内需要多次复查等原因，影像医生的精准诊断、量化分析面临巨大的挑战。

针对患者胸部CT影像中呈现多发小斑片影、多发磨玻璃影、浸润影、肺实变等特点，华中科技大学副教授许永超提供了基于纹理感知的病灶分割核心算法支持。该算法可实现单病例全自动精准量化结果的秒级输出，大幅提升了诊断效率，有助减轻医生繁重负荷。

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病理AI产业链上游为硬件设备厂商，负责数字化病理切片的AI检测；中游为算法软件开发企业，负责开发医学影像分析软件平台；下游为医院、疾控中心、实验室，为病理AI的终端应用，通过大量临床病理数据及产业链上游企业密切合作提升病理诊断的时效性和准确性。

医疗信息化在政策的驱动下正如火如荼的发展，预计未来医疗信息化的发展将呈现出云转型、大数据和AI等技术向行业渗透、互联网+、区域医疗信息化不断探索等特点。

AI＋影像在辅助诊疗领域将率先落地。１）从政策上说，政策明确支持AI＋医疗健康技术发展，同时支持成立区域影像中心，降低了数据获得难度。２）从技术上说，智能图像诊断算法相对成熟，应用较为多样。自2012年深度学习技术被引入图像识别数据集后,其识别率屡创新高，2015年百度在ImageNet比赛的错误率仅为4.58%，高于人类水平。３）从医院的角度来说，医学影像分析供需矛盾持续加大，影像医生工作量大，双审核下避免漏诊依旧困难，同时基层医生诊断经验不足，阅片质量整体较低。而AI+影像高效的处理和分析影像速度可以快速给出辅助判断结果；降低筛检中的漏诊率；专家知识学习，定量数据分析，填补医技间鸿沟，提高基层检查质量。

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