記者9日從安徽省立醫院獲悉，該院同科大訊飛股份有限公司合辦的醫學人工智能實驗室合作研發出一款影像識別機器人，能夠通過研讀肺部CT片識別是否有炎癥或癌癥。目前它已被用于臨床試驗，識別準確率超過95%。

機器人系統設計團隊工程師正在觀看機器人系統對肺部CT的處理結果

記者當日到達安徽省立醫院時，該院CT室主任醫師鄧克學正通過機器人系統的輔助，閱讀患者的肺部CT片，機器人已將肺結節的位置圈出，并顯示其直徑、體積和CT值。鄧克學介紹，肺部CT掃描結果有若干個層面，逐層斷片有100多張，每張上都可能有小結節。“我每天能閱讀160多個患者的CT片，在機器人的幫助下也許能閱讀1600多張。”

機器人設計團隊負責人馬文君告訴記者，研發從去年7月啟動，已投入幾百萬元人民幣。目前機器系統已入駐安徽省立醫院CT室，被用于肺結節篩查臨床驗證。“科大訊飛將為該醫用機器系統申請專利。”據悉，多家企業正在研發此類系統。

安徽省立醫院CT室主任醫師鄧克學正在閱讀肺部CT掃描結果，機器人系統提升了醫生的效率。

同時，該實驗室有一百多名工作人員，其中一些人員在醫院常駐，傾聽醫生的使用感受和需求，更新機器人語言后再次應用。

馬文君表示，它和“AlphaGo”的原理相似，都要經過“深度學習”，前者學習棋譜，后者學習30萬份診斷明確的肺癌CT片后，準確率方可超過95%。

“它首先被應用于肺部CT試驗，是因為在中國肺癌患者的發病率和死亡率最高，早期和晚期患者存活率差別非常大。”該院副院長嚴光透露，該實驗室未來還將針對肝癌、食道癌、老年癡呆等其他疾病，研發出穩定和精準的機器人，并把它們送到基層醫院，輔助醫生讀片，提高醫生的診斷能力。

對于這款影像識別機器人的應用前景，鄧克學滿懷期待：“來醫院體檢的人中25%有肺結節，其中10%的結節是惡性的，醫生的時間和精力成本巨大。影像識別機器人會得到廣泛應用，獨立地篩選出疑似病灶，再讓專家把關。我希望它能成為主任高級醫師。”

嚴光說，在中國，醫用機器人發展前景廣闊。市場正在持續高速增長，官方也出臺了相應的戰略規劃和支持政策。

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