基本信息

所属科技项目名称：基于多模态的肿瘤医疗影像智能分析及辅助诊断系统研发

项目主管部门：北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会

科技成果信息

科技成果名称：基于多模态的肿瘤医疗影像智能分析及辅助诊断系统研发

关键词：影像组学；癌症；远程医疗；分级诊疗；大数据

科技成果类型：其他

科技成果所处阶段：其他

科技成果应用领域：卫生和社会工作

科技成果简介：

《“健康中国 2030”规划纲要》对癌症防治提出了一个具体的定量指标：到 2030年实现总体癌症 5年生存率提高 15%。要实现这个目标需要有效的新技术新工具。人工智能技术的快速发展为癌症早诊早治提供了新的契机，一批商业公司瞄准大型三甲医院进行了很多尝试。然而由于医疗资源分布的不均衡，广大基层医院对创新工具的需求显得更为急迫。为此，国务院印发的《关于推进分级诊疗制度建设的指导意见》指出，要引导优质医疗资源下沉，形成科学合理就医秩序。本项目基于中科院多家单位在人工智能等领域的长期积累，以创新驱动发展，为提升基层医院诊断水平，促进国家分级诊疗政策落地提供了一套切实可行的解决方案。

项目组与北京协和医院合作，吸收优质的诊疗经验和大数据资源用于构建人工智能辅助诊断系统，已经收集了 4000余例肺癌、结直肠癌患者的数据，实现多模态、多参数的性能分析，并利用影像数据和人工智能技术研发了一套肿瘤影像组学定量辅助诊断软件。该软件能够利用原始的医学影像自动完成病灶分割、提取肿瘤的 600 种以上三维特征并由此判断肿瘤良恶性为临床医生提供了一个有效的肿瘤辅助诊断和筛查工具，能够为临床医生提供第二诊断意见。经测试，对肿瘤良恶性分类正确率和肿瘤分割精度超过 80%，可同时处理上千例数据。

项目组将系统推广到中国医学科学院肿瘤医院、北京大学肿瘤医院等多家三甲医院。该项目的推广将大大提升了医院影像科医生诊疗技术和阅片效率，而且能够帮助医院为患者提供合理的诊疗建议，有效缓解手动分割效率不高的问题，为临床医师提供辅助诊断手段，实现基础科学研究成果的临床转化。

在项目执行期间，产生了一系列研究方面的创新成果，在包括医学影像领域顶级期刊 Medical Image Analysis、影像学顶级期刊 Radiology 和临床肿瘤学顶级期刊 Clinical Cancer Research等在内的 SCI期刊发表了多篇学术论文。项目负责人田捷研究员获得 2017年全国创新争先奖状，当选为国际磁共振学会会士（ISMRM Fellow）；并且受邀担任国际著名临床影像期刊European Radiology（《欧洲放射学杂志》）新一届的编委会成员(EditorialBoard Member)，成为该期刊本届唯一一位来自中国大陆地区的编委；田捷研究员还连续 4年入选 Elsevier医学类高被引学者，并当选为中国医师学会临床精准医学专业委员会首届副主任委员。通过本项目的实施促进了项目组与国内大型医院的合作，与广东省人民医院、中国医学科学院肿瘤医院等合作获得了两项“重大慢性非传染性疾病防控研究”国家重点专项项目的资助。