15人，14天，30秒。
15名科研人員用14天的時間研發出的AI智能識別系統能在30秒之內準確標註出新冠肺炎影像中的炎症。
而這組神奇的數字背後，是哈爾濱高校老師邱兆文帶領平均年齡只有28歲的科研團隊，在科技抗擊新冠肺炎戰疫中，奮力疾馳的縮影。
從2月1日陸續接到幾家醫院的求助電話，到2月12日自主研發的黑龍江省醫學影像遠程會診系統上線，到4月15日新冠肺炎CT影像智能標註與定量分析系統第一次運行，東北林業大學信息與計算機工程學院副教授邱兆文和科研團隊刷新了自身科研攻關的最快速度。
搭建影像專家與基層醫生的“朋友圈”
泰來縣人民醫院影像科張主任有一個困惑，儘管有的疑似病人核酸檢測結果是陰性，但從胸部CT影像看是新冠肺炎。雖然核酸檢測主要被用作確認新冠肺炎的金標準，但這種方法具有較高的假陰性率，特別是對早期患者，因此CT成像已被用作確認新冠肺炎的主要診斷手段。但問題是醫生閱片工作量大，而且，每個人的胸片都不一樣，即便是同一個片子，不同醫生看也可能得出不同的結論。
1月末，張主任通過泰來縣人民醫院崔院長求助東北林業大學信息與計算機工程學院副教授邱兆文。因為，2016年，由邱兆文創辦的黑龍江拓盟科技有限公司就在國內上線一款醫療影像雲服務平臺。使用該套系統的醫院醫生戴上ＭＲ眼鏡，可以觀看虛擬的器官3D模型，用於複雜手術規劃和導航。截至到２０１９年，該系統已經在廣東省人民醫院、北京安貞醫院、哈醫大一院等50家醫院應用推廣。
東北林業大學信息與計算機學院副教授邱兆文
崔院長想借助這個雲平臺，為縣級醫院與大城市三甲醫院搭建醫生間的互助通道。“這次增加的是在線音視頻問診、會診的功能。”邱兆文說，研發團隊在升級系統後，基層醫生在上傳影像的同時，可以跟專家開通語音，詳細彙報該病例的問診過程，可疑之處，還可以跟多家醫院的專家開視頻會議，集中討論疑難病例。這樣，專家在會診時就會有更多更詳盡的輔助信息進行研判。
攻克難點，每天只睡四個多小時
邱兆文說，系統增加語音、視頻會診功能本身從技術層面看，並不複雜，但難點在於移動端的系統訪問。過去醫生只有坐在電腦前，打開雲平臺才能進行遠程會診。但問題在於，頂級醫院的專家時間很緊張，尤其是在新冠肺炎期間，無法拿出固定的整塊時間坐下來會診，因此通過手機、平板等設備實現移動會診是此次研發的關鍵點。在開工復產之前，邱兆文團隊一直進行居家雲辦公。為了儘快讓新研發的程序儘早上線，從今年１月份開始，邱兆文每天工作到凌晨一點多才睡覺，早上５點多起床。“在最艱苦的時候，我們研發是２４小時工作的，白天一組人工作，晚上再換另外一組人工作。”邱兆文說。邱兆文團隊經過反覆研發和測試，最後選用使用效果相對較好的瀏覽器，以實現移動端穩定接入，進而實現快速問診、會診，程序快速應用。如今，使用該系統的醫生只要拿出手機，就能隨時登陸系統，上傳影像資料或發起會診請求。“事實證明，早期快速確診能給醫院提供明確的治療方案，減少治療過程中走的彎路，節省醫護成本。”邱兆文說，目前已有十幾家醫院的三十多名影像科的專家入駐該雲平臺，累計會診一百多個疑似新冠病例。而且，所有會診服務都是免費的。
從“在線等專家”到“30秒系統全自動識別”
邱兆文把科研方向迅速鎖定了最具有難度和技術含量的AI自動識別技術。4月15日，經過14個日夜的奮戰，邱兆文團隊研發的新冠肺炎自動標註系統上線。
這套系統只需要30秒左右就能自動識別上傳影像中可疑的病症點，實現全自動新冠肺炎影像標註，進而輔助醫生判斷該病例是否為新冠肺炎。“它的技術難度在於，要在大量的影像資料中精準的標註關鍵病灶點。”邱兆文說，能精確地標註病灶至少要經過兩個過程，首先是技術人員把影像資料中的病灶點一一標出，然而再由醫療影像專家進行審核。
影像標註是非常嚴謹的過程，由於工作量巨大，邱兆文團隊中14個技術人員每天只能標註20個病例，大家一起沒黑沒夜地幹了1周，才把140例新冠肺炎影像數據全部標註出來。“這套系統能夠快速上線，我們前後邀請了３位主任級影像專家對標註結果進行審核。” 邱兆文說，由於疫情兇險，各大醫院的醫生都處於滿負荷工作狀態。為了不打擾專家日常工作，邱兆文一般都是在晚上7點鐘，醫生下班後的時間與專家們溝通，對所標數據進行審核。在溝通過程中，專家會指出哪些標註點標的不對、不精確或少標了。
往往是跟專家溝通完，邱兆文就會馬上聯繫技術人員，連夜把錯誤標註點修正過來。在標註數據的同時，邱兆文團隊科研人員搭建了深度學習模型。“這種新的深度學習算法，將三維分割問題分解為三個二維問題，使模型複雜度降低了一個數量級，同時大大提高了分割精度。”邱兆文說。目前，拓盟科技已向哈爾濱醫科大學附屬第一醫院等多家醫院捐贈了7套總價值336萬元的診斷圖像處理軟件（拓影系統），用於疫情防控期間混合現實全息影像閱片和遠程會診。
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