近日，九江市妇幼保健院放射科引进人工智能（AI）辅助诊断系统。这是一个能自动筛查肺结节、隐匿性骨折，自动评估分析骨龄，并可促进冠心病、头颈部血管疾病诊断治疗精准化的系统，将人工智能与医生高效结合，达到了“医生+AI>AI”的效果，为精准医疗再添底牌。

“他”的到来，让病灶无处藏身。该系统不仅可极大地减少疾病漏诊率，真正实现精准诊断、精准治疗，更大幅减少了后处理重复工作量，提高医生的工作效率，为患者提供了早筛查、早发现、早治疗重要的时间窗口。

肺癌的早发现、早治疗，能极大提高患者的远期生存率及生活质量。因此，通过胸部CT对肺结节进行早期筛查十分重要。然而，一次胸部CT检查至少会产生几百上千幅CT图像，而早期的肺结节可能仅有几毫米大小，繁重的图像数据以及细微的病灶对放射科医生的眼力、体力、耐力都是巨大考验。

肺结节AI筛查系统，采用先进的自适应网络技术和规则算法，融入了海量精选病例的深度学习和专家经验，大大提高了微小病变的检出率，有效解决这一难题。

它可对胸部CT扫描所产生的全部图像进行“地毯式筛查”，快速检测出结节并给予精确定位，分析结节的密度、大小、形态特点，判断结节的类型和分级，并且具有精准对比随访的功能，使肺癌的早期诊断、治疗效果一目了然。

人体有12对肋骨，数量较多，并沿着胸廓呈弧形分布，如果患者CT扫描时呼吸配合不佳，极易产生断层伪影。同时，肋骨上存在形态各异的血管沟与细小骨折线，形态十分相似，给肋骨骨折的诊断带来了一定难度。

AI系统可在胸部CT数据基础上，同时对肋骨进行分析，提高肋骨骨折的检出率，尤其是隐匿性骨折的检出率，并能对具体哪一根肋骨进行精确定位。

在传统冠脉CTA诊断的流程中，影像扫描完成后，医生需在后处理工作站上进行冠脉重建，并将重建图像上传至PACS系统。冠脉影像后处理和阅片过程分离，医生需单独在阅片电脑上进行影像诊断及报告书写，并手动完成报告、胶片归档与打印，整体时间在30分钟左右。

而智能CTA冠脉智能分析系统可在2分钟之内完成重建、智能检出、报告书写与胶片排版，医生只需在任意阅片电脑上确认诊断结果与报告内容，最后一键归档、打印胶片，总时长约为5分钟。不仅节省了大量时间，还可促进冠心病、头颈部血管疾病诊断、治疗的精准化、标准化，切实提高诊疗水平，造福患者。

骨龄是指儿童骨骼的成熟度。临床中，当儿童出现发育异常（身高明显低于或高于同龄人，或很长时间未长高）、性早熟（女孩8岁之前、男孩9岁之前出现第二性征发育）、过度肥胖等情况，需要尽快到医院进行骨龄测算。

传统的骨龄测算，是通过拍摄左手手部、腕部的正位X光片，医生通过X光片观察左手指骨、掌骨、腕骨及尺桡骨远端的二次骨化中心的发育程度，并对照“G-P图谱”来确定骨龄。期间需参考多个骨化中心、骨骺线等发育形态，而不同等级间的差异又十分细微，细致的对比，给阅片工作造成了较大的负担和困扰。

而AI辅助骨龄测算系统，可针对不同区域骨龄评估标准的差异性，基于海量数据，根据不同评分标准，定制化设置多种骨龄评估模型，对儿童的身高、体重等生长发育状况进行自动评估分析。