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我院举办职业性尘肺病人工智能筛查系统鉴定会

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5月10日,由我院组织开发的“职业性尘肺病人工智能筛查系统”专家鉴定会在京召开。院党委书记曾庆玉、副院长王洪武、职业病科副主任李宝平、影像科主任尹晓明、信息处处长卢智利,以及多名业内相关领域专家出席了此次会议。会议由王洪武副院长主持。

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本次会议的主题是职业性尘肺病人工智能筛查系统的准确性与可用性。鉴定专家组由中国科学院自动化所副所长、模式识别国家重点实验室主任刘成林教授担任组长,中科院院士、人工智能专家张钹教授和国家职业病首席专家李德鸿教授担任副组长,国际著名医疗影像专家、讯飞医疗总经理陶晓东博士担任特别顾问。

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曾庆玉书记在致辞中强调,现有的尘肺病影像诊断是依靠医生对照标准片进行诊断,对诊断医生的诊断技术要求高,实际工作中诊断尺度难把握,各地诊断水平不一且受一定人为因素影响。煤炭总医院一直致力于实现尘肺病诊断的规范化,多年来利用各种技术探索尘肺病诊断的量化和自动化。随着人工智能技术的蓬勃发展,使尘肺病诊断的智能化成为可能。此次由我院联合多家基层职防院提供病例,经北京市的国家级尘肺病诊断专家进行筛查确定诊断,采用煤炭总医院提出的“英美法系”规则式多病例标准片法,由天明创新数据科技有限公司进行计算机处理和训练,得到初步的尘肺病智能诊断软件产品。

此次会议将鉴定我们这一初步科研成果,如果鉴定达到预期,该软件将用于煤炭总医院的“国家职业性尘肺病智能监测平台”。该平台将用于收集全国各地纳入单位的触尘工人年度体检的数字化胸片数据,采用智能加人工的模式进行监测,一是对纳入人群进行尘肺病的自动智能筛查,使他们得到优良的均质诊断;二是利用这些数据对尘肺病发病情况进行监测预警,及时采取安全生产措施保护劳动者。

王洪武副院长在致辞中强调,人工智能是未来重要的发展方向。人工智能的读片学习和专家的标准结论相结合,从而相得益彰。

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会上,专家们对由我院提供的来自7家职业病防治院的100例尘肺病DR影像数据进行标注;随后在专家的监督下,由李宝平将100例DR鉴定数据集上传到职业性尘肺病智能筛查系统,系统分析并得出结果,再将专家提供的有标准结论的100例X光胶片扫描数据转化为Dicom数据格式,将鉴定数据集上传至智能筛查系统,系统分析并得到结果。最后由专家们将两项结果进行比对,从而鉴定智能筛查系统的准确率、灵敏度、特异性和分期准确率。

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鉴定组组长刘成林教授在会上宣布了统计结果,职业性尘肺病人工智能筛查系统的性能指标为:准确性92%,敏感性99.2%。专家鉴定组认为,这一系统填补了国内人工智能在职业病领域的空白,并且向职业病领域危害最为广泛的、诊断难度较大的尘肺病提出了有力的挑战。未来如该智能筛查系统得到有效的利用和推广,其医学价值、技术价值以及更重要的社会价值将影响深远,甚至将重塑职业健康的行业生态。

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背景资料:尘肺病是由于劳动者在劳动过程中长时间吸入生产性粉尘而引起的一种肺部疾病,具有隐匿性、迟发性的特点。尚不能治愈,只能够采取预防措施。目前中国累计报告职业病90万例左右,其中尘肺病占总报告例数的90%,尤以煤矿、建材、金属冶炼行业为尘肺病高发行业。2017年1月,国务院办公厅印发《国家职业病防治规划(2016-2020年)》,提出在“十三五”期间基本实现重点行业粉尘和化学毒物等重点职业病危害因素的有效控制。对从事粉尘作业的人员的职业性尘肺病发病情况,如能进行有效监测,并对尘肺病高发地区的作业人员加强防护,可大大降低免尘肺病的发生率,从而确保劳动者职业安全健康,促进企业的安全生产。


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