机器之心原创

作者：凡雪、四月

编辑：四月

日益成熟的人工智能，正成为抗击新冠肺炎疫情战线上一群特别的「逆行者」。

无论是加速前期的疫情科研攻关，还是协助一线的疫情诊疗和现场防控，以及后端的信息化平台搭建，都已经出现了人工智能技术和解决方案的身影，并且取得了实际效果。

机器之心特设「AI 战疫专题报道」，跟踪人工智能技术应用抗疫现场的最新进展及效果，聚焦人工智能工作者英勇抗疫故事。

今天是该系列的第一篇之《CT+AI 双拳出击攻破「假阴性」困境：上线当天即实现确诊》。

疫情来得突然，驰援一线的物资设备、医疗队伍等前赴后继地奔赴疫区中心，在这群人中还有着一支特殊的队伍。

一周产品研发，三天针对医院定制化，屏住一口气上线，当天即成功确诊疑似病人……逆行路上，和病毒赛跑，唯有全力以赴。

疫情无情，但 CT+AI 的技术融合解决方案却为「假阴性」患者重新燃起希望。未来，该方案还将向降低院内感染，提供院内交叉感染预警系统等新方向延伸。

鼠年的初雪落下不久，借雪景祈福许愿便引发刷屏，朋友圈、微博上一副岁月静好的模样。

有一群人却无暇顾及窗外的雪景，疫情的时钟滴答作响，他们手下的工作正在争分夺秒地进行着——测试算法、优化产品、整理装机……只因他们背负着一个「不可能完成」的任务。

1. 驱车五小时的「人肉快递」

「干脆我开车送过去吧！」

周宏斌稍作犹豫，很快在群里回复了一句。

2 月 3 日，此时继推想发布针对新冠肺炎的 CT+AI 产品已过去数天，前期的研发，测试，装机工作接近尾声，经历无数个不眠之夜后，「如何将机器送到山东淄博的医院？」是摆在推想人眼前的一道难题。

彼时各大物流公司已经停运，只有顺丰空运仍在工作，但服务器主板包括电池，不符合空运要求。分散在全国各地的推想人还在群里商量对策，身处北京的营销副总裁自荐「人肉快递」。

2 月 3 日，周宏斌驱车前往淄博，后备箱里装着应急的服务器。

次日下午 6 点，一路驱车五个多小时，周宏斌赶到淄博定点医院，服务器也一并抵达。

医院里，推想的工程师、负责给医生培训的同事已整装就绪，短暂的会合寒暄，紧接着便是连夜的装机、联网、调试设备，不断敲击的键盘声，从未消停的微信提示音为安静的夜平添了一份紧张的气息。

在该淄博定点医院上线的 CT+AI 产品是推想针对新型冠状病毒肺炎定制研发的 AI 系统。在爆发式的疫情面前，这套系统能够帮助医生更快速地进行肺炎感染筛查和疫情监测，诸如肺内感染病灶检出、全自动前后片对比和疗效评估等功能，以实现准确治疗评估，避免院内的进一步交叉感染。

武汉同济医院医生使用的 AI 辅诊系统。

几个小时后系统便安装就绪，但推想的工作远没有结束，接力棒继续交到了负责培训的人员手里。

由于该套 CT+AI 系统专门针对新冠肺炎感染症状定制，培训人员除了系统安装工作，还需深入诊室和病房，与医生进行近距离接触和交流，教会他们如何使用和注意事项。

疫情当前，与接诊医生面对面接触的危险指数不言而喻。而受到条件限制，培训人员的防护措施却非常简陋。

培训人员正在向医生讲解 CT+AI 系统的使用方式。

「基本就是我们自己备一些简易的口罩，在进入呼吸科室时，同事就跟医院借一些隔离衣」，周宏斌说，「我们的想法很直接，把活干好然后快点出来。」

喝水洗脸、酒精消毒鞋、蒸煮衣服…工作人员从诊室出来利索地完成一系列消毒工作。从产品定制到最后落地医生电脑，整个过程都是卡着点来算。神经紧绷的周宏斌此时才算舒了一口气。

一夜奋战，2 月 5 日早晨 7 点，产品正式上线。

「很快，我们不仅把档案库里遗存的肺炎病例全都筛了一遍，快速标记出疑似患者」，周宏斌语气中透出藏不住的自豪感，「而且，上线当天我们就帮医院确诊了一名新冠肺炎病例。」

回顾起产品的上线过程，周宏斌嘴里冒出的一连串时间点，「1 月 31 日我们正式对外发布产品，当天山东的领导便召开内部会议对产品功能进行研究和论证；2 月 1 日早晨再请来医学专家论证，确认后，我们当天晚上便接到任务……」，时间点相隔之近也预示着任务刻不容缓。

按照周宏斌的说法，「这本是一个不可能完成的任务」 。

根据推想方面自己预定的节奏，系统本应该在采访当天才能够完成（2 月 6 日），而现在，足足抢出了三天的时间差。

因为在推想接到的任务单里，医院的要求是四天内完成上线，于是，这场涉及多个部门、数十人参与的接力赛不得不按下快进键。

这要放在平日里，大家一起在公司熬夜奋战还有可能解决。但受到疫情影响，复工时间已经推迟至 2 月 10 日，于是，附加难题出现了——如何分散办公、远程协同的前提下实现快速响应。

前期产品研发过程中，推想专门抽出研发小组三四十人，从大年三十前后就忙活起来，为了能按时上线，推想团队还特别调用服务器帮助诊断过程高效快速进行。

为了卡住时间点，从研发到产品落地，团队力求每一个步骤都行之高效，「基本所有决策的时间没有超过 12 小时」。周宏斌谈道。

定制化产品的压力之大还在于——「这是一个全新的产品」，因为每家医院的情况各不相同，所以大到医院的网络环境、CT 检查设备，小到各种病例数据、医生电脑工作环境，都需要进行调试、对接。

「在前期研发过程中，我们已经与武汉同济医院进行深度合作，医院通过提供疫区的典型病例数据帮助我们训练模型，推想肺炎 AI 是真正源于武汉疫情一线的真实病例，再应用于疫情一线的 AI 产品」。推想科技算法负责人赵朝炜向机器之心说道。

「通过武汉同济医院等一线医院专家提出的具体实际需求，从大年初三开始，我们已经针对产品进行延伸迭代了」。

1 月 31 日，推想科技对外发布首个针对新冠肺炎的 AI 产品。而在此之前，推想的肺炎定制版诊断系统已经在核心疫区武汉上线应用。

2. 何以解燃眉之急

疫情汹涌，武汉正在成为全国各地医疗资源奔赴的集中地，尽管优秀的医疗队伍、首批核酸检测器械源源不断地输往这里，但棘手问题仍然层出不穷。

首先，随着每日实际新增确诊、疑似病例的规模迅速攀升，疫区里的核酸检测盒子供给不足、检出率有限的问题矛盾不断放大，成为各大医院火烧眉毛的问题。

「因为（新型冠状病毒核酸）检测的时间长，现在还有 2209 位在院治疗的疑似病例没有得到检测。」1 月 26 日，武汉市市长周先旺在新闻发布会上的一句话将人们的心揪成一团。

符合核酸检测要求的医疗机构过少，审批流程太长，物流供给不给力..... 这些因素将确诊进度条拖拽延缓，在每日不断新增的确诊病例面前显得更加刺眼。

医生正在利用新冠肺炎核酸试剂盒进行确诊检测。

除了供给响应速度不足，检测盒子的检出率过低更是导致大量「假阴性」患者错过有效隔离与治疗。而导致疫情进一步蔓延的症结。此时，有效的临床指针和经验成为重要的参考指标，尤其是肺部的 CT 证据。

所谓「假阴性」患者，即新型冠状病毒感染者没有检测出病毒核酸，导致病原核酸检测报告为阴性 。 呼吸与危重症医学专家、中国工程院副院长王辰曾指出， 并不是所有患病的人都能检测出核酸呈阳性，核酸对于真实病例的检测率不过 30% 至 50% 。

武汉大学中南医院影像科副主任张笑春等专家曾呼吁，采用 CT 影像作为此次新冠肺炎主要诊断依据，及时收治、及时隔离高度疑似病患。

然而，仅靠传统的 CT 影像方案作为强化诊断的手段难以称作是最好的解决方案。

至少对于疫区里的影像科医生而言，连续 30 多天无休，盯着看了约 150 万帧的片子并不是武汉市金银潭医院放射科的个例 。

事实上，每一名患者从入院的拍片评估、到查看进展、到治愈出院，少则拍两次片子，多的得拍四次片子，每一张片子多达 600 至 800 帧。疫情期间放射科医生的工作强度可想而知。

此外，护目镜、隔离服等措施除了给医生带来生理上不适之外，还给准确诊断带来极大的难度，「我时刻提醒自己，告诉自己不要流泪，眼睛要用来看海量的 CT 和 X 光片子。」武汉市金银潭医院放射科主任在接受采访时谈道。

「流泪」是怎么回事 ？

「医生在工作一段时间，护目镜里就全是雾气，而且因为防护服太闷而大量渗汗，将很大程度影响医生视线」，周宏斌在与医生交流中了解到，「尤其早期病人的影像都特别淡，小的病灶或者简单的病灶，根本看不清楚」。

放射科医生穿上防护服，推着移动胸片机，冲向隔离病区的病房里，在病床边为不能动弹的患者拍胸片，图片来源：长江日报

在高压的工作状态下，保持准确的判断实属不易，在签名确诊报告的背后，通常意味着这个人以及跟他紧密接触过的几十个人都要被收治隔离，责任与恐惧兼有，或许是绝大部分医生的心理写照 。

疫区的医生或许可以凭借繁多的病例「熟能生巧」，然而非疫区的医生接诊相关病例的经验少，在确诊过程中经常举棋不定，直到核酸检测显示阳性后才敢确诊，犹豫和等待期间，可能已经造成交叉感染甚至家庭聚集性发病，因此，从心理角度来看，医生们需要一种客观依据来增强自己的诊断信心。

此时，CT 影像+AI 识别的双保险技术方案真正派上了用场——系统可以帮助医生更为快速和准确地直接识别病灶 。

「淄博某医院目前有三例确诊病例，但防疫最怕的就是遗漏，如果因为症状不明显、医生经验不足等情况出现病例遗漏，将极大增加疫情不可控的风险。现在医生可以根据推想 AI 产品提示，对原来有怀疑但不确定的病例进行更确定的诊断」，周宏斌补充道。

病症发病前后的影像对比。

将诸多不确定因素转化为确定性还体现在病情变化监控上，据了解，这次新冠肺炎，在影像上主要表现为外带分布、多叶段、磨玻璃间质性改变，肺部感染变化很快，两三天就出现影像变化。

凭借肉眼，很多细微变化很难被快速识别，临床医生应用推想产品，通过全自动前后片对比和疗效评估等功能来观察细微变化，对于医生判断新冠肺炎患者的病情进展，进行针对性的治疗提供了更多的辅助。

3. 构建新冠「专治」算法模型

「我们研发组有的小伙伴从春节到现在还没休息过一天，白天开会沟通需求晚上熬夜敲代码连轴转」，赵朝炜的语气轻描淡写。

疫情不等人，每天上升的确诊病例也不等人，此时支援一线产品的时效性显得十分重要。推想之所以能够较快推出肺炎产品，正是基于肺部疾病作为其核心研究方向，研究基础比较深厚。

与普通肺炎相不同的是，新冠肺炎在影像上会有对应的变化，比如新冠肺炎的急性症状更明显，影像上的感染区更多，如何针对这些新症状，新特征，构建训练模型成为产品研发组一道槛 。

在这种情况下，推想选择与医院合作，其中包括处于新冠肺炎疫情中心的武汉同济医院、武汉大学中南医院，医院主要提供疫区一线的专业建议和需求，此外，国家感染性疾病临床研究中心深圳第三人民医院也在早期就开始部署了推想新冠 AI 系统，为预防控制新冠疫情做好准备。

AI 公司根据疫区的需求快速构建模型，训练算法，产生相关结果之后，还需要医院在性能、落地上帮助验证，两者双向沟 通 。

「我们的产品不能是一个实验室产品，因此需要设计很多算法将复杂的临床表现都覆盖到「，说到这里，赵朝炜举了一个简单的例子，早期新冠肺炎可能仅仅感染某一个肺叶，到晚期以后，整个肺可能都会被感染上，全是白的。针对类似各种特殊场景，研发组可能就要设计 5-6 种神经网络。

为了保证早期需求畅通、工作协同，推想研发团队的电话会议没有断过，白天协商沟通，待晚上微信群安静之后，程序员的键盘声又开始敲得「嗒嗒」响，而这一敲可能又是一个彻夜。

「大年三十有的同事嫌家里吵闹，便搬了椅子，独自坐在院子里，电脑放在腿上，继续敲代码」，赵朝炜笑着回忆。

研发人员进行系统部署和调试。

为了保证系统的正常上线和运转，推想临时调用服务器。据周宏斌介绍，这台服务器可以每天帮助医生分析 400 个病人的 CT 影像，一个病人基本上几十秒就可以完成。

「计算量挺大的，因为一个病人平均就有 300-400 张的序列，所以按 300 来算的话，也是 300×400 的图片数量，另外如果涉及到前后影像对比，这个计算量又会翻一番」，赵朝炜说道。

4. 为确诊栓上双保险

「别再迷信核酸检测了。」

2 月 3 日，武汉大学中南医院影像科副主任张笑春在朋友圈呼吁，她认为应以 CT 影像作为目前新冠肺炎筛查的主要依据，同时开始隔离无症状或核酸检测阴性但 CT 影像显示肺部出现问题的人。

湖北省医学影像专业委员会副主委谭伟更是认为，CT 结果非常符合新冠肺炎但核酸检测为阴性的病例占 30%—40%。

最近一系列新闻，让人们的质疑焦点对准核酸检测的准确性，然而对于大多数人来讲，拿到短缺的试剂盒，已如中彩票般幸运。「没有床位、没有试剂盒检测」时时霸占微博热搜榜。

根据国家政策，医院目前无法直接采购新型病毒检测试剂盒，只有疾控中心有试剂盒；此外，对于生产厂家来说，试剂盒供给医院需要药监局注册证，按正常流程，核酸检测试剂盒从研发到获得药监局的注册证，一般需要 3-5 年时间。

虽然国家药监局目前已开通快速审批通道将上述流程缩短至半个月左右，然而，流程的大幅压缩势必造成试剂盒生产的不稳定性，加之医生在实际取样时，经验不足，心理恐惧、高负荷工作状态等都可能造成取样不到位，最终导致核酸检测不准确。

好在，2 月 5 日国家卫健委发布《新型冠状病毒感染的肺炎的诊疗方案（试行第五版）》，在「疑似病例」和「确诊病例」外新增「临床诊断病例」（限于湖北省内）即「疑似病例具备肺炎影像特征者」。

这也意味着在湖北省内，CT 影像结果正式作为「临床诊断病例」的判定依据 。

《新型冠状病毒感染的肺炎的诊疗方案（试行第五版）》

「核酸检测只是确诊的金标准，它的特异度非常高，但是 CT 敏感度更高，只要是病人，都能看到肺的炎症表现。所以两个技术应当配合使用，综合起来筛查病人」，对于新政策，周宏斌表示认同。

同时，政策利好下，赵朝炜也坦言，医院影像科对推想此类的产品需求量肯定会上升。

「产品虽然上线了，但大家的工作强度跟之前相比差不多，我平均每天工作 12-13 小时」，未来推想产品也将根据疫情变化以及前线医生的实际需求不断演进，除了产品本身的优化迭代，产品的应用方向也有很大的想象空间。

最初，推想产品只是针对 CT 影像的辅助诊断，如今预警系统比如对医院内交叉感染人数、新增确诊人数进行预警也是新需求。此外，由于人工评估疗程等待时间较长，推想产品在疗效评估上也是一个新方向。

推想产品的衍生方向会跟疫情前线状况息息相关，正如推想创始人兼 CEO 陈宽所言，不管疫情从哪里而来，但至少有一批人，拼上性命也要影响疫情到哪里去。

疫情当前，像推想一样奋战一线的公司或人还有很多，人们通常喜欢用「逆行者」来形容他们，逆行的道路总归人少，因此注定需要高速行进，与病毒不停的赤膊奋战，抢救不断流逝中的生命。

2 月 6 日，产品上线后的第二天，周宏斌已驱车从淄博回到北京。

400 公里的路程意外地畅通无阻。「常常十几分钟遇到一辆车」，与去时的好天气不同，「回程一路风雪」，周宏斌感叹道。