從百度飛槳助力開源肺炎CT影像分析模型，看開發(fā)者的“無聲抗疫”

原標題：從百度飛槳助力開源肺炎CT影像分析模型，看開發(fā)者的“無聲抗疫”

進入三月，令人揪心的新冠疫情在國內(nèi)逐漸得到了控制，春天似乎正在悄然到來。

回首過去的一個月，是中國科技承壓頗重的一個月。不僅大量行業(yè)面臨著線上化、遠程化、無接觸化轉(zhuǎn)型，社會各個環(huán)節(jié)的防疫工作中，同樣也需要技術(shù)能力的支持。仿佛短時間內(nèi)，社會中出現(xiàn)了無數(shù)個大大小小的反應場，考驗著科技能力在其中激發(fā)的化學反應。

從目前來看，結(jié)果還是超乎意料的。像是短時間內(nèi)很多人流密集的交通站點部署了AI測溫系統(tǒng)，減輕人工測溫帶來的擁擠低效。也有大量實體商家通過SaaS向電商轉(zhuǎn)型，以保證商業(yè)運轉(zhuǎn)。同時我們還能看到，AI醫(yī)療也正在發(fā)揮著作用。就在最近，連心醫(yī)療基于百度飛槳開發(fā)的“基于CT影像的肺炎篩查與病情預評估AI系統(tǒng)”已經(jīng)上線并部署在了湖南郴州湘南學院附屬醫(yī)院，利用AI醫(yī)療影像來提升醫(yī)生診斷和評估效率。

借著這一最新的落地案例，我們不妨來看看，在疫情大考中，百度飛槳交出了一張怎樣的答卷。

讀秒閱片：AI如何改變肺炎診斷

其實產(chǎn)業(yè)各個環(huán)節(jié)的數(shù)字化和AI化，已經(jīng)不算是什么新鮮的話題。從過去一年開始，很多企業(yè)都高舉起AI進入工業(yè)大生產(chǎn)的旗幟，開始著手推動產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)變革。其中醫(yī)療影像憑借著天然的數(shù)字化基礎(chǔ)，與AI的圖像分析能力又格外契合，其AI化進程自然走在各行各業(yè)前方。乳腺影像診斷、眼底圖像診斷等等細分領(lǐng)域，都在去年取得了不少落地性進展，尤其緩解了醫(yī)療勞動力資源緊張的問題。

就拿這次抗疫來說，肺部CT是新冠肺炎篩查和診斷的重要依據(jù)，在治療過程中，醫(yī)院還需要在不同階段多次檢查影像以進行對比。但矛盾的是，抗疫時期有大量病人需要護理，醫(yī)院工作本來就很緊張，而新增疑似病例也需要盡快篩查以得到適當?shù)闹委熓侄?。診斷、病情發(fā)展跟蹤、治療效果評估等等任務上都落在了醫(yī)療影像上。但人工閱片顯然在效率上有限，并且難以實現(xiàn)一些精細對比需求。

這時連心醫(yī)療基于百度飛槳所開發(fā)的肺炎CT影像分析模型就可以發(fā)揮作用，數(shù)據(jù)顯示這一系統(tǒng)可在幾十秒內(nèi)完成對患者CT影像的病灶檢測、病灶輪廓勾畫、雙肺密度分布直方圖及肺部病灶的數(shù)量、體積、肺部占比等全套定量指標的計算與展示。至于準確率方面，該系統(tǒng)在測試數(shù)據(jù)集上的病灶檢測精度和召回率分別達到92%和97%，不僅漏檢幾率極低，也能很好地完成諸如后續(xù)階段性治療效果跟蹤比對這類對于精細度要求較高的工作。同時有了這一系統(tǒng)，一些在基層醫(yī)療機構(gòu)就診的患者也可以通過遠程醫(yī)療得到更精準的診斷，進而減少患者在大醫(yī)院聚集帶來的風險。

一方面釋放醫(yī)院的人力資源，同時提升診斷效率，讓更多患者及時得到治療。可以說在這次抗疫中，AI醫(yī)療影像發(fā)揮了其一貫的作用。

想要應對這次疫情的挑戰(zhàn)，僅僅靠AI醫(yī)療影像“一貫”的作用是遠不足夠的。

我們可以回憶一下，以往AI醫(yī)療影像從研發(fā)到應用的過程是怎樣的。大多數(shù)時候，是行業(yè)參與累積一個開放的數(shù)據(jù)集，經(jīng)由醫(yī)療專家對圖像中的病灶進行標注，再將數(shù)據(jù)集公開開來，以競賽等形式號召科技企業(yè)參與攻克。當企業(yè)訓練出準確率足夠高的AI模型后，通常還要和一家家醫(yī)院進行逐一的落地適配——因為不同設(shè)備在成片分辨率上的細微差別，都有可能對模型的準確率造成影響。

這種我們已經(jīng)習以為常的復雜流程，顯然不適用于新冠肺炎的緊急情況。

鑿井鋪渠：肺炎戰(zhàn)疫背后的百度飛槳

如果說技術(shù)本身是滋養(yǎng)一切的水流，那么從開鑿井口到鋪設(shè)渠道，讓水流真正輸入土壤中的整個過程，和水流一樣重要。

這一次連心醫(yī)療的肺炎CT影像分析模型能夠快速落地，切實解決抗疫需求的背后，除了醫(yī)療科技企業(yè)的技術(shù)累積，百度飛槳所發(fā)揮的鑿井開渠作用。

作為基于產(chǎn)業(yè)實踐的開源深度學習開發(fā)平臺，我們可以將飛槳之上醫(yī)療AI影像技術(shù)從誕生到應用分為研發(fā)和落地兩個區(qū)段，看看百度飛槳是如何在同一時間對兩個區(qū)段同時進行加速。

首先是鑿井，也就是研發(fā)階段。

醫(yī)療AI在研發(fā)中最常遇到的困難，就是“技能分配”問題。相信大家在玩游戲的時候，都遇到過“點技能樹”問題，既選擇修煉A技能后，往往很難在B技能上同樣也達到高水準表現(xiàn)。同樣的，很多醫(yī)療AI科技企業(yè)在醫(yī)療專業(yè)能力上非常擅長，但在將專業(yè)技術(shù)AI化、模型化的工作上，效率就不那么理想了。例如加快AI模型研發(fā)、解決數(shù)據(jù)樣本少等工作，就很容易對醫(yī)療AI企業(yè)形成困擾。這時百度飛槳這樣深度開發(fā)學習平臺，就能夠提供很好的互補作用。作為AI頭雁企業(yè)，百度自然在深度學習、圖像識別等等技術(shù)上有著更高的建樹，并把這些先進的技術(shù)能力通過平臺輸出給連心醫(yī)療這樣的開發(fā)者。

在這次肺炎CT影像分析模型中，連心醫(yī)療就應用了百度飛槳提供的PaddleSeg開發(fā)套件。PaddleSeg的一個重要特點，就是內(nèi)置了十余種數(shù)據(jù)增強策略。新冠肺炎這樣需要在短時間內(nèi)部署應對的新型疾病，在模型研發(fā)時最容易遇到的問題就是數(shù)據(jù)樣本不足。這時PaddleSeg的數(shù)據(jù)增強能力就可以很好的發(fā)揮作用，通過對原本數(shù)據(jù)樣本的處理，擴大樣本集來提升模型訓練效率。同時PaddleSeg還具有模塊化設(shè)計的特征，包含了數(shù)種主流分割網(wǎng)絡(luò)，并打包成了“即拿即用”的形式，極大地簡化了模型開發(fā)的復雜程度，讓連心醫(yī)療這樣的企業(yè)可以將更多精力投入在病理表現(xiàn)、病灶形態(tài)等等更切合醫(yī)療專業(yè)的地方。

鑿井之后的開渠，也就是這次肺炎CT影像分析模型所面臨的最大挑戰(zhàn)——落地。

為一家醫(yī)院開發(fā)一套AI閱片系統(tǒng)并不困難，但面對新冠肺炎這樣覆蓋全國乃至世界的傳染病，顯然需要的是將這一系統(tǒng)盡可能的布設(shè)到更多醫(yī)療機構(gòu)中，才能為整個社會增強疫情應對能力。尤其一些基層醫(yī)院可能并不具備高分辨率的設(shè)備，如何在這些平臺實現(xiàn)靈活部署，是百度飛槳參與攻克的首要任務。

在百度飛槳與連心醫(yī)療的合作中，系統(tǒng)采用的深度學習算法模型充分訓練了所收集到的高分辨率和低分辨率的CT影像數(shù)據(jù)，以適應不同等級醫(yī)療機構(gòu)中的CT影像設(shè)備。加上PaddleSeg所具備的工業(yè)級部署能力，也能更快完成和醫(yī)療機構(gòu)設(shè)備的對接。

更重要的是，當很多其他技術(shù)企業(yè)也在攻克肺部CT識別技術(shù)時，百度飛槳和連心醫(yī)療已經(jīng)創(chuàng)新式地通過EasyDL定制化訓練和服務平臺將這一模型開源，開發(fā)者可以在EasyDL圖像分割模型中找到這一專用算法，通過少量數(shù)據(jù)訓練即可獲得基于實際場景進一步優(yōu)化的模型，并可以利用多種模式進行部署。

換句話說，面對這樣一場覆蓋面如此之廣的災難，不論是連心醫(yī)療還是百度，或者任何一家科技企業(yè)，都無法獨自承擔將技術(shù)部署到每一家醫(yī)療機構(gòu)的重任。只有將模型開放在EasyDL這樣盡可能抹平技術(shù)應用門檻的平臺中，才能讓更多人在技術(shù)本身之上加以開發(fā)利用，來應對開發(fā)場景上的細節(jié)差異，以及未來可能出現(xiàn)的病灶表現(xiàn)改變等。同時幫助更多在攻克這一命題的開發(fā)者共享成果，提升進度。

鑿井鋪渠之后，百度飛槳還通過開源精神，把涓涓水流變成了人人都能取用的水源。

釋放雙重價值：百度飛槳在疫時和未來的答案

技術(shù)開放，是百度所代表的技術(shù)企業(yè)一直在宣揚的口號，也是百度飛槳一直在執(zhí)行的概念。但在當下這種時刻，我們比以往更加明確的感受到了技術(shù)開放的價值。

在這次疫情大考中，我們看到了百度飛槳通過開放精神所釋放出的“雙重價值”。

第一層顯然是技術(shù)價值。

像百度這樣科技巨頭，其能力構(gòu)成上必然具備著先進技術(shù)和先進落地經(jīng)驗的一致性，通過飛槳這樣的平臺，百度可以同時把先進的純粹技術(shù)和先進的落地經(jīng)驗輸入給開發(fā)者。讓他們?nèi)ヌ钛a中間的一環(huán)，利用堅實的技術(shù)骨架支撐起解決方案，然后使其穩(wěn)穩(wěn)地扎根于產(chǎn)業(yè)世界。這次百度飛槳通過PaddleSeg幫助科技企業(yè)更好、更快的研發(fā)出針對疫情的AI模型，就是其中的表現(xiàn)。

第二層則是開放精神釋放出的社會價值。

在這次疫情中，我們在百度飛槳上不僅能看到開源的肺炎CT影像分析模型，還有首個開源的口罩人臉識別檢測模型，相信現(xiàn)在已經(jīng)有很多企業(yè)以及個人開發(fā)者，在這些模型上繼續(xù)開發(fā)，將水源引入更廣闊的疆域。這是我們在面臨社會問題時，一種默然的協(xié)作模式，不同層級的開發(fā)者把解決問題的能力開放出來，不斷向下游傳遞，直到覆蓋社會每一個角落，成為我們與災難抗爭的推助力。在這一過程中，釋放的不僅是百度飛槳一個平臺或百度一家企業(yè)的社會價值，還有每一個參與其中的開發(fā)者，并且鼓勵了更多手握力量卻不知如何使用的人，告訴他們技術(shù)能夠為這個社會帶來切實的改變。每一行代碼都是一顆沖向災難的靜默子彈，每一位開發(fā)者都有機會成為“抗疫奇兵”。

一款新冠肺炎AI輔助診療系統(tǒng)，顯然不會是百度飛槳價值釋放的終點。這場考試尚未停止，相信百度飛槳將會在更多產(chǎn)業(yè)以及社會場景鑿井開渠，為抗疫輸出AI能量。更重要的是，水源一旦被打開就不會停止，而是不斷的孕育生機。在這次抗疫中發(fā)揮價值后，將會有更多人意識到技術(shù)開源的社會價值。在未來，或許會有更多開發(fā)者會選擇開源合作，更好地用技術(shù)撫平整個世界的褶皺。

水源的珍貴之處正是如此，它可以賦予萬物生機，又可以持續(xù)蜿蜒，將生機一直傳遞下去。

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