肝癌被称为“癌中之王”， 是死亡率最高的癌症之一 ，尤其早期症状不明显，给早期诊断带来困难，但是有了PereDoc肝占位智能医疗辅助诊断系统之后，此类问题将有望迎刃而解。

肝癌即肝脏恶性肿瘤，可分为原发性和继发性两大类。原发性肝脏恶性肿瘤起源于肝脏的上皮或间叶组织，前者称为原发性肝癌，是我国高发的，危害极大的恶性肿瘤；后者称为肉瘤，与原发性肝癌相比较较为少见。继发性或称转移性肝癌系指全身多个器官起源的恶性肿瘤侵犯至肝脏。肝癌恶性程度大，病情发展快，治疗难度大，疗效不明显，很多肝癌患者一经发现已经是肝癌晚期了，全球每年有数十万人死于肝癌，据《谁是最可爱的人》作者魏巍先生的女儿介绍，魏巍先生便是在肝癌晚期才确诊，之前一直没有明显症状。

因为肝癌早期没有明显的症状，所以早期检查中的影像学检查显得尤为重要，成为早诊断的重要依据。肝癌的影像学检查现在已经形成包括超声、血管造影、CT、MRI等较完整的检查体系。比如超声检查可显示肿瘤的大小、形态、所在部位以及肝静脉或门静脉内有无癌栓，其诊断符合率可达90%。而CT具有较高的分辨率，对肝癌的诊断符合率可达90%以上，可检出直径1.0cm左右的微小癌灶。CT可清楚显示肝癌发生病变的位置、形态、扩散范围以及血流动力学变化，在原发性肝癌临床治疗方案的制定以及对预后的估算中表现出重要的价值。CT在肝癌诊断中的优势，不仅仅在于可以明确病灶的位置、数目、大小及其和重要血管的关系，更重要的是可以体现于可以提示病变性质，有助于放射治疗的定位、血管瘤的鉴别以及了解肝脏周围组织器官是否有癌灶。

然而能否在CT影像中准确的判断病灶位置等信息很大程度取决于影像科医生的经验。“医生最怕的就是给病人的时间太少。” 中国人民解放军第三〇二医院放射科主任安维民教授说。“在90年代肝脏的一个病变片子只有20张，到2000年一个病例要有160张图像，到现在很多医生每天阅读的CT片超过10000张，医生工作量比较大，给每个病人看片子的时间不能够保证充足，有时候看几百个片子也容易看花眼，难免会误诊或者漏诊，临床诊断的压力非常大。对于缺乏经验的医生压力就更大了。”

近年来随着医学影像智能化诊断的快速发展，人工智能方法成为医学图像处理技术发展的一个研究热点，恰恰可以解决安教授所提到的这个痛点。人工智能方法应用主要在医学图像分割、图像配准、图像融合、图像压缩、图像重建等领域，并且取得了非常好的成绩。基于深度学习的不同方法，可以对肝癌的影像进行学习和识别，比如国外有研究者研发了基于超声造影（CEUS）成像的肝脏疾病分类诊断系统，最终完成了对良性和恶性肝脏病变的分类。

在国内的智能医疗影像领域也有企业已经开始对肝癌辅助诊断的进行研发，比如PereDoc与三〇二等多家医院进行科研合作，在2017年12月开发了全国首个“肝占位智能医疗影像辅助诊断系统”。该系统采用了肝占位金标准标注方式，基于病理的结果进行多维度的标注，通过分析肝部CT数据，自动识别肝脏各类病变征象，对占位病变类别、尺寸、位置、平扫特征等多个维度进行多方位标注，使检出结果更加可靠。“我们把已经确诊了的病灶特点，输进去给到PereDoc，经过反复的学习，然后用提取出来这些特征再去判断新的地方。PereDoc可以做自动的检测并分割病灶，同时自动对纹理进行分析。目前对诊断小于三公分肝占位检出率能够达到91.5%，大于三公分的病灶，检出率达到99.7%。这个成绩是相当可观的。”安教授兴奋的说。“随着更多病例的学习，更多病例的深入，PereDoc可以为临床包括我们基层医生的诊断提供一个极大的帮助。同时它可以自动分析晕症和马赛克症，从而帮助推测预后的情况，为我们患者小小的算个命，这是个不小的福音。”

有了人工智能辅助诊断的帮助，影像科医生可以快速的筛查、专注于机器已发现的病灶，节省了大量的时间，同时也会减少漏诊，对肝癌的早期诊断具有重要的意义。

世界卫生组织网站上ICD-10编码的疾病有7.8万多种，症状也有几万种，人类医生很难全部掌握，对于机器来说很容易掌握并且应用，但是人工智能尚处于弱人工智能时代，并不能进行深一步的交互和感知，现在人工智能并不能替代医生，只是医生工作的辅助工具。但相信在不久的将来，随着医疗大数据的发展和人工智能的深度优化，人工智能会在辅助诊断、提供诊疗方案等方面带给人们更多的惊喜，让我们拭目以待。▲