今年以来，新型冠状病毒肺炎疫情对祖国内地和澳门社会带来了巨大冲击，给人民的生命安全带来了巨大的威胁。在疫情爆发初期，澳科大医学院张康教授便携手中国科学院、国家生物资讯中心、清华大学和中山大学孙逸仙纪念医院，广州再生医学与健康广东省实验室等团队启动了应急科研攻关。张康教授团队系统研发的“面向新冠肺炎的全诊疗流程的智慧筛查、诊断与预测系统”，可以对大量“疑似”肺炎病人进行快速筛查、辅助诊断和住院临床分级预警，实现对COVID-19病人的全生命周期管理。目前该系统已在中国科学院国家生物资讯中心云平台线上部署，3月10日已在抗疫前线武汉市金银潭医院落地实施，同时亦在中山大学孙逸仙纪念医院和中山大学第三附属医院、武汉大学人民医院、湖北宜昌市中心人民医院、安徽医科大学第一附属医院和新疆喀什地区第一人民医院等测试部署中。接下来将在全国及世界范围内推广应用。
澳门科技大学医学院张康教授
智慧筛查、诊断及重症预测
据张康教授介绍，该系统基于五十万份临床影像学大数据，运用深度学习、迁移学习、语义分割等多种人工智慧前沿技术，而开发的基于胸部CT和X-ray的新冠肺炎AI辅助诊断系统。相比人工阅片，该系统有三大优势。首先是快速、准确地诊断新冠肺炎。据悉，有经验的影像科医生阅完一个患者的胸部CT图像尚需约15至20分钟，而该AI系统则可在20秒内完成检测及诊断过程，且诊断准确率达90%以上，相当于一个省级三甲医院影像学副教授的诊断水准。其次，该系统还具有病情严重程度分级和重症危重症预测功能，可对胸部CT图像每一层面的小结节、磨玻璃影和实变进行自动识别、标注及定量分析，可通过患者的吸氧频率、血氧饱和度、酸碱平衡、肝功能、凝血功能等，综合预测病人发展为重症、危重症的概率和时间，有利医生及时干预，降低患者死亡率。
基于X-ray胸片的智慧筛查模组
定量计算指导用药
该系统还能够协助医务人员进行药物效果评估，指导用药，包括对同一位患者用药前后的CT图像对比分析，通过定量计算病人在用药前后的变化，判别药物是否有效，指导临床用药。
CT影像的病灶识别和定量分析
张康教授指出，研发团队仍在不断发展和完善基于AI的医学影像学技术体系，扩大临床适用范围，将其开发成为多种传染性疾病的有效辅助诊断工具，推动AI技术在医疗领域的长远发展，造福社会。