《“健康中国2030”规划纲要》对癌症防治提出了具体的定量指标：到2030年实现总体癌症5年生存率提高15%。然而，实现这一目标需要有效的新技术新工具。人工智能技术的快速发展为癌症早诊早治提供了新契机，由于医疗资源分布的不均衡，广大基层医院对创新工具的需求显得更急迫。
国务院印发的《关于推进分级诊疗制度建设的指导意见》指出，要引导优质医疗资源下沉，形成科学合理就医秩序。如何提升基层医院诊断水平，促进国家分级诊疗政策落地是亟待解决的问题。中国科学院面向国家重大战略需求，针对性的设立了科技服务网络计划（STS计划）项目“区域远程医疗协同影像诊断科技服务网络”，以创新驱动发展，借助人工智能技术，给出切实可行的解决方案。
在STS计划项目的支持下，中科院科学家团队——自动化所分子影像重点实验室教授田捷团队与北京协和医院、华西医院等近50家国内三甲医院合作，吸收优质诊疗经验和大数据资源，用于构建人工智能辅助诊断系统，已构建包含10万余例患者数据的多中心、多病种、多模态、多参数的医疗大数据资源平台，并基于其中的万余例肺癌数据和人工智能技术，研发了一套肿瘤影像组学定量辅助诊断软件。
该软件能够利用原始的肺部CT图像自动完成肺结节病灶分割、海量影响特征提取和肺结节良恶性判断，对肺结节良恶性判断的准确率超过85%，为临床医生提供有效的肺癌辅助诊断和筛查工具，并能为临床医生提供第二诊断意见。该肿瘤影像组学定量辅助诊断软件已在全国基层医院进行分级推广使用，在陕西安康和江西南昌的百余家基层医院通过医联体模式，统一安装使用该软件，并接受实验室技术人员和上级医院医生的培训，将该软件应用于日常临床工作当中。
该软件可提升影像科医生诊疗技术和阅片效率，并能帮助基层医院为患者提供合理的诊疗建议，有效缓解“小病大治”造成的医疗资源、患者分配不均、老百姓看病难看病贵等问题，为分级诊疗政策的落地提供了有益实践，产生了广泛的社会影响。
近日，自动化所分子影像重点实验室联合珠海市人民医院，共同发布“基于人工智能的肿瘤定量辅助诊断平台”，在珠海市医联体各级医院推广该软件平台，树立该软件在珠三角地区树立临床应用的典型，配合当地基于医联体的分级诊疗的实施。
此外，软件研发过程中产生一系列研究成果，在IEEE Transactions on Medical Imaging、Radiology、Journal of Clinical Oncology等期刊上发表近20篇学术论文，并与广东省人民医院、中国医学科学院肿瘤医院等合作获得两项“重大慢性非传染性疾病防控研究”国家重点专项项目的资助。
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