醫療資源分配不均、跨地域就醫難，一直是醫療行業發展的痛點。新冠疫情暴發以來，由于疫情的反復和不確定性，患者就醫一度面臨著巨大挑戰。尤其對于身處醫療水平相對落后邊疆地區的疑難雜癥患者，跨省異地就診遭遇到了很大阻礙。隨著醫改不斷向縱深推進，我國醫療服務體系不斷完善，醫療服務水平較快提升，但醫療資源布局和服務能力與人民群眾的需求之間還有一定差距。

依托于云南大學軟件學院科研平臺，2020年初云南大學軟件學院成立智慧醫養研究團隊，與云南省多家三甲醫院展開合作。“光影云醫”項目團隊也就在這時被組建了起來。這是一支由5名軟件碩士生成立的小組，慢慢擴展為橫跨本碩博，包含軟件、信息、醫學、商務、法律等專業的15人項目團隊。

經過三年不斷的迭代更新，項目由最初的影像標注工具，到遠程醫療平臺，再到如今的遠程智能AI輔助CT影像診斷解決方案。不僅成功在昆明醫科大學附屬第一醫院等六家云南省三甲醫院落地試用，并在日前舉辦的第八屆國際“互聯網+”創新創業大賽中揭榜華為提出的命題，以《“光影云醫”——基于昇思MindSpore的智慧醫療創新解決方案》榮獲大賽產業命題賽道全國銀獎，為團隊自身的未來發展贏得了更多機會，為學校爭得了榮譽。

智慧醫養創新團隊學生

“光影云醫”項目主要針對人體肺部CT影像進行輔助診斷。通過智能診斷算法可以快速定位肺部存在的毛玻璃肺結節、實質性結節以及肺部索條陰影狀病灶，并標記出形狀、大小和嚴重程度信息。同時可幫助醫生對細菌性肺炎、病毒性肺炎、肺癌的快速分類和早期篩查。極大的加快了醫生的診斷效率，提高了診斷的準確度。

經醫院的回顧性研究表明，本產品將誤診率由原來的27.8%降至13%，平均閱片時間由15分鐘降至7分鐘，效率提高114%，在實現肺炎檢出敏感性接近100%的基礎上，新冠肺炎的鑒別診斷準確率（與核酸檢測陽性結果符合率）也能夠達到95.5%以上。

此外，“光影云醫”提供了搭載智能輔助診斷的遠程會診功能，可實現遠程對醫療資源匱乏地區的病人進行遠程診斷。無需到大醫院也能享受到優質醫療資源。

項目核心技術負責人王耀威博士介紹，“光影云醫”引入“終身學習”的學習策略，模擬人類智能體可不斷學習的特性，使模型像醫生一樣可以利用使用過程中不斷輸入的新數據積累經驗，不斷的學習持續優化算法。

“光影云醫”項目團隊表示，通過調研，市場上現有的人工智能醫療影像輔助診斷算法都是采用大量的數據進行訓練，采用固定模型，再進行靜態的部署，這將產生模型固化的問題，即模型算法通過部署后將不會再進行學習。若出現在訓練數據中未曾出現的罕見疾病特征，固化模型很有可能無法進行識別從而導致誤診。

項目組實地調研

“光影云醫”智慧醫療創新方案采用的是昇思MindSpore AI框架，是華為在2020年開源的全場景AI框架，項目團隊負責人王佳舜提到：“我們最早就有核心技術自主化的計劃，項目中的核心算法都是我們自主研發的，所以我們希望底層的AI框架也能夠使用國內自主創新的框架。在經過大量的對比嘗試后發現MindSpore易用性高，動靜態可快捷切換非常方便調試，提供的可視化工具整潔清晰且社區非?；钴S可以很快與大量同行進行技術交流，這也正是我們采用昇思MindSpore AI框架的主要原因?！?/p>

團隊指導老師、云南大學軟件學院副院長兼云南大學現代工學院副院長楊云教授表示：“智慧醫療服務的宗旨和核心，更應該是醫療資源極度不平衡的邊疆地區，我們作為邊疆地區的高校，希望能夠為邊疆地區解決智慧醫療落地方面的痛點問題，培養邊疆地區的人才，建設邊疆?！?/p>

“獲獎只是一個開始，未來我們將繼續完善，由三甲醫院逐步推廣到下級基層醫院，真正的幫助邊疆患者，為云南省邊疆地區提供優質的醫療資源”王佳舜介紹說，他們將進一步擴展到多數據、多病種的應用落地研究工作上，將更多成果轉換到實際的應用落地當中。

據了解，本次“互聯網+”創新創業大賽吸引了來自111個國家和地區的340萬個項目參加，參賽報名人數超過1450萬人。大賽產業命題賽道共有300支隊伍進入全國總決賽，其中華為命題隊伍24支，最終華為助力高校團隊獲3金9銀12銅的好成績。