隨著一天天的學習，周若瑜在放射影像方面的知識越來越豐富。她也發現了越來越多以往診斷報告中出現的錯誤，雖然大錯很少，小錯卻不斷，有的報告甚至錯得非常離譜。

她查詢了中華醫學會相關數據資料發現，中國臨床醫療每年的誤診人數約為5700萬人，總誤診率為27.8%，器官異位誤診率為60%，惡性腫瘤平均誤診率為40%，這意味著每兩個病例中就將近有一個可能是錯的。

多么觸目驚心的數據。

這不全是放射影像醫生的過錯。因為每天各個醫院都有大量的胸片、CT和超聲檢查，這些醫生忙于閱片、分析和寫報告，因為過于疲勞或者經驗不足出錯就變得難免。

據統計，在美國，醫療影像數據的年增長率為63%，而放射科醫生數量的年增長率僅為2%；而在中國，醫療影像數據和放射科醫師的增長數據分別為30%和4.1%，似乎比美國好些。

但美國可是有很多醫院相當一部分醫療影像的診斷工作是包給其他國家的醫生來操作，比如包給印度等國家，而且還有人工智能參與輔助進行診斷。

比如美國哈佛醫學院已經開展了人工智能輔助診斷系統，據說臨床試驗顯示它能把乳腺癌的誤診率從4%降低到0.5%。

而中國醫院的醫生是不可能享受便利的外包服務的，而且影像科醫生在醫院的地位與收入又不高，日常繁重的工作加上疲勞的工作狀態，就很容易導致漏診、錯診的現象。

周若瑜感覺自己應該做些什么。

想來想去，好像目前唯一可利用的方法就是人工智能了。它在圖像處理和分析方面有著巨大的優勢。

它能通過圖像識別和深度學習，從海量醫療影像診斷數據中挖掘規律，學習和模仿醫生的診斷技術，從而實現疾病篩查、病理分析、病灶勾畫等功能。

這就是醫療方面的大數據管理了。

實際上醫療信息的收集工作一直在進行中，比如，很多人會認為越老的醫生水平越高，包括放射醫師。因為他們見過的患者多，經驗豐富。但實際上，有證據顯示，剛畢業的放射科醫生整體的診斷水平比老放射科醫生高。

因為這些年輕的放射科醫生們對教科書上出現的各種疾病，包括一些一年見不到一兩例的罕見病，甚至只出現過在教科書上的疾病，還記憶猶新，而老醫生可能早就忘在腦后了。

這教科書上的資料無疑就是來源于大數據。

而人工智能能匯聚更強大的數據資料，為全面的影像分析和處理提供了可能。

其實國內醫院的人工智能也早已開展起來，目前就有五十多家“醫學影像+人工智能”相關公司在公開運作。就連騰訊也于2017年發布了“騰訊覓影”，已初步應用于食管癌、肺癌、乳腺癌、宮頸癌的早期篩查，糖尿病視網膜病變篩查以及乳腺癌淋巴切片等影像識別。

周若瑜了解到就連附醫都有相關的軟件公司在進行數據整理工作，可惜限于技術實力和專業能力，他們目前的工作進展緩慢，還是基于醫院本身的數據在收集和整理。不像騰訊這樣的大公司可以基于地區，甚至基于行業在運作。還獲得了國家科技部的支持，依托它建設了醫療影像國家新一代“人工智能開放創新平臺”。

不論是騰訊，還是其他什么“醫學影像+人工智能”的創業公司離周若瑜都太遙遠，她只想做一些力所能及的事情。

“如果我們能運用AI進行輔助診斷就好了。可是應該如何著手呢？”周若瑜嘆氣說道。

聽她這么一說，一直像山一樣穩重堅韌的柳樂樂身體一抖，緩緩地回過頭來看了周若瑜一眼，他的眼睛發亮，牛眼突出，大嘴張開，露出了紅色的大舌頭。

“你也覺得人工智能是很好的解決辦法？我也在想這個問題，我已經做了一些統計，但數量太少，如果能從圖維直接調取資料就好了。”他的聲音甕聲甕氣，表情還是那么木呆。

圖維就是目前為附醫進行影像數據整理的軟件公司。

他轉身去電腦搜索，別看柳樂樂人呆呆的，可他的動作卻十分迅疾，和他木訥的表情實在不成比例，蘿卜粗的手指在鍵盤上靈巧地飛速躍動，像是一個個有自己靈魂的精靈在輕盈地舞蹈，讓人嘆為觀止。

他從電腦中調出一份Excel的表格，上面標注著影像的編號，原來的診斷記錄以及后術后的結論。還根據差異的大小用不同深淺的紅色給標記出來。相關的影像還建立了鏈接，可以隨時調閱。

周若瑜大為感動，這個柳樂樂別看從不參加集體活動，在科室里不聲不響的沒有存在感，像是被孤立的邊緣人士，實際上人家是個實干的行動派啊。真令人刮目相看。

“我想步驟無法要分幾步來，一是收集現有所有的數據和資料，這個圖維公司已經在做了，我們要想辦法和他們聯系，從他們那里獲得數據，二是對資料進行甄別再診斷，這個估計圖維公司的人估計不專業，他們無能為力，我們要想法請更多的放射科醫生來幫忙，可是要如何請他們幫忙是個問題，他們平時工作都已經很忙了。三是運用什么軟件，又要從哪里獲得。”

想到這里，周若瑜真是頭大。

他們面臨的問題實在太多了，比如圖維公司會愿意無償把它的數據給他們嗎？如果他們不愿意，他們怎么辦？難道要重新開始收集數據資料嗎？這個時間可就太漫長了。

圖維是由原來給醫院做PACE系統的公司衍生出來的，按說可以找醫院信息科幫忙協調，可是周若瑜他們手上什么東西都沒有，就憑著幾句話想讓信息科出面來幫他們，估計會被人家給打出來。

最后兩人協商了一下，只能基于現有的條件先干起來，算是騎驢找馬吧。

兩人做了分工，柳樂樂負責收集現有的數據和資料，這對他來說是近水樓臺。

而周若瑜負責軟件和其他醫院的數據資料的收集工作。雖然她對這兩者的工作要如何著手，心里還茫然的很，但這事總要有人做，除了她還能有誰呢？