名为RadiLogic的人工智能系统自今年5月起在国家传染病中心检测中心 使用，系统能在三秒内分析冠病疑似病例的胸部X光，帮助前线人员更快 为病患制定治疗方法。（特约饶凯源摄）
Lianhe Zaobao (5 September 2020)
人工智能科技能在三秒内分 析出冠病疑似病例胸部X光图像 是否出现肺部感染的症状，让放 射师优先处理，及时为病患提供 必要治疗。
名为RadiLogic的人工智能系 统自今年5月起在国家传染病中心 检测中心使用。陈笃生医院放射 诊断科高级顾问医生陈志恒副教 授介绍，到国家传染病中心检测 中心求诊的病患都须照射胸部X 光，若图像显示肺炎症状就可能 须入院。检测中心每天平均处理 100个图像，放射师通常会在收到 图像的一小时内分析。
准确率高达96.1%
他说：“以往放射师会按照时 间顺序来分析图像，如今人工智能 技术能在几秒内检测出异样图像， 优先交由放射师处理，准确率高达 96.1%。这大幅度提高放射师的工 作效率以及信心。我们也能更快确 定病患是否出现肺炎症状，帮助前 线员工更快为疑似病例制定适当 的介入和治疗方法。”
例如，图像如果出现严重肺 炎症状，往往意味着患者须要及 时入住加护病房，进行机器呼吸 或额外的氧气治疗。
X光图像若呈现白色区块， 就显示肺部有感染症状，研发团 队因此采用机器学习技术，利用 1000份异样X光图像和3000份正 常X光图像来训练人工智能系统 的辨认能力。陈笃生医院诊断放 射部门目前也维持数据库的相关 性和准确性，新加坡科技研究局 则负责确保模型的准确性和数据 的安全性。
RadiLogic人工智能系统由陈 笃生医院的放射师、新加坡科技 研究局旗下的高性能计算研究 院（简称IHPC）和资讯通信研 究院（简称I2H）的研究员共同 开发，并且参与由国立健保集团 医疗科技创研中心、新科研旗下 的A*ccelerate公司以及新加坡企 业发展局举行的开放式创新挑战 （Open Innovation Challenge）。
研究团队计划将系统推广至 新加坡中央医院检测中心，也希 望通过同企业伙伴的合作，广泛 落实这项人工智能技术。陈志恒 也指出，团队将继续提升系统， 让人工智能辨别出不同类型的肺 炎，并让系统协助审查放射师报 告，进行品质监管。