烟台毓璜顶医院毛宁：大数据与人工智能帮他开“慧眼”，让疾病无处遁逃

作为临床医生的“眼睛”，眼力是衡量影像科医生水平的关键。能否在无声的黑白图像间探寻到疾病的蛛丝马迹，不仅关乎患者的安危，也直接影响着后续诊疗的走向。但对于烟台毓璜顶医院影像科副主任医师毛宁而言，临床经验只是一方面，有了人工智能和大数据的加持，他仿佛多了一双“慧眼”，在面对疾病时更得心应手。

建立多模态数据库，借助影像人工智能技术来预测肿瘤分期及预后情况，并利用多种成像方式分析大脑结构、功能和代谢等生理变化与与精神疾病的关联，毛宁和团队正致力于推动人工智能技术与医学影像的深度融合，提高医疗服务的质量和效率，让百姓得以享受高品质的健康服务。

毛宁（前排）团队进行病例讨论

医工结合把影像信息“吃干榨尽”

在很多人眼里，影像科医生是“看图说话”的高手，只要凭借不断积累的临床经验，将隐藏在黑白图像间的疾病信息准确地解析出来就足够了。

这也是毛宁最初努力的方向，深研影像学专业知识，并广泛积累临床知识和经验，让他在面对患者时，多了几分底气。但他的目标却不仅仅是做个合格的影像科医生。

从摸索着入了医学的大门，到跟着导师们在多个领域开展深入研究，求学路上的经历给毛宁打开了一扇扇新的大门。研究生期间，跟导师从事了三年的脑功能研究，让毛宁对复杂的大脑构造产生了兴趣。读博时，赶上国内人工智能发展的热潮，毛宁又选择了更有挑战性的肿瘤研究。做模型、进行数据分析、与国内多个中心展开合作，从一个纯粹的医学生跨到人工智能和大数据分析领域，意外为毛宁开启了新的视角。

真正让这些优势发挥到实处，是在工作之后。2019年，毛宁从北京大学博士毕业回到烟台毓璜顶医院，在医院和科室领导的大力支持下，他在临床工作之外，开始将部分精力投入到了大数据人工智能领域。

“简单来说，就是把影像信息‘吃干榨尽’。通过挖掘多模态医学图像的微观和深层次信息，来为医生做出准确诊断提供依据。“毛宁介绍说，医疗领域常见的影像模态包含X射线成像、CT、磁共振成像等，这些信息具有互补性，将不同成像方式提供的信息进行整合形成多模态影像，可打破单一模态的影像对医学诊断与治疗的局限性，为临床诊疗提供更有价值的参考。

此时，也是大数据、人工智能与医疗高度融合发展的关键时期。在医工结合的风口上，烟台毓璜顶医院提早谋篇布局，如今已卓有成效。2020年，烟台毓璜顶医院成立大数据与人工智能实验室，作为省内首个依托于医院设立的大数据人工智能实验室，其于日前成功获批山东省医药卫生重点实验室，部分研究方向处于国内领先地位。

依托医院提供的科研平台，集合自身的优势，毛宁和团队在肿瘤预测及预后分析、脑功能成像等多方面发力，逐渐找到了适合自身发展之路

毛宁（右）团队进行科研分析

疾病分期和诊疗有了更准确的依据

“拍个X片”、“开个CT”、“做下磁共振检查”……伴随着医疗设备的快速发展，影像学检查在临床诊疗中发挥着越来越重要的作用。但由于这类检查多依赖于医生经验和诊断能力，存在一定的误差。得益于大数据与人工智能的发展，毛宁和团队深挖多模态医学图像技术的潜力，力求为患者提供更准确的依据。

“肿瘤发展到什么阶段，不是用眼看出来的，而是有多个数据和线索做支撑的。”毛宁介绍说，烟台毓璜顶医院大数据人工智能实验室通过与国内多家医疗中心合作，建立了多模态数据库与分析模型，再结合患者的个体影像检查结果综合分析，可以为术前评估、肿瘤分型、生存期预测以及诊疗方案的制定提供精准的依据，为精准医疗奠定良好的基础。

身心健康同样重要。结合此前在脑功能成像方面的研究，毛宁和团队还致力于利用多种成像方式来分析大脑结构、功能和代谢的生理变化与精神疾病的关系，以期帮临床医生更准确地了解精神疾病的进展，为精准诊疗提供依据。

“通过大数据和建模来分析抑郁症患者的脑部结构和功能变化，来预测患者自伤自残的风险，有望更好地保护这部分患者。”毛宁告诉记者，目前这些方面的探索还处于研究阶段，未来有望应用于临床，更好地为患者服务。

毛宁分析患者检查结果

以团队之力推动医工深度融合

如今，烟台毓璜顶医院大数据人工智能实验室主要由医学和工科背景的人员共同组成，大家齐心协力发挥各自的优势，在大数据人工智能的加持下，为疾病的诊断与治疗提供更加精准、高效的支持。

“如果不做科研，我可能整天就坐在阅片室滑动鼠标，看片子了。”在毛宁看来，将临床工作中暂时无法解决的问题拿到实验室以团队之力“攻克”，既给大家提供了向前发展的动力，也能更好地为患者护航，一举两得。

这也与烟台毓璜顶医院的发展理念相一致。近年来，基于大数据的人工智能在医疗领域的应用不断拓展，智能导诊、辅助诊断、AI质控等，为医院发展注入新的活力。医院门诊大厅设有智能导诊机器人，互联网医院提供智能导诊服务，根据用户描述的症状信息及以往病史，精准推荐科室及医生，一键完成预约诊疗进入就诊流程。医院引入的人工智能辅助诊断系统，灵敏度及特异度高，可以精准识别肺部微小结节，在提高检出率及准确率的同时，节省了医生阅片时间，助力医生将更多精力放到病人关怀上。此外，医院启用了AI病历质控系统，自动检测病历文书中存在的缺陷项，并进行实时提醒，实现从源头改善病历书写的准确性与规范性，保障了质量与安全。

“我们的科研产出就类似于肺结节的人工智能辅助诊断系统，只是服务的病种和群体不同。”毛宁告诉记者，技术的发展日新月异，只有加强医工融合，将最先进的技术应用到医学影像学诊断与研究中，才能更好地服务患者。而这也是他和团队不断前进的动力。