现状及目标胸片影像是肺结核筛查的重要手段,然而胸片影像依赖人工解读,往往存在数据资源分散、相关专家缺乏、工作效率低下、诊断结论不一致等问题。特别是在肺结核高发的广大乡镇地区,基层医院缺乏放射科医生,诊断质量难以保障,一直是肺结核防治的难题。我们拟在"互联网+基层医疗"模式下,基于大数据建立肺结核人工智能影像诊断平台。规划与实施中科九峰已成功建立"互联网+基层医疗"相关技术与服务体系,提供包括影像、化验及其他资料在内的数据存储及远程诊断服务,目前辐射范围包括江西、新疆、湖南、湖北、河南、福建、广西、河北等省(自治区)的600余家乡镇卫生院,覆盖人口已达1000多万。并在此过程中,积累了大量影像数据。依托该基础,中科九峰受中国防痨协会及国家相关部门邀请,参与国家健康扶贫肺结核防治项目。为此,我们基于深度学习和卷积神经网络开发了肺结核胸片影像自动分析与评估系统,并已前瞻性、小规模地验证了其工作状态和诊断效能。效果与评价本诊断平台采用先进的构架,特别适合基层医院低成本高质量的营运需求,融入了先进的影像人工智能辅助诊断技术,流行病大数据采集及分析技术、远程互联互通技术。使用流程简单高效;该系统的稳定性、宽容度、高效性;诊断敏感度、特异度、准确性等技术参数均处于行业领先水平。总结与评论我们的初步实践证明,"互联网+基层医疗"的服务模式是切实可行的,在此过程中积累的大数据可以运用人工智能的方法进行挖掘和分析。在此基础上开发的肺结核人工智能影像诊断平台,可望有效解决既往肺结核筛查过程中传统人工阅片的缺陷和不足,极大地节省医疗资源,降低医疗成本,提高诊断效率和准确性,为肺结核影像筛查工作提供全新的解决方案。