华健蓝海联合福建协和乳腺AI科研成果中稿RSNA2019！

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据《2018年全球癌症统计数据》显示，乳腺癌是全球大多数国家女性最常见的癌症，是女性癌症患者死亡的主要原因。乳腺癌的早期发现与治疗能有效降低患者的死亡概率。目前，影像科医生主要通过观察乳腺X线成像进行诊断，但是医生的主观性以及人眼疲劳会导致误诊或漏诊。随着乳腺AI辅助诊断技术的发展，乳腺癌的诊断水平有了明显的提升。

福建医科大学附属协和医院和北京华健蓝海医疗科技有限责任公司联合投稿入选的RSNA2019（2019年第105届北美放射学会（Radiological Society of North America, RSNA）年会）关于乳腺肿块良恶性预测的摘要显示，通过对1600个样例学习建立的深度学习Mask-R-CNN基础模型（Model 1），在乳腺肿块的良恶性预测分析上已经优于低年资放射科医生的水平（敏感度高达92.3%，CC位；96.2%，MLO位），而加上验证集再次训练的模型（Model 2）甚至达到了与高年资放射科医生相当的水平。这一显著的对比结果展示了AI算法强大的学习能力，同时也提示我们AI在乳腺肿块良恶性预测上的良好应用前景。

AI 乳腺肿块良恶性预测

（表一：CC位视图与MLO位视图的AI预测结果对比）

乳腺AI科研成果

华健蓝海莲花医生（Dr Lotus AI），基于Mask R-CNN算法，采用多投照位全面分析，检出肿块、钙化、结构扭曲、不对称性、乳腺淋巴结等疑似病变，自动实现精准的乳腺分型、阴阳性判读、病灶检出和定位，以及相关征象的识别。根据BI-RADS标准对病灶进行分级与诊断，并生成结构化报告。可灵活嵌入临床工作流，系统对接简便，阅片审批随调随取，为医生提供乳腺钼靶X线诊断的一站式高效AI解决方案。

华健蓝海与福建协和建立合作以来，双方在科研方向不断深入推进，本次联合投稿RSNA2019关于AI乳腺肿块良恶性预测，是一次阶段性的成果，未来双方还将继续深化合作，从科研到临床，助力AI在医学影像领域落地应用。

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