經過公司研發團隊的潛心打磨，腦醫生千圖深云AI平臺(以下簡稱Trilimage AI)終于面世 ，首期集成了腦卒中AI模塊（包括腦梗塞和腦出血），該模塊能對病灶進行自動識別與分析，且測試結果已經達到專業醫生的水平。

1、我國腦卒中現狀

腦卒中（俗稱“中風”）是一種致殘率、致死率非常高的腦血管疾病，包括缺血性和出血性卒中。

中國是腦卒中發病率是全世界最高的國家之一，根據《中國腦卒中防治報告2016》所述，我國40歲以上人群現患和曾患腦卒中人數為1242萬，且患者年輕化趨勢明顯。

2、首選檢測方法

腦梗塞約占腦卒中的75%，其臨床表現主要有偏癱、失語、感覺障礙等神經功能缺失表現。

溶栓治療的成功開發為腦梗塞治療帶來新局面，但普遍認為在發病3-6小時內使用效果最佳，且不良反應最小。診斷學上認為發病6小時內的超急性期腦梗塞診斷或提示診斷尤為重要，而早期診斷的關鍵是選擇適當的檢查方法。

MRI在檢查效果上優于CT，但MRI設備價格及檢查費用均較高，且檢查時間較長，目前國內普及率相對較低。從臨床實用性以及醫療設備的普及程度來看，或從區別出血性和缺血性腦卒中角度考慮，最直接、最實用的方法還是使用CT平掃圖像作為待檢測醫療圖像。

3、傳統方法的痛點

由于CT的信噪比相對較低，腦卒中檢測選擇CT平掃圖像，有些區域結構難以清晰顯示，無法識別超急性期腦梗塞，此外腦卒中的臨床表現十分復雜，病變的形狀及性狀隨時間不斷變化，閉塞血管位置個體差異大，為臨床診斷帶來困難。

傳統方法依靠醫生閱片，因長時間工作引起的疲勞導致漏診幾率增高；此外，我國很多醫院醫療水平參差不齊，誤診率、漏診率較高。

近年來隨著計算機視覺算法的發展，深度學習在圖像領域取得了很快的發展。但受限于醫療影像領域的特殊性，影像數據來源較少，主要依靠經驗豐富的專業醫生標注，容錯率低，對數據和標注要求高，阻礙了計算機視覺算法在醫療圖像領域上的發展。

4、攻克難關

針對以上問題，腦醫生團隊從最根本的數據入手，在全國范圍內收集了海量已標注的中國人腦真實CT數據。

檢查后的數據交由腦醫生算法團隊進行算法研究，經過不斷的鉆研、嘗試，研發團隊終于在日前研發出智能閱片系統——Trilimage AI。

腦梗塞AI檢測（標注區域為病灶區域）

Trilimage AI從CT設備自動接收影像數據，通過閱片界面一鍵進行腦梗塞或腦出血的AI分析。分析完成后，病灶區域會被精確標注，并一鍵生成AI報告。

腦出血的AI檢測(標注區域為病灶區域)

為提供給醫生詳細的病灶信息，研發團隊利用公司自有的中國人群大腦模板進行腦區配準，醫生可從報告中獲得詳細的病灶體積、病灶位置、每個腦區中的病灶體積等關鍵信息，這些信息正是臨床醫生所迫切需要的。

5、重大意義

利用人工智能技術獲取影像中的關鍵信息，通過多層神經網絡和神經元來模擬人類大腦實現圖像識別，可在急性腦梗塞的CT中自動識別病變區域，明確定位梗塞，定量分析腦部血流量，快速指導治療，為腦卒中的早期診斷和預防提供重要依據，從而實現診斷、治療與評估一體化的目的，大大提高臨床療效，降低患者死亡率和致殘率。

目前，腦醫生在腦卒中的CT影像診斷準確率已超過80%，更重要的是，作為國內首個基于CT影像數據的腦卒中智能診斷系統，腦醫生更符合醫生的使用習慣，臨床應用更為廣泛。

系統上線不到一個月，已受到各大頂級醫院專家們的青睞。除了輔助診斷外，還能應用于個性化治療、藥物研發、療效評估、腦卒中后遺癥康復訓練及健康管理當中，具有無可比擬的優越性，未來將在腦卒中醫療領域帶來一場顛覆性的革命，造福更多人群。