颅内出血（(Intracranialhemorrhage,ICH)也叫作脑出血、脑溢血、出血性中风／卒中，具备低发病率、低致残率、低死亡率的特点，是相当严重的身体健康问题。脑中的血管裂痕发炎后，不会切断大脑周围或内部的血液流动，使大脑缺氧，只必须3-4分钟，就有可能让脑细胞开始丧生。

对颅内出血作出准确临床并采取措施对减少残疾亲率和死亡率至关重要，而辨识发炎的方位和类型是其中的关键步骤。但是，面临颅内出血这个急诊室里的“常客”，医生们即便苦练了一双“火眼金睛”也不会变得力不从心。按照发炎方位，颅内出血分成脑室内出血（Intraparenchymal）、脑实质性发炎(Intraventricular)、蛛网膜下腔发炎(Subarachnoid)、硬膜外发炎(Subdural)和硬膜下血肿(Epidural)。

一般而言，面临颅内出血，医生不会检查患者的脑CT，查询发炎的不存在、部位和类型，但是单以人眼从医学影像中较慢精确地将病人按病情轻重缓急区分开，既简单又耗时。图：脑出血类型近期，腾讯AILab在RSNA2019AIChallenge上明确提出的新算法为密码这一困境获取了新的思路。RSNA（北美放射线学会）是全球医学影像学最顶级的会议，引领着全球放射学研究和应用于的方向，每年有多达5万的医生，研究学者和工业界人员参与。RSNA非常重视AI在影像学的应用于，为推展AI在医学影像学领域的研究和落地，从2017年起，RSNA成立了分开的AI挑战赛环节，并沦为影像学竞赛的圣杯之一。

今年RSNA和Kaggle(全球仅次于的公开发表数据和机器学习比赛平台)联合发售颅内出血检测竞赛（RSNAIntracranialHemorrhageDetection），任务是研发一个机器学习算法来辨识急性颅内出血及其亚型。比赛更有了来自全球75个国家总计1345多支队伍、1787位个人参赛者参予，其中少有名门全球知名医疗机构、医学实验室以及各类巨头公司人工智能实验室的参赛者，他们用于北美放射线学会（RSNA）与美国神经放射线学会和MD.ai成员合作获取的非常丰富图像数据集来研发解决方案，以较慢精确地辨识颅内出血患者的发炎方位、类型及发炎状态。值得注意的是，在这些竞赛数据中不存在部分出现异常的“噪声”标示信息，参赛者们必须有效地处置这一艰难带给的阻碍。

这个数据集来自多个国家和多个医疗中心，还包括来自25998个病人的1074271幅CT图像，由60名神经放射线医生标示已完成。在该挑战赛中，腾讯AILab使用多模型、多阶段、多信息融合的方法，通过加到CT图像的空间信息，融合医学图像恶性肿瘤的关联性，以及有效地的数据取样算法，短时间内从多达一百万幅脑部CT图像中寻找了颅内出血的恶性肿瘤规律，从1300多支队伍中脱颖而出，获得了Stage1和Stage2双榜第一的好成绩。图：腾讯AILab团队“SeuTao”进帐RSNA2019AIChallenge第一通过在有所不同阶段萃取出有有所不同的特征信息，如BaseCNN阶段萃取图像信息，SequenceModel1阶段融合多张CTslice的空间特征信息，SequenceModel2阶段再度统合图像信息、空间融合信息以及图像本身的完整信息，腾讯AILab的新算法需要强化所自学到的模型的一般化能力，提高模型对不得而知数据的预测能力，从而最后成就了此次夺标。

这一算法模型未来可应用于颅内出血的临床与化疗当中，提升医生辨识发炎方位、类型的效率及准确率，加快脑出血病人病情临床的整体进程，协助医生制订准确的化疗方案，节省宝贵的救治时间，建构一定的经济价值和社会价值。同时，该模型也可用作脑出血早期症状的检测，作为医生对脑出血更进一步化疗的重要依据。

此外，技术的可移植性也未来将会协助偏远地区或基层医疗机构对于该病情的临床和病人的救治，使更加多的脑出血患者进账“生”的期望。图：腾讯AILab所明确提出的算法模型从AI导诊到AI辅助癌症早于滤，AI技术在医疗行业中的应用于已不陌生。

技术研发不断深入的同时，腾讯AILab也通过腾讯首款将人工智能技术运用在医学领域的产品“腾讯觅得影”持续对外输入医疗AI能力。目前，“腾讯觅得影”能利用AI医学影像分析辅助临床医生筛查早期肺癌、眼底恶性肿瘤、结直肠肿瘤、宫颈癌、乳腺肿瘤等疾病，以及利用AI辅诊引擎辅助医生对700多种疾病风险展开辨识和预测，提升临床医生的临床准确率和效率。与此同时，AI技术在临床上的有效性也正在被逐步检验。

在北京、上海、广州、温州、南宁、德清等地，“腾讯觅得影”在学科带头人的率领下分别针对早期肺癌、消化道肿瘤、眼底疾病等展开临床实验及科研合作，期望以技术协助优化医疗资源的不平衡。

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