2020年第106届北美放射学会（RSNA）年会已经于2020年11月29日以虚拟形式隆重开幕，并计划于12月5日结束。此次会议上，九峰医疗正式发布了自主研发并取得巨大进展突破的X线胸片AI自动报告生成系统：JF CXR-Felson。

      X线是临床影像诊断最广泛的应用，具有重要的临床价值。在美国，每年大约一半的医学影像学报告是基于X线的，其中绝大部分是胸部X线检查。在全球发展中国家，X线胸片的使用更加广泛，是早期发现肺结核、肺肿瘤、肺炎、气胸等各类呼吸系统疾病的重要手段。在中国广大缺乏先进医疗设备的基层医疗机构，一份X线胸片影像学报告通常是现代医学影像的“流量入口”。

      从临床需求来看，以中国为例，医疗影像数据以每年 30%的速度增长，而影像医生的年增速仅为 4%，专业医师缺口大，工作繁琐重复，特别是广大的基层医疗卫生机构，全国3.6万家乡镇卫生院，其中70-80%缺乏具有资质的专业影像医生。

      目前学界和业界研发的X线胸片自动报告系统，主要是依靠海量过往已经撰写的历史报告及相应医学图像，进行模型的训练和学习，并没有针对深度学习人工智能算法特点重新设计报告标注形式，从而导致算法模型学习到的特征更多的是常用报告模板的文法信息，而非X线胸片的临床特征，使得生成的报告文字临床准确性不够，实用性较低。

      九峰医疗针对X线胸片自动报告算法，重新设计报告标注系统，通过自然语言分别标注影像所见和诊断建议，同时明确记录两者之间的关联关系，以克服影像诊断中“同征异病，同病异征”等鉴别诊断相关的技术难题。目前上线的X线胸片自动报告系统JF CXR-Felson，能够对基层X线胸片包括心脏、纵隔，胸骨、肋骨、肺部等常见的疾病问题进行自动报告撰写，根据九峰影像大数据平台历史数据统计，覆盖常见临床问题达到98%以上。

九峰X线胸片自动报告生成系统 （JF CXR-Felson）

      九峰医疗通过人工智能和远程互联互通技术为县乡基层医疗机构提供高质量、低成本的服务。九峰医疗联合国内外一流科技和临床专家，以X线影像诊断为切入点，为全国1300余家基层医疗机构提供了专业、快速、经济的诊断服务和成熟的人工智能解决方案。九峰智慧医学影像平台系统通过云计算部署，是一款基于X线影像的智能筛查辅助诊断产品，利用深度学习算法技术，集拍摄部位分类、影像质控、拍片指导和疾病识别与辅助诊断、影像报告自动撰写于一体，为包括基层乡镇卫生院在内的医疗机构提供智慧影像解决方案，并通过大数据和可视化技术，为医疗卫生管理提供数据分析和数据看板服务，提供影像诊断评估服务的质量与效率。

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