作為一名高校老師，他憑借所學技術，應用於互聯網醫療技術昇級，不僅佔領了醫學影像三維重建的制高點，更為眾多患者帶去福音；在今年突發的疫情面前，他和團隊14名科研人員用14天的時間研發出的AI智能識別系統，能在30秒之內准確標注出新冠肺炎影像中的炎癥。他就是東北林業大學信息與計算機工程學院副教授、黑龍江拓盟科技有限公司董事長邱兆文。

　　開發醫療影像雲服務平臺，實現醫生虛擬預手術

　　2016年，經過10多年的研究，由邱兆文創辦的黑龍江拓盟科技有限公司在國內上線一款醫療影像雲服務平臺。該系統可以通過三維重建技術將二維的CT、核磁等斷層掃描數據轉換成三維可視化結果，並且可以3D打印病變器官實體模型，開啟了醫學影像三維重建的一場革命。使用該套系統的醫院醫生戴上MR眼鏡，可以觀看虛擬的器官3D模型，用於復雜手術規劃和導航。這個醫學影像三維重建技術不僅可以幫助醫生對病灶周圍的血管和組織進行精准定位，還可以對手術進行風險評估，讓醫生提前『預』做手術。截至到2019年，該系統已經在廣東省人民醫院、北京安貞醫院、哈醫大一院等50家醫院應用推廣。

　　實現移動端隨時會診，見縫插針預約大專家

　　今年1月末，泰來縣人民醫院崔院長和影像科張主任找到邱兆文，他們想借助這個雲平臺，為縣級醫院與大城市三甲醫院搭建醫生間的互助通道。『這次增加的是在線音視頻問診、會診的功能。』邱兆文說，研發團隊在昇級系統後，基層醫生在上傳影像的同時，可以跟專家開通語音，詳細匯報該病例的問診過程，可疑之處，還可以跟多家醫院的專家開視頻會議，集中討論疑難病例。這樣，專家在會診時就會有更多更詳盡的輔助信息進行研判。

　　邱兆文說，系統增加語音、視頻會診功能本身從技術層面看，並不復雜，但難點在於移動端的系統訪問。過去醫生只有坐在電腦前，打開雲平臺纔能進行遠程會診。但問題在於，頂級醫院的專家時間很緊張，尤其是在新冠肺炎期間，無法拿出固定的整塊時間坐下來會診，因此通過手機、平板等設備實現移動會診是此次研發的關鍵點。

　　邱兆文團隊經過反復研發和測試，最後選用使用效果相對較好的瀏覽器，以實現移動端穩定接入，進而實現快速問診、會診，程序快速應用。如今，使用該系統的醫生只要拿出手機，就能隨時登陸系統，上傳影像資料或發起會診請求。『事實證明，早期快速確診能給醫院提供明確的治療方案，減少治療過程中走的彎路，節省醫護成本。』邱兆文說，目前已有十幾家醫院的三十多名影像科的專家入駐該雲平臺，累計會診一百多個疑似新冠病例。而且，所有會診服務都是免費的。

　　AI一出手，就知有沒有，『30秒系統全自動識別』

　　邱兆文把科研方向迅速鎖定了最具有難度和技術含量的AI自動識別技術。4月15日，經過14個日夜的奮戰，邱兆文團隊研發的新冠肺炎自動標注系統上線。這套系統只需要30秒左右就能自動識別上傳影像中可疑的病癥點，實現全自動新冠肺炎影像標注，進而輔助醫生判斷該病例是否為新冠肺炎。『它的技術難度在於，要在大量的影像資料中精准的標注關鍵病灶點。』

　　邱兆文說，能精確地標注病灶至少要經過兩個過程，首先是技術人員把影像資料中的病灶點一一標出，然後再由醫療影像專家進行審核。影像標注是非常嚴謹的過程，由於工作量巨大，邱兆文團隊中14個技術人員每天只能標注20個病例，大家一起沒黑沒夜地乾了1周，纔把140例新冠肺炎影像數據全部標注出來。『這套系統能夠快速上線，我們前後邀請了3位主任級影像專家對標注結果進行審核。』邱兆文說，由於疫情凶險，各大醫院的醫生都處於滿負荷工作狀態。為了不打擾專家日常工作，邱兆文一般都是在晚上7點鍾，醫生下班後的時間與專家們溝通，對所標數據進行審核。在溝通過程中，專家會指出哪些標注點標的不對、不精確或少標了。

　　往往是跟專家溝通完，邱兆文就會馬上聯系技術人員，連夜把錯誤標注點修正過來。在標注數據的同時，邱兆文團隊科研人員搭建了深度學習模型。『這種新的深度學習算法，將三維分割問題分解為三個二維問題，使模型復雜度降低了一個數量級，同時大大提高了分割精度。』邱兆文說。目前，拓盟科技已向哈爾濱醫科大學附屬第一醫院等多家醫院捐贈了7 套總價值336萬元的診斷圖像處理軟件(拓影系統)，用於疫情防控期間混合現實全息影像閱片和遠程會診。

　　把自己的畢生所學都奉獻到互聯網醫療技術上，邱兆文說，這一輩子，能為人們留下點什麼，值了。