2月15日，AI診斷技術(shù)在抗擊新型冠狀肺炎疫情領(lǐng)域又傳來好消息。

綜合國內(nèi)媒體報道，阿里巴巴今日表示，達摩院聯(lián)合阿里云針對新冠肺炎臨床診斷研發(fā)了一套全新AI診斷技術(shù)，AI可以在20秒內(nèi)準確地對新冠疑似案例CT影像做出判讀，分析結(jié)果準確率達到96%，大幅提升診斷效率。

據(jù)悉，明日即將啟用的河南鄭州小湯山已經(jīng)引入該算法輔助臨床診斷。

AI自動識別新冠肺炎病例CT胸片

據(jù)介紹，核酸檢測作為病原學(xué)證據(jù)被公認為新冠肺炎診斷的主要參考標準。隨著臨床診斷數(shù)據(jù)的積累，新冠肺炎的影像學(xué)大數(shù)據(jù)特征逐漸清晰，CT影像診斷結(jié)果變得愈發(fā)重要。

根據(jù)國家衛(wèi)健委公布的診療方案第五版，臨床診斷無需依賴核酸檢測結(jié)果，CT影像臨床診斷結(jié)果可作為新冠肺炎病例判斷的標準。

而新冠肺炎患者的CT胸片的影像特征表現(xiàn)為單肺或雙肺多發(fā)、斑片狀或節(jié)段性磨玻璃密度影等細微變化。一位新冠肺炎病人的CT影像大概在300張左右，這給醫(yī)生臨床診斷帶來巨大壓力，醫(yī)生對一個病例的CT影像肉眼分析耗時大約為5-15分鐘。

據(jù)阿里達摩院介紹，達摩院醫(yī)療AI團隊基于當前最新的診療方案、鐘南山等多個權(quán)威團隊發(fā)表的關(guān)于新冠肺炎患者臨床特征的論文，與多家機構(gòu)合作，基于5000多個病例的CT影像樣本數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本的病灶紋理，研發(fā)全新的AI算法模型。

通過NLP自然語言處理回顧性數(shù)據(jù)、使用CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練CT影像的識別網(wǎng)絡(luò)，AI可以快速鑒別新冠肺炎影像與普通病毒性肺炎影像的區(qū)別，最終識別準確率高達96%。AI每識別一個病例平均只需要不到20秒，大大提高診斷效率，減輕醫(yī)生壓力。

達摩院透露，除了率先落地的河南鄭州小湯山醫(yī)院，AI算法輔助診斷還將在湖北、廣東、安徽等地近100家醫(yī)院落地。