針對新型冠狀病毒的AI診斷技術，將在浙江大規模應用。
2月1日，浙江省疾控中心上線自動化的全基因組檢測分析平臺。利用阿里達摩院研發的AI算法，可將原來數小時的疑似病例基因分析縮短至半小時，大幅縮短確診時間，並能精準檢測出病毒的變異情況。
新型冠狀病毒結構圖
當前，全國新型冠狀病毒肺炎疫情依然嚴峻，快速、精確診斷對於疫情控制尤其重要。公開信息顯示，該病毒是基因組序列最長的病毒之一，全基因組序列全長29847bp，臨床診斷需要將患者樣本與該病毒基因序列進行比對才能確定診斷結果。
目前，醫院普遍採用核酸檢測方法，其只能檢測到病毒基因的局部。由於病毒存在變異的可能性，對於整個基因序列來說這種檢測方法猶如盲人摸象，一旦病毒發生變異，就可能出現漏檢的情況。
浙江的全基因組檢測分析平臺由浙江省疾病預防控制中心、阿里達摩院醫療AI團隊和傑毅生物技術公司共同研發。該平臺採用全基因組檢測技術，對疑似病例的病毒樣本進行全基因組序列分析比對，它不同於核酸檢測方法，能夠有效防止病毒變異產生的漏檢，並將原需數小時的全基因分析流程減少到半小時，大幅提高疑似病例的確診速度和準確率。
設置基因檢測分析參數
據阿里方面披露，此次研發的自動化全基因組檢測分析平臺屬於高通量測序。傑毅生物開發了全自動高通量測序建庫儀，把整體常規人工需要12小時的工作縮短到2個小時。每次測序過程會產生海量的數據，達摩院採用分佈式設計的分析算法，病毒檢測的整體速度由數小時縮短到半小時；同時，由於採用分佈式算法，病毒拼接的速度由30分鐘至1小時縮短到15至30分鐘。
疫情發生後，達摩院算法專家顧斐博士立即奔赴浙江省疾控中心，第一時間針對新型冠狀病毒基因進行特徵分析，並推出多個算法模型。在序列比對過程中，達摩院對算法增加了分佈式設計，有效提升比對效率；在病毒序列拼接階段使用分佈式設計的de Bruijn圖算法，變異病毒也能精準檢測。
達摩院算法專家顧斐博士
達摩院還針對新冠病毒基因的特徵進行了分析，基於pdb等公共數據集的數據進行算法的優化訓練。本次分析病毒檢測和病毒變異部分主要基於開源算法，設計分佈式算法以加速分析流程。病毒序列拼接完成後，通過設計BiLSTM+DNN的方式訓練模型預測病毒蛋白二級結構。同時，達摩院還在研究基於序列的蛋白質三維結構預測模型以及藥物篩選模型。
阿里方面表示：“檢測變異病毒就需要拼接出一個病毒的完整基因組，我們可以百分之百檢測到變異病毒。目前無變異病毒案例。”
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