允中 發自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
又是達摩院。
阿里方面最新消息，達摩院聯合阿里雲針對新冠肺炎臨床診斷研發了一套全新AI診斷技術：
AI可以在20秒內準確地對新冠疑似案例CT影像做出判讀，分析結果準確率達到96%，大幅提升診斷效率。明日即將啟用的河南鄭州小湯山已經引入該算法輔助臨床診斷。
據介紹，核酸檢測作為病原學證據被公認為新冠肺炎診斷的主要參考標準。隨著臨床診斷數據的積累，新冠肺炎的影像學大數據特徵逐漸清晰，CT影像診斷結果變得愈發重要。
根據國家衛健委公佈的診療方案第五版，臨床診斷無需依賴核酸檢測結果，CT影像臨床診斷結果可作為新冠肺炎病例判斷的標準。
而新冠肺炎患者的CT胸片的影像特徵表現為單肺或雙肺多發、斑片狀或節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，這給醫生臨床診斷帶來巨大壓力，醫生對一個病例的CT影像肉眼分析耗時大約為5-15分鐘。
達摩院醫療AI團隊基於當前最新的診療方案、鍾南山等多個權威團隊發表的關於新冠肺炎患者臨床特徵的論文，突破了訓練數據不足的侷限，基於5000多個病例的CT影像樣本數據，學習訓練樣本的病灶紋理，研發了全新的AI算法模型。
通過NLP自然語言處理回顧性數據、使用CNN卷積神經網絡訓練CT影像的識別網絡，AI可以快速鑑別新冠肺炎影像與普通病毒性肺炎影像的區別，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，減輕醫生壓力。
這不是達摩院第一次在抗疫方面展現技術威力了。
此前，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，這一平臺由浙江省疾控中心聯合達摩院和傑毅生物聯合研發。
藉助阿里達摩院研發的AI算法，原來數小時的疑似病例基因分析縮短至半小時，加上傑毅生物技術的新型檢測設備，大幅縮短疑似患者確診時間。
達摩院介紹，這一平臺還能有效防止病毒變異產生的漏檢，並精準檢測出可能存在的病毒變異情況，為後續疫苗與藥物研發提供支撐。
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