AI辅助诊断新冠肺炎 96%准确率 为抗疫一线医护人员保驾护航
阿里巴巴达摩院和阿里云联合出品 “新冠病毒肺炎 AI 辅诊助手”，它可以帮助医生快速进行疑似病例诊断，从而让 AI 在抗击疫情中大显身手。
具体来说，达摩院联合阿里云针对新冠肺炎临床诊断研发了一套全新的 AI 诊断技术，可在 20 秒内对疑似案例的 CT 影像进行判读，区分新冠肺炎、普通病毒性肺炎及健康的影像，根据纹理特征计算疑似新冠肺炎的概率，并直接算出病灶部位占比，分析结果准确率达到 96%。
在国家卫健委公布的第五版方案中，除核酸检测外，CT 影像临床诊断结果也可作为新冠肺炎病例判断的标准。
据了解，新冠肺炎患者的 CT 胸片的影像特征表现为单肺或双肺多发、斑片状或节段性磨玻璃密度影等细微变化。一位新冠肺炎病人的 CT 影像大概在 300 张左右，这给医生临床诊断带来巨大压力，医生对一个病例的 CT 影像肉眼分析耗时大约为 5 至15 分钟。
为此，达摩院医疗 AI 团队基于当前最新的诊疗方案、钟南山等多个权威团队发表的关于新冠肺炎患者临床特征的论文等，与浙大一附院、万里云、长远佳和古珀医院等多家机构合作，率先突破了训练数据不足的局限，基于 5000 多个病例的 CT 影像样本数据，学习、训练样本的病灶纹理，研发了全新的 AI 算法模型。
阿里云方面表示，通过 NLP 自然语言处理回顾性数据、使用 CNN 卷积神经网络训练 CT 影像的识别网络，AI 可以快速鉴别新冠肺炎影像与普通病毒性肺炎影像的区别，最终识别准确率达 96%。
同时，AI 诊断技术识别一个病例平均只需耗费不到 20 秒，可辅助医生减轻诊断压力。
此外，这套技术还将计算病灶部位的占比比例，量化、预测病症的轻重程度，大幅度提升诊断效率，为患者的治疗争取宝贵时间。尤其对未接诊过新冠肺炎病例或低年资医生，可提供有效的诊断鉴别提示。
值得一提的是，在 CT 影像识别算法之外，达摩院还与阿里云研发了辅助诊断算法，该算法可以根据患者基本信息、症状、实验室检查结果、流行病学史、影像报告等多维信息，进一步帮助辅助医生制定科学的治疗方案。
随着临床数据的积累，AI 算法将在新冠肺炎诊断中发挥更大的价值。
实际上，在阿里巴巴之外，华为云也已经与华中科技大学、蓝网科技等通力协作，研发并推出新型冠状病毒肺炎 AI 辅助医学影像量化分析服务，其目的是利用 AI 技术帮助医生有效评估病人病情进展以及用药疗效等。
如果“新冠病毒肺炎 AI 辅诊助手”与“机器人采血采样设备”搭配使用，将快速有效的诊断出疑似新冠肺炎患者，为抗疫一线的医护人员保驾护航。
机器人采血采样设备能快速提供检测结果，并可使专业的医护人员将更多的时间，用于救助医院里或其他地方的病人。
发表在《技术》( Technology)杂志上的研究结果显示，机器人采血与临床标准相当，甚至超过了临床标准，在对31位参与者进行抽血时，总体成功率达到87％。在25位容易找到静脉的人中，这一成功率为97％。
该设备包括一个通过超声波图像引导的机器人，它从静脉中抽血。一个完全组合的设备包括处理样本的模块以及基于离心机的血液分析仪，该设备可在床边抽血，在救护车、急诊室、诊所、医生办公室和医院都可以使用。
将来，该装置可用于静脉置管、中心静脉通路、透析和放置动脉导管等。下ー步包括改进该装置以提高静脉难以进入患者的成功率。这项研究的数据将用于增强机器人的人工智能，以改善其性能。
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