新冠肺炎的檢測由最開始的核酸，到後來的白肺，而某些複雜病歷需要核酸+白肺綜合確診。最初核酸檢測需要數小時，前幾日阿里達摩院利用AI技術與鍾南山院士一起研發新的檢測技術縮短到15分鐘。
而近日，AI診斷技術又傳來了好消息，阿里巴巴的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。
而今天這套技術正是在河南的小湯山啟用了，隨後會在其他的省份和城市應用開來，這樣會大大增加診斷的效率和緩解醫生的壓力，讓醫生去做其他治療的工作。
確診之爭
其實這事我們還得從源頭開始說，一開始，對於新型冠狀病毒的確診方法其實是存在爭議的，最要是核酸檢測和CT胸片的顯示。但是到後期我們發現，核酸檢測的方法存在一些問題，測劑供應是一方面，最重要的是會出現“假陰性”的可能。
這就相當於核酸檢測存在不確定的因素，所以現在大家都會兩種方法一起來，而CT胸片的方法好是好，但是的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。
AI自動識別
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，基於5000多個病例的CT影像樣本數據，研發全新的AI算法模型。
通過NLP自然語言處理回顧性數據、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。
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