2月15日，阿里達(dá)摩院聯(lián)合阿里云針對(duì)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(zhǔn)確地對(duì)新冠疑似案例CT影像做出判讀，分析結(jié)果準(zhǔn)確率達(dá)到96%。2月16日啟用的河南鄭州小湯山已經(jīng)引入該算法輔助臨床診斷。

新冠疫情早期，由于確診案例樣本量少，醫(yī)療機(jī)構(gòu)缺少高質(zhì)量臨床診斷數(shù)據(jù)，核酸檢測(cè)作為病原學(xué)證據(jù)被公認(rèn)為新冠肺炎診斷的主要參考標(biāo)準(zhǔn)。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(cè)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(biāo)準(zhǔn)。

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(xì)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(duì)一個(gè)病例的CT影像肉眼分析耗時(shí)大約為5-15分鐘。

阿里達(dá)摩院醫(yī)療AI團(tuán)隊(duì)基于當(dāng)前最新的診療方案、鐘南山等多個(gè)權(quán)威團(tuán)隊(duì)發(fā)表的關(guān)于新冠肺炎患者臨床特征的論文，與浙大一附院、萬里云、長(zhǎng)遠(yuǎn)佳和古珀醫(yī)院等多家機(jī)構(gòu)合作，率先突破了訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足的局限，基于5000多個(gè)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)了全新的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(shí)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(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)96%。AI每識(shí)別一個(gè)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。此外，AI還能直接算出病灶部位的占比比例，進(jìn)而量化病癥的輕重程度，大幅提升臨床診斷效率。

在CT影像識(shí)別算法之外，達(dá)摩院還與阿里云研發(fā)了輔助診斷算法，該算法可以根據(jù)患者基本信息、癥狀、實(shí)驗(yàn)室檢查結(jié)果、流行病學(xué)史、影像報(bào)告等多維信息，進(jìn)一步幫助輔助醫(yī)生制定科學(xué)的治療方案。

達(dá)摩院算法專家徐敏豐表示，“新冠肺炎屬于新病種，疫情爆發(fā)至今仍舊沒有公開的數(shù)據(jù)集，但隨著臨床數(shù)據(jù)的積累，AI算法將在新冠肺炎診斷中發(fā)揮更大的價(jià)值。”據(jù)透露，除了率先落地的河南鄭州小湯山醫(yī)院，上述算法還將在湖北、廣東、安徽等地近100家醫(yī)院落地。