2月15日下午消息,阿里巴巴今日表示,達摩院聯(lián)合阿里云針對新冠肺炎臨床診斷研發(fā)了一套全新AI診斷技術,AI可以在20秒內(nèi)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(jīng)引入該算法輔助臨床診斷。

據(jù)介紹,核酸檢測作為病原學證據(jù)被公認為新冠肺炎診斷的主要參考標準。隨著臨床診斷數(shù)據(jù)的積累,新冠肺炎的影像學大數(shù)據(jù)特征逐漸清晰,CT影像診斷結果變得愈發(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(yī)療AI團隊基于當前最新的診療方案、鐘南山等多個權威團隊發(fā)表的關于新冠肺炎患者臨床特征的論文,突破了訓練數(shù)據(jù)不足的局限,基于5000多個病例的CT影像樣本數(shù)據(jù),學習訓練樣本的病灶紋理,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)絡訓練CT影像的識別網(wǎng)絡,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

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(yī)生壓力。

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