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2月15日下午消息,阿里巴巴今日表示,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%,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(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)。

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(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。

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,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。

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