阿里AI助战疫情诊断，20秒出结果，识别准确率96%

　　[PConline 资讯] 最近有一天湖北疫情猛增一万五“疑似确诊”让不少人震惊，这是因为新的诊断方式加入，让更多疑似患者能得到结果。在新冠疫情早期，由于确诊案例样本量少，医疗机构缺少高质量临床诊断数据，核酸检测作为病原学证据被公认为新冠肺炎诊断的主要参考标准。随着临床诊断数据的积累，CT影像临床诊断结果也可作为新冠肺炎病例判断的标准了，医生可通过肉眼观察来诊断。

　　但这也给医生带来巨大的诊断压力，于是阿里达摩院医疗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，与多家机构合作，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。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，最终识别准确率高达96%。AI每识别一个病例平均只需要不到20秒，大大提高诊断效率，减轻医生压力。

　　这项技术被率先用在河南的“小汤山”——郑州岐伯山医院，全面引入了阿里云和阿里AI。阿里云团队在接到项目需求后，只用一周时间就完成了需求确认、部署安装、联调测试、培训指导等一系列工作，能支撑医院50多个子业务系统、40多类信息化设备、700多套硬件设施的运转，实现新冠患者从建档、诊疗到康复的全流程、全业务场景的智能化协同管理。

　　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。

　　达摩院算法专家徐敏丰表示，“新冠肺炎属于新病种，疫情爆发至今仍旧没有公开的数据集，但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。”据透露，除了率先落地的河南郑州小汤山医院，上述算法还将在湖北、广东、安徽等地近100家医院落地。