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阿里推出革新AI检测系统：新冠肺炎CT影像识别率高达96%，耗时不足20秒
发布时间：2020年02月15日 17:50:57 阿里巴巴 人已围观
简介新冠肺炎进行临床诊断。阿里巴巴的达摩院与阿里云合作，推出了这一创新的AI诊断技术，能够快速有效地识别病毒感染，为抗击疫情提供了重要支持。这项技术的推出为提高疫情应对效...
在2月15日，人工智能诊断技术在应对新冠肺炎疫情方面再次传来喜讯。
根据国内媒体的报道，阿里巴巴今天宣布，达摩院与阿里云共同开发了一项全新的AI诊断技术，该技术能够在20秒内高效解读新冠肺炎疑似病例的CT影像，分析结果的准确率达到了96%，显著提高了诊断效率。
据了解，即将启用的河南郑州小汤山医院已引入该算法以支持临床诊断。
AI自动识别新冠肺炎病例的CT影像
根据介绍，核酸检测被广泛认为是新冠肺炎诊断的主要标准。随着临床数据的积累，新冠肺炎的影像数据特征日益明显，CT影像的诊断结果变得愈发重要。
根据国家卫健委发布的第五版诊疗方案，临床诊断不再完全依赖核酸检测，CT影像的诊断结果也可作为新冠肺炎病例判定的依据。
新冠肺炎患者的CT影像特征通常表现为单侧或双侧肺部多发的、斑片状或节段性磨玻璃样密度等细微变化。一名新冠肺炎患者的CT影像一般有大约300张，这对医生的诊断工作造成了巨大压力，医生对每个病例的CT影像通常需花费5到15分钟进行肉眼分析。
阿里达摩院表示，其医疗AI团队基于最新的诊疗方案及钟南山等多个权威团队发表的研究，通过与多家机构合作，利用5000多个病例的CT影像样本，学习和训练病灶的纹理，以研发新的AI算法模型。
通过自然语言处理（NLP）技术回顾数据及卷积神经网络（CNN）在CT影像识别网络中的应用，AI能够迅速区分新冠肺炎的影像与普通病毒性肺炎的影像，最终获得高达96%的识别准确率。AI每识别一个病例平均仅需不到20秒，大幅提升了诊断效率，减轻了医生的压力。
达摩院透露，除了河南郑州小汤山医院外，该AI算法辅助诊断还将在湖北、广东、安徽等地的近100家医院推广应用。
