阿里全新AI診斷技術:新冠肺炎CT影像識別準確率達96% 平均不到20秒
發布日期:2020-03-05    來源:中國高科技行業門戶    

2月15日,AI診斷技術在抗擊新型冠狀肺炎疫情領域又傳來好消息。
 
 

綜合國內媒體報道,阿里巴巴今日表示,達摩院聯合阿里云針對新冠肺炎臨床診斷研發了一套全新AI診斷技術,AI可以在20秒內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。

 

據悉,明日即將啟用的河南鄭州小湯山已經引入該算法輔助臨床診斷。

 

 

AI自動識別新冠肺炎病例CT胸片


 

據介紹,核酸檢測作為病原學證據被公認為新冠肺炎診斷的主要參考標準。隨著臨床診斷數據的積累,新冠肺炎的影像學大數據特征逐漸清晰,CT影像診斷結果變得愈發重要。

 

根據國家衛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為單肺或雙肺多發、斑片狀或節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,這給醫生臨床診斷帶來巨大壓力,醫生對一個病例的CT影像肉眼分析耗時大約為5-15分鐘。

 

據阿里達摩院介紹,達摩院醫療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表的關于新冠肺炎患者臨床特征的論文,與多家機構合作,基于5000多個病例的CT影像樣本數據,學習訓練樣本的病灶紋理,研發全新的AI算法模型。

 

通過NLP自然語言處理回顧性數據、使用CNN卷積神經網絡訓練CT影像的識別網絡,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,減輕醫生壓力。

 

達摩院透露,除了率先落地的河南鄭州小湯山醫院,AI算法輔助診斷還將在湖北、廣東、安徽等地近100家醫院落地。



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