阿里全新AI诊断技术：新冠肺炎CT影像识别准确率达96% 平均不到20秒

2月15日，AI诊断技术在抗击新型冠状肺炎疫情领域又传来好消息。

综合国内媒体报道，阿里巴巴今日表示，达摩院联合阿里云针对新冠肺炎临床诊断研发了一套全新AI诊断技术，AI可以在20秒内准确地对新冠疑似案例CT影像做出判读，分析结果准确率达到96%，大幅提升诊断效率。

据悉，明日即将启用的河南郑州小汤山已经引入该算法辅助临床诊断。

AI自动识别新冠肺炎病例CT胸片

据介绍，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，新冠肺炎的影像学大数据特征逐渐清晰，CT影像诊断结果变得愈发重要。

根据国家卫健委公布的诊疗方案第五版，临床诊断无需依赖核酸检测结果，CT影像临床诊断结果可作为新冠肺炎病例判断的标准。

而新冠肺炎患者的CT胸片的影像特征表现为单肺或双肺多发、斑片状或节段性磨玻璃密度影等细微变化。一位新冠肺炎病人的CT影像大概在300张左右，这给医生临床诊断带来巨大压力，医生对一个病例的CT影像肉眼分析耗时大约为5-15分钟。

据阿里达摩院介绍，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，研发全新的AI算法模型。

通过NLP自然语言处理回顾性数据、使用CNN卷积神经网络训练CT影像的识别网络，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。

达摩院透露，除了率先落地的河南郑州小汤山医院，AI算法辅助诊断还将在湖北、广东、安徽等地近100家医院落地。