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

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。

綜合中國媒體報道，阿里巴巴今日表示，達摩院聯合阿里雲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演算法輔助臨床診斷。

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徵逐漸清晰，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胸片的影像特徵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團隊基於當前最新的診療方案、鍾南山等多個權威團隊發表的關於新冠肺炎患者臨床特徵的論文，與多家機構合作，基於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演算法模型。

通過NLP自然語言處理回顧性數據、使用CNN卷積神經網路訓練CT影像的識別網路，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演算法輔助診斷還將在湖北、廣東、安徽等地近100家醫院落地。