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阿里云AI诊断新技术:新冠肺炎CT影像识别准确率96%

少儿编程网2020-02-15 17:10:58新型冠状病毒传染播报 人已围观 来源:少儿编程

简介2月15日,阿里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%。2月16日启用的河南郑州小汤山已经引入

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2月15日,阿里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%。2月16日启用的河南郑州小汤山已经引入该算法辅助临床诊断。
 
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,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。
 
AI自动识别新冠肺炎病例CT胸片
 
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。
 
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,与浙大一附院、万里云、长远佳和古珀医院等多家机构合作,率先突破了训练数据不足的局限,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。
 
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。此外,AI还能直接算出病灶部位的占比比例,进而量化病症的轻重程度,大幅提升临床诊断效率。
 
医护人员使用AI识别新冠肺炎病例CT影像
 
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。

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