在這場抗擊疫情的大戰中，AI終於找到了它的用處。 

根據中國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。在這樣的一個大背景下，研究者們為AI找到了它的新用途，就是用AI來輔助診斷病例。

更重要的是，效果出奇地好。

達摩院出品：20秒出結果，96%準確率

2月15日，阿里巴巴達摩院和阿里雲聯合出品 「新冠病毒肺炎AI輔診助理」，它可以幫助醫生快速進行疑似病例診斷，從而讓AI在抗擊疫情中大顯身手。 

具體來說，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的AI診斷技術，可在20秒內對疑似案例的CT影像進行判讀，區分新冠肺炎、普通病毒性肺炎及健康的影像，根據紋理特徵計算疑似新冠肺炎的概率，並直接算出病灶部位佔比，分析結果準確率達到96%。

雷鋒網瞭解到，在中國國家衛健委公布的第五版方案中，除核酸檢測外，CT影像臨床診斷結果也可作為新冠肺炎病例判斷的標準。

據瞭解，新冠肺炎患者的CT胸部X光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至15分鐘。 

為此，達摩院醫療AI團隊基於當前最新的診療方案、鐘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等，與浙大一附院、萬里雲、長遠佳和古珀醫院等多家機構合作，率先突破了訓練數據不足的侷限，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，研發了全新的AI算法模型。

阿里雲方面表示，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可以快速鑑別新冠肺炎影像與普通病毒性肺炎影像的區別，最終辨識準確率達96%。

同時，AI診斷技術辨識一個病例，平均只需耗費不到20秒，可輔助醫生減輕診斷壓力。

此外，這套技術還將計算病灶部位的佔比比例，量化、預測病症的輕重程度，大幅度提升診斷效率，為患者的治療爭取寶貴時間。尤其對未接診過新冠肺炎病例或低年資醫生，可提供有效的診斷鑑別提示。

值得一提的是，在CT影像辨識算法之外，達摩院還與阿里雲研發了輔助診斷算法，該算法可以根據患者基本資訊、症狀、實驗室檢查結果、流行病學史、影像報告等各方資訊，進一步幫助輔助醫生制訂科學的治療方案。

達摩院算法專家徐敏豐表示：「新冠肺炎屬於新病種，疫情爆發至今仍舊沒有公開的數據集，但隨著臨床數據的累積，AI 算法將在新冠肺炎診斷中發揮更大的價值。 」

為什麼是鄭州岐伯山醫院？

率先引入這套算法的，是被稱為鄭州版 「小湯山醫院」 的鄭州岐伯山醫院，該醫院已經於2月16日起開始正式收治新冠肺炎確診患者。

那麼，為什麼是鄭州岐伯山醫院？

作為鄭州版的 「小湯山醫院」，鄭州岐伯山醫院在籌建期間就與阿里雲進行了合作，搭建了基於阿里雲公共雲端環境為主體，承載醫院核心業務的系統，並以阿里雲專有雲敏捷版為備份機制的解決方案。

同時，作為新冠肺炎確診患者定點救治醫院，這間以上古名醫 「岐伯」 來命名的醫院，在實現滿足醫院開診所需傳統資訊化系統的基礎上，引入了新冠病毒AI輔診助手、智慧體溫監測系統、智慧配送機器人等多項智慧化設施，從而提高診斷及救治效率、降低醫護人員感染風險。

按照鄭州市第一人民醫院訊息科科長卜暉的說法，醫院方面與阿里雲通力合作，訊息科團隊與阿里團隊近100名工程師，在不到一周的時間，配合完成了高標準、高品質的醫院資訊系統建設。

雷鋒網瞭解到，該系統包含了HIS、LIS、PACS、手麻、重症、電子病歷、傳染病管理、行動BI等資訊系統，以及基於5G技術的行動醫護、醫療廢棄物管理、耗材溯源管理、智慧配送機器人、遠程會診系統，基於物聯網的智慧體溫監測系統，針對新型冠狀病毒感染的肺炎患者的新冠肺炎科研平台，和基於AI技術的達摩院新冠病毒肺炎AI輔診平台，共上線了50多個業務子系統，部署了40多大類、共計700多套各類資訊設備。

基於此，這一系統實現了新冠患者從建檔、診療到康復的全流程、全業務場景的智慧化管理過程，傳統醫療資訊系統結合5G、物聯網和AI技術，醫療業務指標即時展現、提供精準高效的數據交互和全過程安全監測，提高診療效率，為救治新冠患者提供支撐。

當然，其中最為惹眼的，就是上文中提到的 「新冠病毒肺炎AI輔診助手」，其核心就是「新冠病毒肺炎AI輔診算法」 。

阿里雲鄭州岐伯山醫院資訊化建設項目負責人楊文魁表示，鄭州岐伯山醫院是河南地區首次引入CT影像AI診斷，和新型冠狀病毒肺炎AI輔助診斷算法的定點醫院，輔助醫生進行疑似確診。目前，該算法已集成在鄭州岐伯山醫院院內的CT影像系統，以及電子病歷系統中。

值得一提的是，除了率先落地的河南鄭州岐伯山醫院，上述算法還將在湖北、廣東、安徽等地近100家醫院落地。

總結

實際上，在阿里巴巴之外，華為雲也已經與華中科技大學、藍網科技等通力合作，研發並推出新型冠狀病毒肺炎AI輔助醫學影像量化分析服務，其目的是利用AI技術幫助醫生有效評估病人病情進展，以及用藥療效等。

可見，隨著疫情中相關診療數據的不斷增加，和人們對於疫情認知的逐漸深入，AI能夠起到的作用越來越多。

希望借助技術的力量，我們能夠早日戰勝疫情！

本文為雷鋒網授權刊登，原文標題為「20 秒出結果！AI 輔助診斷新冠肺炎：達摩院出品，96% 準確率」