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准确率达96% 达摩院最新AI算法将辅助新冠肺炎临床诊断 

2020-02-15 17:01 |浙江新闻客户端 |记者 祝梅

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△AI自动识别新冠肺炎病例CT胸片

记者从阿里云方面获悉,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的AI诊断技术,可在20秒内对疑似案例的CT影像进行判读,分析结果准确率达到96%。被称为郑州版“小汤山医院”的郑州岐伯山医院将于2月16日起正式收治新冠肺炎确诊患者,目前已引入该算法辅助临床诊断。

目前,除核酸检测外,CT影像临床诊断结果也可作为新冠肺炎病例判断的标准。据介绍,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至15分钟。

为此,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等,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。

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△ 医护人员使用AI识别新冠肺炎病例CT影像

阿里云方面表示,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,最终识别准确率达96%。同时,AI诊断技术识别一个病例平均只需耗费不到20秒,可辅助医生减轻诊断压力。此外,这套技术还将计算病灶部位的占比比例,量化、预测病症的轻重程度。

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。

阿里云方面透露,除率先落地的郑州岐伯山医院,这套算法还将在湖北、广东、安徽等地近100家医院陆续落地。“新冠肺炎属于新病种,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。”达摩院算法专家徐敏丰表示。

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