來源：阿里云

近日，達摩院聯(lián)合阿里云針對新冠肺炎臨床診斷研發(fā)了一套全新 AI診斷技術(shù)，AI 可以在 20 秒內(nèi)準(zhǔn)確地對新冠疑似案例 CT 影像做出判讀，分析結(jié)果準(zhǔn)確率達到 96%，大幅提升診斷效率，河南鄭州小湯山已經(jīng)引入該算法輔助臨床診斷。

新冠疫情早期，由于確診案例樣本量少，醫(yī)療機構(gòu)缺少高質(zhì)量臨床診斷數(shù)據(jù)，核酸檢測作為病原學(xué)證據(jù)被公認為新冠肺炎診斷的主要參考標(biāo)準(zhǔn)。隨著臨床診斷數(shù)據(jù)的積累，新冠肺炎的影像學(xué)大數(shù)據(jù)特征逐漸清晰，CT 影像診斷結(jié)果變得愈發(fā)重要。根據(jù)國家衛(wèi)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(jié)果，CT 影像臨床診斷結(jié)果可作為新冠肺炎病例判斷的標(biāo)準(zhǔn)。

 

 

AI 自動識別新冠肺炎病例 CT 胸片

新冠肺炎患者的 CT 胸片的影像特征表現(xiàn)為單肺或雙肺多發(fā)、斑片狀或節(jié)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(yī)生臨床診斷帶來巨大壓力，醫(yī)生對一個病例的 CT 影像肉眼分析耗時大約為 5-15 分鐘。

達摩院醫(yī)療 AI 團隊基于當(dāng)前最新的診療方案、鐘南山等多個權(quán)威團隊發(fā)表的關(guān)于新冠肺炎患者臨床特征的論文，與浙大一附院、萬里云、長遠佳和古珀醫(yī)院等多家機構(gòu)合作，突破訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足的局限，基于 5000 多個病例的 CT 影像樣本數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本的病灶紋理，研發(fā)了全新的 AI 算法模型。

通過 NLP 自然語言處理回顧性數(shù)據(jù)、使用 CNN 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 CT 影像的識別網(wǎng)絡(luò)，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(qū)別，最終識別準(zhǔn)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(yī)生壓力。此外，AI 還能直接算出病灶部位的占比比例，進而量化病癥的輕重程度，大幅提升臨床診斷效率。

 

 

醫(yī)護人員使用 AI 識別新冠肺炎病例 CT 影像

在 CT 影像識別算法之外，達摩院還與阿里云研發(fā)了輔助診斷算法，該算法可以根據(jù)患者基本信息、癥狀、實驗室檢查結(jié)果、流行病學(xué)史、影像報告等多維信息，進一步幫助輔助醫(yī)生制定科學(xué)的治療方案。

達摩院算法專家徐敏豐表示，“新冠肺炎屬于新病種，疫情爆發(fā)至今仍舊沒有公開的數(shù)據(jù)集，但隨著臨床數(shù)據(jù)的積累，AI 算法將在新冠肺炎診斷中發(fā)揮更大的價值。”據(jù)透露，除了落地河南鄭州小湯山醫(yī)院，上述算法還將在湖北、廣東、安徽等地近 100 家醫(yī)院落地。

標(biāo)簽： AI技術(shù) 新冠肺炎

版權(quán)申明：本站文章部分自網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)，請聯(lián)系：west999com@outlook.com
特別注意：本站所有轉(zhuǎn)載文章言論不代表本站觀點！
本站所提供的圖片等素材，版權(quán)歸原作者所有，如需使用，請與原作者聯(lián)系。