準確率96%!阿里達摩院新AI算法判讀新冠疑似病例CT影像只需20秒

據了解,阿里最新消息表示,達摩院聯合阿里云研發了一套全新的AI診斷技術,利用該技術,AI可以在20秒內準確地對新冠疑似病例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。截止至2月23日,達摩院醫療AI團隊研發的新冠肺炎CT影像識別算法已經對3萬多個臨床疑似病例進行了診斷。

據悉,在新型冠狀病毒的早期階段,新冠肺炎診斷的主要參考標準是核酸檢測,但隨著確診案例樣本增多,臨床診斷數據得到積累,很多醫療機構都發現,靠核酸檢測確診病例很容易造成漏診。

因此,在2月5日,國家衛健委公布的診療方案第五版中,正式將CT 影像臨床診斷結果作為新冠肺炎病例判斷的標準之一。

雖然將CT 影像臨床診斷結果作為新冠肺炎病例判斷的標準之一可以提高新冠肺炎疑似病例的確診速度與準確度,但是這同樣對前線醫生有很大的壓力,一位新冠肺炎病人的 CT 影像大概在300張左右,每診斷一個病例,影像醫生需要投入大約為5-15分鐘的時間,就算不間斷工作12個小時,一個醫生也只能診斷大概72個病例。

達摩院醫療AI團隊基于當前最新的診療方案、鐘南山等多個權威團隊發表的關于新冠肺炎患者臨床特征的論文,突破了訓練數據不足的局限,基于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。識別一個病例平均只需要不到20秒,大大提高診斷效率,減輕了醫生壓力。