在這場抗擊疫情的大戰中，AI 終于找到了它的用處。
根據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——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云聯合出品 “新冠病毒肺炎 AI 輔診助手”，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，達摩院聯合阿里云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，根據紋理特征計算疑似新冠肺炎的概率，并直接算出病灶部位占比，分析結果準確率達到 96%。
雷鋒網了解到，在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。
據了解，新冠肺炎患者的 CT 胸片的影像特征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等，與浙大一附院、萬里云、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。
阿里云方面表示，通過 NLP 自然語言處理回顧性數據、使用 CNN 卷積神經網絡訓練 CT 影像的識別網絡，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別，最終識別準確率達 96%。
同時，AI 診斷技術識別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占比比例，量化、預測病癥的輕重程度，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，可提供有效的診斷鑒別提示。
值得一提的是，在 CT 影像識別算法之外，達摩院還與阿里云研發了輔助診斷算法，該算法可以根據患者基本信息、癥狀、實驗室檢查結果、流行病學史、影像報告等多維信息，進一步幫助輔助醫生制定科學的治療方案。
達摩院算法專家徐敏豐表示：
新冠肺炎屬于新病種，疫情爆發至今仍舊沒有公開的數據集，但隨著臨床數據的積累，AI 算法將在新冠肺炎診斷中發揮更大的價值。
為什么是鄭州岐伯山醫院？
雷鋒網了解到，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，該醫院已經于 2 月 16 日起開始正式收治新冠肺炎確診患者。
那么，為什么是鄭州岐伯山醫院？
雷鋒網了解到，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云進行了合作，搭建了基于阿里云公共云環境為主體承載醫院核心業務的系統，并以阿里云專有云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，這所以上古名醫 “岐伯” 來命名的醫院，在實現滿足醫院開診所需傳統信息化系統的基礎上，引入了新冠病毒 AI 輔診助手、智能體溫監測系統、智能配送機器人等多項智能化設施，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信息科科長卜暉的說法，醫院方面與阿里云通力合作，信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、高質量的醫院信息系統建設。
雷鋒網了解到，該系統包含了 HIS、LIS、PACS、手麻、重癥、電子病歷、傳染病管理、院感、移動 BI 等信息系統，以及基于 5G 技術的移動醫護、醫療廢棄物管理、耗材溯源管理、智能配送機器人、遠程會診系統，基于物聯網的智能體溫監測系統，針對新型冠狀病毒感染的肺炎患者的新冠肺炎科研平臺和基于 AI 技術的達摩院新冠病毒肺炎 AI 輔診平臺，共上線了 50 多個業務子系統，部署了 40 多大類、共計 700 多套各類信息設備。
基于此，這一系統實現了新冠患者從建檔、診療到康復的全流程、全業務場景的智能化管理過程，傳統醫療信息系統結合 5G、物聯網和 AI 技術，醫療業務指標實時展現、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” 。
阿里云鄭州岐伯山醫院信息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。
雷鋒網總結
實際上，在阿里巴巴之外，華為云也已經與華中科技大學、藍網科技等通力協作，研發并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于疫情認知的逐漸深入，AI 能夠起到的作用越來越多——這是一件好事。
希望借助技術的力量，我們能夠早日戰勝疫情！