阿里巴巴达摩院出品：“新冠病毒肺炎 AI 辅诊助手”，诊断肺炎20 秒出结果！

在这场抗击疫情的大战中，AI 终于找到了它的用处。 

根据国家卫健委公布的诊疗方案第五版，临床诊断无需依赖核酸检测结果，CT 影像临床诊断结果可作为新冠肺炎病例判断的标准。在这样的一个大背景下，研究者们为 AI 找到了它的新用途——用 AI 来辅助诊断病例。

更重要的是，效果出奇地好。

达摩院出品：20 秒出结果，96% 准确率

2 月 15 日，阿里巴巴达摩院和阿里云联合出品 “新冠病毒肺炎 AI 辅诊助手”，它可以帮助医生快速进行疑似病例诊断，从而让 AI 在抗击疫情中大显身手。 

具体来说，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，区分新冠肺炎、普通病毒性肺炎及健康的影像，根据纹理特征计算疑似新冠肺炎的概率，并直接算出病灶部位占比，分析结果准确率达到 96%。

在国家卫健委公布的第五版方案中，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。

据了解，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。

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，大幅度提升诊断效率，为患者的治疗争取宝贵时间。尤其对未接诊过新冠肺炎病例或低年资医生，可提供有效的诊断鉴别提示。

值得一提的是，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。

达摩院算法专家徐敏丰表示：

新冠肺炎属于新病种，疫情爆发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。 

为什么是郑州岐伯山医院？

率先引入这套算法的，是被称为郑州版 “小汤山医院” 的郑州岐伯山医院，该医院已经于 2 月 16 日起开始正式收治新冠肺炎确诊患者。

那么，为什么是郑州岐伯山医院？

作为郑州版的 “小汤山医院”，郑州岐伯山医院在筹建期间就与阿里云进行了合作，搭建了基于阿里云公共云环境为主体承载医院核心业务的系统，并以阿里云专有云敏捷版为备份机制的解决方案。

同时，作为新冠肺炎确诊患者定点救治医院，这所以上古名医 “岐伯” 来命名的医院，在实现满足医院开诊所需传统信息化系统的基础上，引入了新冠病毒 AI 辅诊助手、智能体温监测系统、智能配送机器人等多项智能化设施，从而提高诊断及救治效率、降低医护人员感染风险。

按照郑州市第一人民医院信息科科长卜晖的说法，医院方面与阿里云通力合作，信息科团队与阿里团队近 100 名工程师，在不到一周的时间，配合完成了高标准、高质量的医院信息系统建设。

该系统包含了 HIS、LIS、PACS、手麻、重症、电子病历、传染病管理、院感、移动 BI 等信息系统，以及基于 5G 技术的移动医护、医疗废弃物管理、耗材溯源管理、智能配送机器人、远程会诊系统，基于物联网的智能体温监测系统，针对新型冠状病毒感染的肺炎患者的新冠肺炎科研平台和基于 AI 技术的达摩院新冠病毒肺炎 AI 辅诊平台，共上线了 50 多个业务子系统，部署了 40 多大类、共计 700 多套各类信息设备。

基于此，这一系统实现了新冠患者从建档、诊疗到康复的全流程、全业务场景的智能化管理过程，传统医疗信息系统结合 5G、物联网和 AI 技术，医疗业务指标实时展现、提供精准高效的数据交互和全过程安全监测，提高诊疗效率，为救治新冠患者提供支撑。

当然，其中最为惹眼的，就是上文中提到的 “新冠病毒肺炎 AI 辅诊助手”，其核心就是 “新冠病毒肺炎AI辅诊算法” 。

阿里云郑州岐伯山医院信息化建设项目负责人杨文魁表示，郑州岐伯山医院是河南地区首次引入 CT 影像 AI 诊断和新型冠状病毒肺炎 AI 辅助诊断算法的定点医院，辅助医生进行疑似确诊——目前，该算法已集成在郑州岐伯山医院院内的 CT 影像系统以及电子病历系统中。

值得一提的是，除了率先落地的河南郑州岐伯山医院，上述算法还将在湖北、广东、安徽等地近 100 家医院落地。

总结

实际上，在阿里巴巴之外，华为云也已经与华中科技大学、蓝网科技等通力协作，研发并推出新型冠状病毒肺炎 AI 辅助医学影像量化分析服务，其目的是利用 AI 技术帮助医生有效评估病人病情进展以及用药疗效等。

可见，随着疫情中相关诊疗数据的不断增加和人们对于疫情认知的逐渐深入，AI 能够起到的作用越来越多——这是一件好事。

希望借助技术的力量，我们能够早日战胜疫情！​