阿里达摩院公布新AI技术:新冠肺炎CT影像识别率达96%

阿里达摩院公布新AI技术:新冠肺炎CT影像识别率达96%
2020年02月15日 16:31 新浪科技

  新浪科技讯 2月15日下午消息,阿里巴巴今日表示,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AI诊断技术,AI可以在20秒内准确地对新冠疑似案例CT影像做出判读,分析结果准确率达到96%,大幅提升诊断效率。明日即将启用的河南郑州小汤山已经引入该算法辅助临床诊断。

  据介绍,核酸检测作为病原学证据被公认为新冠肺炎诊断的主要参考标准。随着临床诊断数据的积累,新冠肺炎的影像学大数据特征逐渐清晰,CT影像诊断结果变得愈发重要。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。

  而新冠肺炎患者的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5-15分钟。

  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,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。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

  别准确率高达96%。AI每识别一个病例平均只需要不到20秒,大大提高诊断效率,减轻医生压力。(大鹏)

阿里达摩AI
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