阿里達摩院：新冠肺炎CT影像AI識別準確率達96%，平均時間不到20秒

　　達摩院最新 AI 算法診斷技術可在 20 秒內對新冠疑似案例 CT 影像做出判讀，分析結果準確率達到 96%。該算法輔助診斷技術將在 2 月 16 日起在河南鄭州小湯山啟用。

AI 自動識別新冠肺炎病例 CT

      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。新冠肺炎患者的 CT 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。

　　據阿里達摩院介紹，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，與多家機構合作，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，研發全新的 AI 算法模型。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，減輕醫生壓力。

　　達摩院透露，除了率先落地的河南鄭州小湯山醫院，AI 算法輔助診斷還將在湖北、廣東、安徽等地近 100 家醫院落地。