2月21日，記者獲悉，達摩院醫療AI已在湖北、上海、廣東、江蘇等16個省市的26家醫院上崗，截至目前，達摩院AI已對3萬個臨床疑似新冠肺炎病例CT影像進行了診斷，單個病例影像分析可在20秒內完成，準確率達到96%。據介紹，該技術將很快在全國100多家新冠肺炎定點醫院完成部署應用。
疫情早期，由於確診案例樣本量少，醫療機構缺少高質量臨床診斷資料，核酸檢測作為病原學證據被公認為新冠肺炎診斷的主要參考標準。隨著臨床診斷資料的積累，新冠肺炎的影像學大資料特徵逐漸清晰，CT影像結果變得愈發重要。根據國家衛健委公佈的診療方案第五版，CT影像臨床診斷結果可作為新冠肺炎病例判斷的標準之一。
但在臨床診斷過程中，醫生人肉辨別CT影像效率較低，據瞭解，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，影像醫生的耗時大約為5-15分鐘。
為了提升新冠肺炎的臨床診斷效率，達摩院基於5000多個病例的CT影像樣本資料，學習訓練樣本的病灶紋理，研發了全新的AI演算法模型，可在20秒內快速完成新冠肺炎影像的分析，分析結果準確率達96%，大幅提升診斷效率。AI還能並直接算出病灶部位的佔比比例，進而量化病症的輕重程度。
據報導，該技術2月15日率先在鄭州小湯山——鄭州岐伯山醫院投入使用，目前已在湖北、上海、廣東、江蘇、安徽等16個省市的26家醫院落地，包括武漢市第六醫院、上海市大華醫院及江蘇無錫虹橋醫院，已有3萬個臨床疑似新冠肺炎病例透過達摩院醫療AI完成CT影像的診斷。
達摩院演算法專家徐敏豐表示，“AI已經成為臨床醫生提升診斷效率的重要手段，尤其在細微區別的CT影像分析上遠遠高於醫生肉眼的效率，可以預見未來AI還將在更多的疾病診斷中會發揮價值。”
據悉，達摩院正與合作伙伴衛寧健康加快技術推廣。該技術將很快在全國100多家新冠肺炎定點醫院完成部署應用。
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