郑州岐伯山医院运用人工智能辅助战“疫”
2月17日，记者从郑州岐伯山医院获悉，达摩院联合阿里云针对新冠肺炎临床诊断研发的全新AI诊断技术，已经投入实战应用，人工智能分析结果准确率达到96%，这将大幅提升医院对新冠肺炎的诊断效率。
据了解，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。
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，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。
阿里云计算项目经理杨文魁说，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，为患者的治疗争取宝贵时间，同时减轻医生压力。此外，AI还能直接算出病灶部位的占比比例，进而量化病症的轻重程度，大幅提升临床诊断效率。
郑州市一院信息科科长卜晖说，在不到一周的时间，完成了高标准、高质量的医院信息系统建设，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，实现新冠患者从建档、诊疗到康复的全流程智能化管理。
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。
“这是我省首次引入CT影像AI诊断和新冠病毒肺炎AI辅诊算法。”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。”据透露，除了率先落地的河南郑州歧伯山医院，上述算法还将在湖北、广东、安徽等地近100家医院落地。（河南日报客户端记者 何可）
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