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達摩院醫療AI在26家醫院上崗,已診斷3萬個疑似肺炎病例

今天起達摩院醫療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,由于確診案例樣本量少,醫療機構缺少高質量臨床診斷數據,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。隨著臨床診斷數據的積累,新冠肺炎的影像學大數據特征逐漸清晰,CT影像結果變得愈發重要。根據國家衛健委公布的診療方案第五版,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,據了解,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,研發了全新的AI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還能并直接算出病灶部位的占比比例,進而量化病癥的輕重程度。

據報道,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通過達摩院醫療AI完成CT影像的診斷。

達摩院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影像分析上遠遠高于醫生肉眼的效率,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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