人工智能抗疫，效果到底如何?阿里達(dá)摩院從前線(xiàn)傳來(lái)最新戰(zhàn)報(bào)：

截止到2月23日，阿里達(dá)摩院醫(yī)療AI團(tuán)隊(duì)研發(fā)的新冠肺炎CT影像識(shí)別算法，已對(duì)3萬(wàn)多個(gè)臨床疑似病例進(jìn)行了診斷。實(shí)際結(jié)果顯示，單個(gè)病例影像數(shù)據(jù)的上傳和分析可在20秒內(nèi)完成，準(zhǔn)確率達(dá)到96%。

這一最早應(yīng)用于鄭州“小湯山”的算法，現(xiàn)已在湖北、上海、廣東、江蘇等16個(gè)省市的41家醫(yī)院上崗。接下來(lái)，很快就會(huì)部署應(yīng)用到全國(guó)100多家新冠肺炎定點(diǎn)醫(yī)院。

 

 

如此戰(zhàn)果，是阿里達(dá)摩院多年技術(shù)積累的直接體現(xiàn)，也少不了達(dá)摩院30多位技術(shù)工程專(zhuān)家“連軸轉(zhuǎn)”的研發(fā)支持。

更重要的是，這意味著AI技術(shù)在抗疫過(guò)程中的價(jià)值得到了驗(yàn)證。在阿里巴巴集團(tuán)副總裁、達(dá)摩院高級(jí)研究員、IEEE Fellow華先勝看來(lái)，這將對(duì)醫(yī)療行業(yè)后續(xù)發(fā)展產(chǎn)生深入的影響。

而眼下，它最緊迫的任務(wù)，依然是在達(dá)摩院和阿里云的驅(qū)動(dòng)下，完全打贏疫情阻擊戰(zhàn)。

抗疫緊急，要有更高的效率

阿里達(dá)摩院醫(yī)療AI團(tuán)隊(duì)研發(fā)新冠肺炎CT影像識(shí)別算法，來(lái)自抗疫過(guò)程中日益關(guān)鍵的高效率需求。

新冠疫情早期，核酸檢測(cè)是新冠肺炎診斷的主要參考標(biāo)準(zhǔn)。但隨著確診案例樣本變多，臨床診斷數(shù)據(jù)得到積累，很多醫(yī)療機(jī)構(gòu)都發(fā)現(xiàn)，靠核酸檢測(cè)確診病例很容易造成漏診。

將CT影像結(jié)果納入診斷標(biāo)準(zhǔn)，逐步成為防控疫情的必要措施。

 

 

2月5日，國(guó)家衛(wèi)健委公布的診療方案第五版中，正式將CT 影像臨床診斷結(jié)果作為新冠肺炎病例判斷的標(biāo)準(zhǔn)之一。

雖然這直接加快了新冠肺炎疑似病例的確診速度與準(zhǔn)確度，但對(duì)于前線(xiàn)醫(yī)生來(lái)說(shuō)，卻是不小的負(fù)擔(dān)。

在臨床診斷過(guò)程中，醫(yī)生人肉辨別CT影像效率較低。

據(jù)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(gè)病例，影像醫(yī)生需要投入大約為5-15分鐘時(shí)間。一名醫(yī)生每天連續(xù)不間斷工作12個(gè)小時(shí)，只能診斷大概72個(gè)病例。

而截止到2月4日晚，全國(guó)一共有疑似病例23260例，追蹤到(新冠肺炎患者)密切接觸者252154人……提升臨床診斷效率，成為抗疫期間核心需求之一。

這也是阿里達(dá)摩院從疫情爆發(fā)伊始，就已經(jīng)在投入資源發(fā)力的重要方向。

華先勝說(shuō)，他們先是收集到了5000多個(gè)病例的CT影像樣本數(shù)據(jù)，訓(xùn)練模型學(xué)習(xí)樣本的病灶紋理，研發(fā)出全新的AI算法模型。

然后在鐘南山等多個(gè)權(quán)威團(tuán)隊(duì)發(fā)表的關(guān)于新冠肺炎患者臨床特征的論文、最新診療方案的指導(dǎo)下，以及新冠肺炎病例數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行快速迭代優(yōu)化。

 

 

△阿里巴巴工程師現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試CT影像AI產(chǎn)品

于是就有了現(xiàn)在應(yīng)用到41所定點(diǎn)醫(yī)院的CT影像識(shí)別系統(tǒng)：從上傳CT圖像到返回結(jié)果只需要20秒，區(qū)分新冠肺炎患者的準(zhǔn)確率達(dá)到96%。

而且，在增效的同時(shí)，還能直接算出病灶部位的占比比例，進(jìn)而量化病癥的輕重程度。

華先勝解釋?zhuān)�這不僅得益于達(dá)摩院醫(yī)療AI團(tuán)隊(duì)多年的技術(shù)積累——醫(yī)學(xué)影像識(shí)別一直是其研究中的重要方向，還在于合作伙伴們的全力支持，他們?yōu)檠邪l(fā)算法提供數(shù)據(jù)支撐，也在算法系統(tǒng)的推廣過(guò)程中給出了極大幫助。

此外，云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)也在這次算法研發(fā)與推廣中體現(xiàn)了出來(lái)。

他說(shuō)，有阿里云團(tuán)隊(duì)在背后支撐，醫(yī)療AI團(tuán)隊(duì)研發(fā)出第一版本算法只用了2天。

而且這一算法研發(fā)成功后就在阿里云上線(xiàn)了，全國(guó)各地的醫(yī)院只要接入公有云，就能快速免費(fèi)使用這一服務(wù)。

所以此次抗疫AI大顯神威，有達(dá)摩院AI算法的功勞，但也離不開(kāi)背后阿里云的底氣，這是一次“云+AI”的完美案例。

 

 

AI出擊，達(dá)摩院的全方位抗疫

上述AI影像，還不是達(dá)摩院技術(shù)抗疫的全部。

除了新冠肺炎影像CT算法，達(dá)摩院醫(yī)療AI團(tuán)隊(duì)還和阿里云聯(lián)合研發(fā)了新冠肺炎輔助診斷算法和病歷質(zhì)檢算法，將AI從診斷應(yīng)用到了治療階段。

前者結(jié)合患者影像CT診斷結(jié)果、流行病學(xué)史以及其他臨床癥狀，來(lái)輔助醫(yī)生快速對(duì)新冠肺炎病例完成診斷，進(jìn)一步提升診斷準(zhǔn)確率與效率。

后者是應(yīng)用到病例治療過(guò)程中的算法，能夠評(píng)估患者治療過(guò)程和病歷質(zhì)量，從而提升治療質(zhì)量。

此前，2月1日浙江省疾控中心上線(xiàn)的自動(dòng)化全基因組檢測(cè)分析平臺(tái)，也是阿里達(dá)摩院的成果之一。

 

 

借助阿里達(dá)摩院研發(fā)的AI算法，原來(lái)數(shù)小時(shí)的疑似病例基因分析縮短至半小時(shí)，加上杰毅生物技術(shù)的新型檢測(cè)設(shè)備，更是大幅縮短疑似患者確診時(shí)間。

達(dá)摩院介紹，這一平臺(tái)還能有效防止病毒變異產(chǎn)生的漏檢，并精準(zhǔn)檢測(cè)出可能存在的病毒變異情況，為后續(xù)疫苗與藥物研發(fā)提供支撐。

華先勝透露了這一平臺(tái)的應(yīng)用情況：“每天都在工作，準(zhǔn)確率近乎100%，正進(jìn)一步推廣到更多地方使用。”

在疫情防控方面，達(dá)摩院的AI同樣在發(fā)揮效力。早在1月22日，達(dá)摩院資深總監(jiān)趙昆就開(kāi)始緊急召集團(tuán)隊(duì)，居家辦公的幾十名工程師用5天時(shí)間推出智能疫情機(jī)器人。

借助衛(wèi)生部門(mén)提供的知識(shí)包，經(jīng)過(guò)連續(xù)多個(gè)通宵的測(cè)試和調(diào)優(yōu)，機(jī)器人已能答復(fù)大部分常規(guī)問(wèn)詢(xún)。1月27日在浙江上線(xiàn)第一天，它對(duì)用戶(hù)咨詢(xún)的解決率就超過(guò)了92%。

之后，智能疫情機(jī)器人支援浙江、黑龍江、山東濟(jì)南等地，并增加了呼叫服務(wù)，幫助一線(xiàn)工作人員疫情隨調(diào)等等。

 

 

“抗疫是阿里達(dá)摩院優(yōu)先級(jí)最高的事情“，華先勝說(shuō)，“醫(yī)療AI團(tuán)隊(duì)全員投入，其他日常項(xiàng)目都暫緩?fù)七M(jìn)。”

他進(jìn)一步補(bǔ)充，這也是阿里巴巴整個(gè)集團(tuán)的態(tài)度，不僅各個(gè)業(yè)務(wù)線(xiàn)對(duì)外提供了大量支持，在內(nèi)部有抗疫資源需求時(shí)，審批也是一路綠燈。

而接下來(lái)，阿里達(dá)摩院將會(huì)優(yōu)化目前應(yīng)用到抗疫前線(xiàn)的算法，提高這些算法系統(tǒng)的易用性，同時(shí)將這些抗疫中的成果進(jìn)一步沉淀，之后應(yīng)用到未來(lái)的醫(yī)療場(chǎng)景之中。

醫(yī)療AI的實(shí)彈大練兵

這一次疫情之下，不只是阿里達(dá)摩院，醫(yī)療AI的多數(shù)玩家都參與到了抗疫之中，以自身之長(zhǎng)提供解決方案。

在華先勝看來(lái)，這次疫情是整個(gè)行業(yè)的一次大練兵。

他說(shuō)：“很多競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手都成了并肩作戰(zhàn)的伙伴。(抗疫)也讓我們與合作伙伴的協(xié)同變得更加深入。“

這位達(dá)摩院大牛還預(yù)測(cè)，醫(yī)療AI的價(jià)值在抗疫中得到驗(yàn)證，會(huì)對(duì)醫(yī)療行業(yè)和公眾產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。在接下來(lái)幾年，將會(huì)看到整個(gè)醫(yī)療行業(yè)的數(shù)字化和智能化程度大幅度提升。

 

 

然而，要將醫(yī)療AI應(yīng)用到更多的場(chǎng)景，進(jìn)入尋常生活，還有很長(zhǎng)的路要走。不論是獲取更多的醫(yī)療數(shù)據(jù)，還是尋找更加切合的商業(yè)模式，以及政策法規(guī)的支持等，都是醫(yī)療AI行業(yè)需要解決的問(wèn)題。

但突發(fā)疫情也讓其前景變得更明朗。華先勝認(rèn)為，接下來(lái)醫(yī)療AI將會(huì)從醫(yī)生走向大眾，從高成本走向普惠，從應(yīng)用于醫(yī)療走向應(yīng)用于健康。

他做了一個(gè)這樣的類(lèi)比：“就像我們現(xiàn)在從一個(gè)地方到另一個(gè)地方，GPS會(huì)告訴我們?cè)趺醋�。未�?lái)數(shù)據(jù)越來(lái)越多、設(shè)備越來(lái)越多、技術(shù)越來(lái)越強(qiáng)的時(shí)候，醫(yī)療AI也會(huì)做到這一點(diǎn)。”

不過(guò)，它的目的地——是健康。

作者系網(wǎng)易新聞·網(wǎng)易號(hào)“各有態(tài)度”簽約作者

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