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新冠狀病毒蔓延之下，醫(yī)生需要尋求更加快捷的診斷方式。除了試劑檢測之外，胸部ct的影像識別也成為了篩查病人的主要手段。然而，一張張片子通過人眼檢測顯然是耗時又耗力，科技公司的人工智能技術就在這里體現了優(yōu)勢。

2月15日，阿里巴巴旗下達摩院和阿里云宣布研發(fā)出一套針對新冠狀病毒肺炎臨床人工智能診斷技術，可以在20秒內做出ct影像的判斷，分析結果正確率達到96%。16日，河南版“小湯山醫(yī)院”（鄭州岐伯山醫(yī)院）率先采用。五天后，阿里巴巴披露，使用范圍擴大到湖北、上海、廣東、江蘇等16個省市26家醫(yī)院，并已對3萬個疑似病例進行診斷。接下來，其將在百家醫(yī)院完成部署應用。

阿里巴巴集團副總裁、達摩院高級研究員華先勝接受新京報記者獨家專訪時表示，能夠快速應用起來，主要是源于達摩院醫(yī)療人工智能團隊在ct影像分析領域已經有四年的研究基礎，對肺部各種診斷都曾有過研究。這是一個擁有幾十名研究者的團隊。

2017年7月，國際肺結節(jié)檢測大賽luna16上，華先勝當時負責的idst（達摩院前身）視覺計算團隊創(chuàng)新地使用了單階段方法，機器全自動讀取病人的ct序列，直接輸出檢測到的結果憑借89.7%的平均召回率打破紀錄，奪得冠軍。

這次疫情發(fā)生后，“團隊成員就開始關注了”，華先勝告訴新京報記者，以往研究的技術模型具有比較強的普適性，所以就可以針對此次疫情的檢測要求做出調整。研發(fā)初期該團隊利用小數據就可以懸鏈模型，隨后可通過引入更多的數據不斷優(yōu)化。最初的樣本中新冠狀病毒患者的比例是五分之一。

2月10日，達摩院團隊從醫(yī)療影像行業(yè)合伙伙伴那里，拿到了樣本數據，進行ai模型的訓練。通過兩天時間就研發(fā)出了第一版的算法模型，并且在云端的接口也都準備好了。又經過兩天的調試優(yōu)化后，便開始與醫(yī)院對接部署，并通過公共云輸出其能力。

由于鄭州岐伯山醫(yī)院原本就由阿里云參與it系統(tǒng)建設，在一線有很多阿里云的員工，對接更為方便，也因此首先開始使用這套系統(tǒng)幫助醫(yī)生快速篩查新冠肺炎病例。這套系統(tǒng)可以將原本醫(yī)生觀看ct片得出結論的時間（5到30分鐘）縮短至20秒，而且這還包含了數據上傳和結果回傳的時間。

對于如何進一步提升準確率，華先勝表示，一般深度學習的模型從一個問題過度到另一個問題的時候，并不需要大量樣本，就能拿到一個還不錯的模型。當然數據越多效果更好，這也是深度學習的優(yōu)勢。這次我們訓練的樣本數據規(guī)模在業(yè)界已經比較領先了。

不僅如此，達摩院的團隊還將負例樣本用于模型訓練，也就是非新冠病毒確診患者的ct影像片子，這樣也可以進一步提升識別的準確率，也就是告訴機器什么不是冠狀病毒患者的特征，以及和其他影像的區(qū)別。但目前這樣的標注需要大量專家，復工前期約0個樣本量時，研究員們自己參與標注，但量起來后，達摩院將在這方面選擇了產業(yè)鏈的協(xié)助。

與此同時，除了準確率，對于檢測結果判斷的指標還包括敏感性、特異性等。如果對是否為新冠患者判斷對了，準確率就會增加，這個數值越高越好，而敏感性是指在所有患者的樣本中的識別準確率，這個指標更為重要，而特異性是指負例樣本。

華先勝表示，今天人工智能的應用還只是醫(yī)療的輔助診斷，因為除了技術問題，還有法律法規(guī)的問題。事實上，在技術層面，這個系統(tǒng)已經可以幫助醫(yī)生提升效率，為經驗還不豐富的醫(yī)生提供有價值的參考，從而使得整個診斷速度加快。但機器也會出錯，這一方面要靠數據積累和技術進一步提升，但更重要的是法律層面的定義，讓人工智能診斷可以被實踐。

不過，華先勝也倡導多種手段應該綜合應用，因為每一個都很難做到100%的準確率，醫(yī)生的使用也應有其一套邏輯。至于臨床應用診斷時，醫(yī)生也會根據癥狀、主要訴求和以往病史等因素綜合考慮。也就是說，屬于影像學診斷方法的ct影像和屬于病原學證據的核酸檢測是從兩個不同維度去觀察一個事物，并非取代關系。

人工智能目前是對已有的數據進行學習，而現實的情況非常復雜，臨床數據不斷發(fā)生變化，算法也就需要不斷演進、更新。由于病毒發(fā)生變異對肺部影像的影響并沒有那么快，所以這種細微變化是可以通過在線學習不斷去更新，從而調整算法。但是如果要從簡單的是否判斷，進一步到詳細診斷，那么仍需要系統(tǒng)學習大量的數據，才可不斷改進增強。

除鄭州岐伯山醫(yī)院之外，華先勝表示，其他醫(yī)院落地會因為先前的經驗而加快。阿里云已經準備了多種的部署方式，除了通過合作伙伴的產品接入公共云服務外，也可以通過本地化一體機的方式部署，只不過當前疫情之下，后者可能涉及設備搬運，部署起來速度會慢一些。截至2月23日，已有41家醫(yī)院應用這一套系統(tǒng)，還有100多家正在對接。

事實上，除了阿里巴巴，一些人工智能創(chuàng)業(yè)公司也在布局這一領域。依圖科技表示，其研發(fā)了胸部ct新冠肺炎智能評價系統(tǒng)，并且已在華中科技大學同濟醫(yī)學院附屬協(xié)和醫(yī)院、武漢大學中南醫(yī)院等幾十家抗疫醫(yī)療機構上線。商湯方面也推出了相應的解決方案，其目前可以識別出非健康的影像，為醫(yī)生提供警示。

診斷過程中，ct影像已經成為新型冠狀病毒性肺炎的重要診療決策依據。2月5日，國家衛(wèi)生健康委員會最新發(fā)布的《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第五版）》中明確指出：“疑似病例具有肺炎影像學特征者，為臨床診斷病例?！?/p>

華先勝表示，在這一領域存在著一定的技術門檻，目前大家都在各自能夠影響的范圍內提供服務，這是一件好事。每個團隊都有自己獨特的技術，算法的創(chuàng)新。達摩院的優(yōu)勢是利用了阿里云的云服務，使得算法得以快速推進落地應用，讓更多的醫(yī)院享受到該技術。

新京報記者 梁辰

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