新型肺炎ct影像表现_达摩院最新AI诊断技术：新冠肺炎CT影像识别准确率达96%

AI正在成为防疫和控制战争的“新武器”。2月15日，达摩研究所和阿里云联合开发了一套新的人工智能诊断技术，用于临床诊断新的冠状肺炎。人工智能能够在20秒内准确解读疑似新冠病例的CT图像，分析结果的准确率达到96%，大大提高了诊断效率该算法已在河南省郑州市小汤山引入，用于辅助临床诊断，将于明天(2月16日)推出在

新皇冠流行初期，由于确诊病例样本量小，医疗机构缺乏高质量的临床诊断数据，核酸检测作为病原学证据被公认为新皇冠肺炎诊断的主要参考标准。随着临床诊断资料的积累，新冠状动脉肺炎的影像学特征逐渐清晰，CT影像诊断结果变得越来越重要根据国家卫生和健康委员会公布的第五版诊断和治疗计划，临床诊断不需要依赖核酸检测结果，并且CT图像临床诊断结果可以用作判断新的冠状肺炎病例的标准

例初治肺炎患者的CT胸片表现为多发单肺或双肺、斑片状或节段性磨玻璃密度影等轻微改变。一例新诊断肺炎患者的CT图像约300张，给医生的临床诊断带来很大压力。医生对病例的CT图像进行肉眼分析需要大约5-15分钟。

达摩医院医学人工智能团队率先突破训练数据不足的局限，依据最新诊疗方案和钟南山等权威团队发表的关于新发肺炎患者临床特征的论文，并与浙江大学第一附属医院、龙昌嘉、谷坡医院等机构合作。基于5000多个病例的CT图像样本数据，通过学习训练样本的病变纹理，建立了人工智能算法模型。