疫情早期，由于确诊案例样本量少，医疗机构缺少高质量临床诊断数据，核酸检测作为病原学证据被公认为新冠肺炎诊断的主要参考标准。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，CT影像临床诊断结果可作为新冠肺炎病例判断的标准之一。

但在临床诊断过程中，医生人肉辨别CT影像效率较低，据了解，一位新冠肺炎病人的CT影像大概在300张左右，每诊断一个病例，影像医生的耗时大约为5-15分钟。

为了提升新冠肺炎的临床诊断效率，达摩院基于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，可在20秒内快速完成新冠肺炎影像的分析，分析结果准确率达96%，大幅提升诊断效率。AI还能并直接算出病灶部位的占比比例，进而量化病症的轻重程度。

2月21日，记者获悉，达摩院医疗AI已在湖北、上海、广东、江苏等16个省市的26家医院上岗，截至目前，达摩院AI已对3万个临床疑似新冠肺炎病例CT影像进行了诊断，单个病例影像分析可在20秒内完成，准确率达到96%。据介绍，该技术将很快在全国100多家新冠肺炎定点医院完成部署应用。

达摩院算法专家徐敏丰表示，“AI已经成为临床医生提升诊断效率的重要手段，尤其在细微区别的CT影像分析上远远高于医生肉眼的效率，可以预见未来AI还将在更多的疾病诊断中会发挥价值。”

据悉，达摩院正与合作伙伴卫宁健康加快技术推广。该技术将很快在全国100多家新冠肺炎定点医院完成部署应用。

作者：袁婧
编辑：王梓含
责任编辑：刘栋

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