天下網(wǎng)商記者 王安憶
還記得這張照片嗎？這是一位負(fù)責(zé)CT檢查的醫(yī)生，在抗疫一線連續(xù)奮戰(zhàn)20小時之后，精疲力盡睡倒在地。
這樣的場景，看著讓人心疼。為了盡可能減輕一線醫(yī)生的負(fù)擔(dān)，阿里巴巴達(dá)摩院聯(lián)合阿里云，新研發(fā)了一套“新冠病毒AI輔診助手”技術(shù)，可在20秒內(nèi)準(zhǔn)確判讀新冠疑似案例CT影像，自動判斷患者患上新冠肺炎概率，分析結(jié)果準(zhǔn)確率達(dá)到96%，大幅提升診斷效率。
目前， 有“河南小湯山”之稱的鄭州岐伯山醫(yī)院已經(jīng)引入該算法用于輔助臨床診斷 。接下來，該技術(shù)還將在湖北、廣東、安徽等地近100家醫(yī)院落地，為更多的一線醫(yī)生分擔(dān)壓力。
在這場抗擊疫情的大戰(zhàn)中，阿里AI算法已多次大顯身手。早在2月1日，浙江省疾控中心便上線自動化的全基因組檢測分析平臺。利用阿里達(dá)摩院研發(fā)的AI算法，可將原來數(shù)小時的疑似病例基因分析縮短至半小時，大幅縮短確診時間，并能精準(zhǔn)檢測出病毒的變異情況。
達(dá)摩院算法專家設(shè)置基因檢測分析參數(shù)
此次，阿里巴巴達(dá)摩院和阿里云聯(lián)合出品的“新冠病毒肺炎 AI 輔診助手”，則可以快速鑒別新冠肺炎、普通病毒性肺炎及健康肺部的影像，最終識別準(zhǔn)確率高達(dá)96%。據(jù)統(tǒng)計，AI每識別一個病例，平均只需要不到20秒。
根據(jù)國家衛(wèi)健委公布的診療方案第五版，除核酸檢測外，CT影像臨床診斷結(jié)果也可作為新冠肺炎病例判斷的標(biāo)準(zhǔn)。
事實上， CT是一種肺炎疾病診斷的影像學(xué)方法，主要用于臨床診斷，而核酸檢測是新型冠狀病毒的病源學(xué)診斷方法。兩者結(jié)合，是目前最有效診斷方法。
新冠肺炎患者的CT胸片，影像特征表現(xiàn)為單肺或雙肺多發(fā)、斑片狀或節(jié)段性磨玻璃密度影等細(xì)微變化。一位病人的CT影像大概有300張左右，而醫(yī)生對一個病例的CT影像肉眼分析耗時大約為5-15分鐘，這給醫(yī)生臨床診斷帶來巨大壓力。
利用AI對CT影像進(jìn)行智能檢測和識別，是達(dá)摩院醫(yī)療團(tuán)隊一直在做的事。此前，達(dá)摩院就通過AI幫助醫(yī)生快速診斷肺結(jié)節(jié)病癥，還舉辦過針對“肺部CT多病征智能診斷”的天池大賽。
天池大賽中常規(guī)肺炎圖像（僅供演示使用）
“正因為達(dá)摩院有這樣的技術(shù)積累，在疫情下，才更要站出來。” 許敏豐是阿里巴巴達(dá)摩院機(jī)器智能技術(shù)算法專家，他與另外4名來自不同部門的達(dá)摩院專家于2月4日接到任務(wù)，要借助AI技術(shù)對新冠疑似案例CT影像做出判讀。而留給這支臨時團(tuán)隊的時間，只有一周左右。
攻克技術(shù)難題，不能砸了“達(dá)摩院”招牌
鄭州岐伯山醫(yī)院于2月6日驗收移交
作為新冠肺炎確診患者定點救治醫(yī)院，鄭州岐伯山醫(yī)院在鄭州市第一人民醫(yī)院港區(qū)醫(yī)院原址上改擴(kuò)建，于2月6日驗收移交。
此時，阿里云以信息化建設(shè)項目總集成方身份入場。經(jīng)過一周徹夜奮戰(zhàn)，完成了需求確認(rèn)、部署安裝、聯(lián)調(diào)測試、培訓(xùn)指導(dǎo)等一系列工作，能支撐醫(yī)院50多個子業(yè)務(wù)系統(tǒng)、40多類信息化設(shè)備、700多套硬件設(shè)施的運(yùn)轉(zhuǎn)。實現(xiàn)了患者從建檔、診療到康復(fù)的全流程、全業(yè)務(wù)場景的智能化協(xié)同管理。
阿里云工程師助陣鄭州“小湯山”
前線有阿里云工程師為信息化布陣，后方則由達(dá)摩院算法團(tuán)隊提供技術(shù)支持。
達(dá)摩院算法團(tuán)隊在4天內(nèi)就構(gòu)建出一個識別模型。許敏豐記得，模型剛出來，團(tuán)隊就在小范圍數(shù)據(jù)集上做測試，已經(jīng)能識別出新冠肺炎的病例。但工程師們認(rèn)為，要在臨床診斷使用，這樣的模型還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。
許敏豐提到，不同于普通疾病，新冠肺炎屬于新病種，疫情發(fā)生之初，全球尚無充足的臨床數(shù)據(jù)，更無標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)集，而且各大醫(yī)療機(jī)構(gòu)的CT設(shè)備存在差異，不同廠家生產(chǎn)的CT設(shè)備，就算照射的部位完全相同，也可能因為設(shè)定參數(shù)不同，得出差異化的數(shù)據(jù)。
另一方面，新冠肺炎病例的影像學(xué)表現(xiàn)，與很多其他病毒性肺炎——如流感、呼吸道合胞病毒、腺病毒感染等比較類似，很難鑒別性診斷一般病毒性肺炎和新冠肺炎。
AI自動識別新冠肺炎病例CT胸片
AI必須攻克這些難題，才能從細(xì)微差別的CT影像中做出精準(zhǔn)分析。
“繼續(xù)改進(jìn)！這可不能砸了團(tuán)隊的招牌啊。”已是凌晨，上哪去要最重要的“數(shù)據(jù)”呢？
首先派上用場的是原有存量數(shù)據(jù)。團(tuán)隊通宵達(dá)旦，調(diào)取出天池大賽中“肺部CT多病征智能診斷”的數(shù)據(jù)，另一方面，達(dá)摩院還加緊與外部機(jī)構(gòu)協(xié)作，與浙大一院、萬里云、長遠(yuǎn)佳和古珀醫(yī)院等多家機(jī)構(gòu)合作，很快就突破了訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足的局限。
最終，達(dá)摩院基于 5000 多個病例的CT影像樣本數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)、訓(xùn)練了樣本的病灶紋理，通過NLP自然語言處理回顧性數(shù)據(jù)、使用CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練CT影像的識別網(wǎng)絡(luò)。
團(tuán)隊由此研發(fā)的全新 AI 算法模型，最終達(dá)到了輔助臨床診斷的要求。
將在近100家醫(yī)院落地就在正式上線鄭州岐伯山醫(yī)院的前兩天，這套CT影像AI算法又經(jīng)歷了一次測試。
阿里工程師現(xiàn)場調(diào)試CT影像AI產(chǎn)品
這天，許敏豐得知，上午9點，會有鄭州市領(lǐng)導(dǎo)前往岐伯山醫(yī)院視察工作，還要試驗他們的AI系統(tǒng)。
一份健康病例、一份確診病例、一份疑似病例，通過AI是否都能識別出來？許敏豐在北京的家中坐立不安，守在電腦屏幕前，開著釘釘群聊頁面，他守候著前線第一時間傳來的消息。
差不多過了半小時，釘釘響了，“對了，模型全測對了?！?/p>
這套技術(shù)，還能直接算出病灶部位的占比比例，量化、預(yù)測病癥的輕重程度，大幅度提升診斷效率，為患者的治療爭取寶貴時間。不過，許敏豐解釋，這部分仍在初級階段，團(tuán)隊仍在加緊做優(yōu)化。
更值得一提的是，在 CT 影像識別算法之外，達(dá)摩院還與阿里云研發(fā)了輔助診斷算法，該算法可以根據(jù)患者基本信息、癥狀、實驗室檢查結(jié)果、流行病學(xué)史、影像報告等多維信息，進(jìn)一步幫助輔助醫(yī)生制定科學(xué)的治療方案。
阿里云工程師在鄭州岐伯山醫(yī)院
“一是替醫(yī)師分擔(dān)壓力，二是對未接診過新冠肺炎病例的醫(yī)生或低年資醫(yī)生有利，三是提供有效診斷鑒別的一個提示?！?許敏豐希望，有更多的醫(yī)院能用上這套系統(tǒng)。
目前，除了率先落地的鄭州岐伯山醫(yī)院，該算法將在本周完成在湖北、廣東、安徽等地近100家醫(yī)院的技術(shù)落地，AI 算法將在新冠肺炎診斷中發(fā)揮出更大的價值。
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