2月15日，达摩院联合阿里云针对新冠肺炎临床诊断研发了一套全新AI诊断技术，AI可以在20秒内准确地对新冠疑似案例CT影像做出判读，分析结果准确率达到96%，大幅提升诊断效率。

达摩院医疗AI团队基于当前最新的诊疗方案、钟南山等多个权威团队发表的关于新冠肺炎患者临床特征的论文，与浙大一附院、万里云、长远佳和古珀医院等多家机构合作，率先突破了训练数据不足的局限，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。

据介绍，通过NLP自然语言处理回顾性数据、使用CNN卷积神经网络训练CT影像的识别网络，AI可以快速鉴别新冠肺炎影像与普通病毒性肺炎影像的区别，最终识别准确率高达96%。AI每识别一个病例平均只需要不到20秒，可有效减轻医生压力。此外，AI还能直接算出病灶部位的占比比例，进而量化病症的轻重程度，大幅提升临床诊断效率。2月16日启用的河南郑州小汤山已经引入该算法辅助临床诊断。

据悉，在CT影像识别算法之外，达摩院还与阿里云研发了辅助诊断算法，该算法可以根据患者基本信息、症状、实验室检查结果、流行病学史、影像报告等多维信息，进一步帮助辅助医生制定科学的治疗方案。