自新冠肺炎疫情爆發(fā)以來，科技公司使用技術手段抗擊疫情受到社會各界廣泛關注，AI人工智能在這場”抗疫“戰(zhàn)斗中做出了突出的貢獻。

2月初，工信部發(fā)布《充分發(fā)揮人工智能賦能效用協(xié)力抗擊新型冠狀病毒感染的肺炎疫情倡議書》，呼吁充分利用人工智能對抗新型冠狀病毒感染，彌補疫情防控短板，快速推進產業(yè)化生產和應用服務。并且提出優(yōu)化AI算法和計算能力，輔助病毒基因測序、疫苗／藥物開發(fā)、蛋白質篩選等藥物研發(fā)。

包括阿里云等在內的云計算廠商迅速宣布面向科研機構與醫(yī)療機構免費開放AI算力，助力相關檢測工作效率提升。而隨著疫情不斷發(fā)展，阿里巴巴的AI“抗疫”行動仍在繼續(xù)，并且大放異彩。

AI輔診助手正式上線

2月15日，阿里云宣布，機器人同事“新冠狀病毒肺炎助手”正式受聘于鄭州“小湯山”——鄭州齊伯山醫(yī)院。

由達摩院和阿里云共同研發(fā)的“新冠病毒肺炎AI輔診助手”可大大提高臨床診斷效，。AI可以在20秒內準確解讀新冠疑似病例的CT圖像，從而自動判斷患新冠肺炎的概率，并計算病變體積。該AI輔助診斷技術已于2月16日在河南鄭州小湯山開放。

AI識別CT影響的原理

根據(jù)國家衛(wèi)健委公布的診療方案第五版，臨床診斷不依賴于核酸檢測結果，臨床CT影像診斷結果可作為判斷新發(fā)冠狀肺炎的依據(jù)。新型冠狀病毒患者的CT胸片表現(xiàn)為單肺或多肺、斑片狀或節(jié)段性磨玻璃密度影等。

據(jù)了解，達摩院的醫(yī)學人工智能團隊基于最新的診斷和治療計劃、鐘南山出版和其他權威的團隊發(fā)表的有關新冠肺炎患者的臨床特點，并與一些機構合作，研究的CT圖像樣本數(shù)據(jù)超過5000例，學習訓練樣本的紋理，努力開發(fā)一種新的人工智能算法模型。

人工智能通過 NLP 自然語言處理回顧性數(shù)據(jù)、利用CNN卷積神經網絡訓練CT圖像識別網絡，可以快速識別出新的冠狀動脈肺炎圖像與普通病毒性肺炎圖像的區(qū)別，識別準確率高達96％。而且人工智能識別一個病例的時間不到20秒，大大提高了診斷效率，減輕了醫(yī)生的壓力。

據(jù)達摩院透露，除了河南鄭州小湯山醫(yī)院外，人工智能輔助診斷還將在湖北、廣東和安徽等地的近100家醫(yī)院進行開展。

AI算法進行病例基因分析

這并不是達摩院第一次展示它在抗疫方面的技術力量。疫情爆發(fā)后，達摩院專家第一時間趕赴浙江省疾病預防控制中心，分析新型冠狀病毒基因的特征，并且推出多個算法模型。

2月1日，浙江省疾病預防控制中心推出了全自動全基因組檢測分析平臺，該平臺由浙江省疾病預防控制中心聯(lián)合達摩院和杰毅生物聯(lián)合研發(fā)。

該平臺采用不同于核酸檢測方法的全基因組檢測技術，對疑似病例的病毒樣本進行全基因組序列分析比對，能夠有效防止病毒變異產生的漏檢，并將原需數(shù)小時的全基因分析流程減少到半小時，大幅提高疑似病例的確診速度和準確率。

借助阿里達摩院研發(fā)的AI算法，原來數(shù)小時的疑似病例基因分析縮短至半小時，加上杰毅生物技術的新型檢測設備，大幅縮短疑似患者確診時間。

達摩院介紹，這一平臺還能有效防止病毒變異產生的漏檢，并精準檢測出可能存在的病毒變異情況，為后續(xù)疫苗與藥物研發(fā)提供支撐。

浙江省疾控中心基因測序負責人孫逸博士表示：“該平臺基于阿里云的強大算力與達摩院新算法可以為病毒的解析提供支撐，基于該平臺，未來還可以在短時間內將檢測范圍覆蓋整個確診病例，也為后續(xù)疫苗與藥物研發(fā)打下了堅實基礎。”