在人工智能技术快速发展的今天,抗击新冠肺炎疫情同样可以看到AI的助攻。南开大学计算机学院程明明教授团队联合北京推想科技有限公司研发的新冠肺炎CT影像AI筛查系统,已在包括湖北在内的国内40家医院应用部署,辅助医生开展新冠肺炎快速诊断、程度评估、病程动态监测等工作。截至3月12日,该系统已持续运行50余天,累计检测筛查8.1万病例,协助医生确诊新冠肺炎6000余例,系统敏感度(正确确诊率)98.3%,特异度(正确排除率)81.7%。该系统完成一个300张CT影像的病例的计算,只需10秒左右。
肺部CT影像是新冠肺炎诊断的重要手段之一。然而,疫情爆发后,快速增长且基数庞大的待诊病人数量让一线医生面临巨大压力,长时间的连续工作也直接影响医生的诊断效率和准确率。同时,疫情波及地域广泛,基层医院缺乏经验,诊断新冠肺炎同样面临严峻挑战。
1月中旬,南开大学与推想科技的联合项目团队深入疫情最为严重的湖北省武汉市,第一时间将此前积累的基于肺炎、肺结核CT影像智能识别技术部署应用于武汉市同济、中南等医院,辅助医生快速诊断新冠肺炎,并在运行过程中,持续收集新发数据,不断优化新冠肺炎智能识别与定位性能。
早在2019年初,南开大学与推想科技就开始了人工智能技术用于CT影像诊断的相关研究,在基于CT影像的肺结核识别、肺结节检测等方面取得了系列突出成果。他们在所构建的大型实验数据集(超越之前国际最大数据集10倍以上)上进行了相关实验,以生物安全3级实验室细菌培养6周后得到的确诊数据作为“金标准”,使基于人工智能技术的CT影像筛查敏感度和特异度的平均值,都超越了三甲医院主任级医师判断结果的平均准确率。
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来源:南开大学新闻中心新媒体中心
记者:吴军辉
图片由研究团队提供
编辑:张子瑞
审校:马长虹 冀宁
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