新冠狀病毒蔓延之下，醫(yī)生需要尋求更加快捷的診斷方式。除了試劑檢測之外，胸部CT的影像識別也成為了篩查病人的主要手段。然而，一張張片子通過人眼檢測顯然是耗時又耗力，科技公司的人工智能技術(shù)就在這里體現(xiàn)了優(yōu)勢。
2月15日，阿里巴巴旗下達摩院和阿里云宣布研發(fā)出一套針對新冠狀病毒肺炎臨床人工智能診斷技術(shù)，可以在20秒內(nèi)做出CT影像的判斷，分析結(jié)果正確率達到96%。16日，河南版“小湯山醫(yī)院”（鄭州岐伯山醫(yī)院）率先采用。五天后，阿里巴巴披露，使用范圍擴大到湖北、上海、廣東、江蘇等16個省市26家醫(yī)院，并已對3萬個疑似病例進行診斷。接下來，其將在百家醫(yī)院完成部署應用。
阿里巴巴集團副總裁、達摩院高級研究員華先勝接受新京報記者獨家專訪時表示，能夠快速應用起來，主要是源于達摩院醫(yī)療人工智能團隊在CT影像分析領(lǐng)域已經(jīng)有四年的研究基礎(chǔ)，對肺部各種診斷都曾有過研究。這是一個擁有幾十名研究者的團隊。
2017年7月，國際肺結(jié)節(jié)檢測大賽LUNA16上，華先勝當時負責的iDST（達摩院前身）視覺計算團隊創(chuàng)新地使用了單階段方法，機器全自動讀取病人的CT序列，直接輸出檢測到的結(jié)果憑借89.7%的平均召回率打破紀錄，奪得冠軍。
這次疫情發(fā)生后，“團隊成員就開始關(guān)注了”，華先勝告訴新京報記者，以往研究的技術(shù)模型具有比較強的普適性，所以就可以針對此次疫情的檢測要求做出調(diào)整。研發(fā)初期該團隊利用小數(shù)據(jù)就可以懸鏈模型，隨后可通過引入更多的數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化。最初的樣本中新冠狀病毒患者的比例是五分之一。
2月10日，達摩院團隊從醫(yī)療影像行業(yè)合伙伙伴那里，拿到了樣本數(shù)據(jù)，進行AI模型的訓練。通過兩天時間就研發(fā)出了第一版的算法模型，并且在云端的接口也都準備好了。又經(jīng)過兩天的調(diào)試優(yōu)化后，便開始與醫(yī)院對接部署，并通過公共云輸出其能力。
由于鄭州岐伯山醫(yī)院原本就由阿里云參與IT系統(tǒng)建設，在一線有很多阿里云的員工，對接更為方便，也因此首先開始使用這套系統(tǒng)幫助醫(yī)生快速篩查新冠肺炎病例。這套系統(tǒng)可以將原本醫(yī)生觀看CT片得出結(jié)論的時間（5到30分鐘）縮短至20秒，而且這還包含了數(shù)據(jù)上傳和結(jié)果回傳的時間。
對于如何進一步提升準確率，華先勝表示，一般深度學習的模型從一個問題過度到另一個問題的時候，并不需要大量樣本，就能拿到一個還不錯的模型。當然數(shù)據(jù)越多效果更好，這也是深度學習的優(yōu)勢。這次我們訓練的樣本數(shù)據(jù)規(guī)模在業(yè)界已經(jīng)比較領(lǐng)先了。
不僅如此，達摩院的團隊還將負例樣本用于模型訓練，也就是非新冠病毒確診患者的CT影像片子，這樣也可以進一步提升識別的準確率，也就是告訴機器什么不是冠狀病毒患者的特征，以及和其他影像的區(qū)別。但目前這樣的標注需要大量專家，復工前期約5000個樣本量時，研究員們自己參與標注，但量起來后，達摩院將在這方面選擇了產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)助。
與此同時，除了準確率，對于檢測結(jié)果判斷的指標還包括敏感性、特異性等。如果對是否為新冠患者判斷對了，準確率就會增加，這個數(shù)值越高越好，而敏感性是指在所有患者的樣本中的識別準確率，這個指標更為重要，而特異性是指負例樣本。
華先勝表示，今天人工智能的應用還只是醫(yī)療的輔助診斷，因為除了技術(shù)問題，還有法律法規(guī)的問題。事實上，在技術(shù)層面，這個系統(tǒng)已經(jīng)可以幫助醫(yī)生提升效率，為經(jīng)驗還不豐富的醫(yī)生提供有價值的參考，從而使得整個診斷速度加快。但機器也會出錯，這一方面要靠數(shù)據(jù)積累和技術(shù)進一步提升，但更重要的是法律層面的定義，讓人工智能診斷可以被實踐。
不過，華先勝也倡導多種手段應該綜合應用，因為每一個都很難做到100%的準確率，醫(yī)生的使用也應有其一套邏輯。至于臨床應用診斷時，醫(yī)生也會根據(jù)癥狀、主要訴求和以往病史等因素綜合考慮。也就是說，屬于影像學診斷方法的CT影像和屬于病原學證據(jù)的核酸檢測是從兩個不同維度去觀察一個事物，并非取代關(guān)系。
人工智能目前是對已有的數(shù)據(jù)進行學習，而現(xiàn)實的情況非常復雜，臨床數(shù)據(jù)不斷發(fā)生變化，算法也就需要不斷演進、更新。由于病毒發(fā)生變異對肺部影像的影響并沒有那么快，所以這種細微變化是可以通過在線學習不斷去更新，從而調(diào)整算法。但是如果要從簡單的是否判斷，進一步到詳細診斷，那么仍需要系統(tǒng)學習大量的數(shù)據(jù)，才可不斷改進增強。
除鄭州岐伯山醫(yī)院之外，華先勝表示，其他醫(yī)院落地會因為先前的經(jīng)驗而加快。阿里云已經(jīng)準備了多種的部署方式，除了通過合作伙伴的產(chǎn)品接入公共云服務外，也可以通過本地化一體機的方式部署，只不過當前疫情之下，后者可能涉及設備搬運，部署起來速度會慢一些。截至2月23日，已有41家醫(yī)院應用這一套系統(tǒng)，還有100多家正在對接。
事實上，除了阿里巴巴，一些人工智能創(chuàng)業(yè)公司也在布局這一領(lǐng)域。依圖科技表示，其研發(fā)了胸部CT新冠肺炎智能評價系統(tǒng)，并且已在華中科技大學同濟醫(yī)學院附屬協(xié)和醫(yī)院、武漢大學中南醫(yī)院等幾十家抗疫醫(yī)療機構(gòu)上線。商湯方面也推出了相應的解決方案，其目前可以識別出非健康的影像，為醫(yī)生提供警示。
診斷過程中，CT影像已經(jīng)成為新型冠狀病毒性肺炎的重要診療決策依據(jù)。2月5日，國家衛(wèi)生健康委員會最新發(fā)布的《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第五版）》中明確指出：“疑似病例具有肺炎影像學特征者，為臨床診斷病例。”
華先勝表示，在這一領(lǐng)域存在著一定的技術(shù)門檻，目前大家都在各自能夠影響的范圍內(nèi)提供服務，這是一件好事。每個團隊都有自己獨特的技術(shù)，算法的創(chuàng)新。達摩院的優(yōu)勢是利用了阿里云的云服務，使得算法得以快速推進落地應用，讓更多的醫(yī)院享受到該技術(shù)。
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