“目前診斷新冠肺炎的金標準只能依賴核酸檢測的結果，但是核酸檢測也有一定的假陰性率。而用天河平臺的AI+CT系統判斷新冠肺炎的結果能達到83%的準確率，10秒即可完成新冠肺炎CT影像分析。所以這個系統可以幫助一線醫生快速準確地獲取結果，提高篩查診斷能力。”天津醫科大學腫瘤醫院副院長徐波教授說，他提到的“新冠肺炎CT影像綜合分析AI輔助系統”日前已在天津上線。
徐波作為中國抗癌協會腫瘤人工智能專業委員會主任委員，牽頭組建研究團隊，聯合國家超級計算天津中心和國內多家醫療機構，共同搭建“新冠肺炎CT影像綜合分析AI輔助系統”。
“新冠肺炎CT影像綜合分析AI輔助系統”依託“天河人工智能創新一體化平臺”，基於CT影像圖片，包含影像學分析子系統和AI分析子系統。影像學分析子系統通過分析肺實變、磨玻璃影、鋪路石等典型特徵給出肺炎影像分析結論，AI分析子系統用於區分普通病毒肺炎與新冠肺炎，增強對不同類型肺炎的篩查甄別能力。研究團隊收集400餘例確診新冠肺炎與典型病毒性肺炎的CT圖像，經過持續攻關和研發測試，證實該系統測試的總準確度超83%，初步實現了基於CT影像的新冠肺炎特徵檢測，將作為創新成果和輔助手段，有效助力當前疫情下新冠肺炎的排查與分析。
徐波介紹：“天河平臺的AI+CT系統有兩個層面上的判斷，一個是判斷病毒性肺炎的準確率，第二層意義是幫助判斷是普通病毒性肺炎還是新冠肺炎。這個過程對新冠肺炎的防控非常關鍵。”目前的系統精度建立在已掌握數據基礎上的可信度，後續隨著研發和數據更新，還將不斷對平臺能力與實用性進行完善。
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