一、疫情發(fā)展情況

  全國(guó)防疫工作如火如荼、有條不紊的進(jìn)展著。從疫情實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)報(bào)告中可以看到，國(guó)內(nèi)疫情在2020年2月16日確診病例達(dá)68595例，疑似病例達(dá)8228例，治愈病例達(dá)9667例，死亡病例達(dá)1667例。

 
2、IgM抗體快速檢測(cè)試劑盒

  這款新型的試劑盒相比于之前診斷所用的RT-PCR核酸檢測(cè)相比，使用起來更加簡(jiǎn)潔、高效。軟板廠發(fā)現(xiàn)，該試劑盒僅需采取一滴血，就可在15分鐘內(nèi)肉眼觀察獲得檢測(cè)結(jié)果，且患者的血漿稀釋500至1000倍后，仍能檢測(cè)出陽(yáng)性條帶。

 
  目前，這種新型試劑已經(jīng)批量的送往武漢、黃岡等疫情重災(zāi)區(qū)，與病毒核酸實(shí)驗(yàn)聯(lián)合用于檢測(cè)病毒感染。

  醫(yī)院對(duì)疑似病例進(jìn)行靜脈采血或者末梢采血，采血量約10ul，大概相當(dāng)于一滴血的質(zhì)量，之后通過試劑加樣，15分鐘內(nèi)通過目測(cè)和儀器檢測(cè)進(jìn)行判讀，就可以明確患者的診斷了。

 
3、影像學(xué)檢查

  放射學(xué)診斷是新型冠狀病毒（2019-nCoV）肺炎診療過程中的重要一環(huán)。近日，中華醫(yī)學(xué)會(huì)放射學(xué)分會(huì)牽頭組織全國(guó)委員、心胸學(xué)組部分委員和國(guó)內(nèi)相關(guān)醫(yī)院討論編寫了專家推薦意見。放射學(xué)診斷不是確診方法，但作為早期篩選具有重要意義，放射學(xué)檢查流程如下：

 
 
三、達(dá)摩院聯(lián)合阿里云研發(fā)全新AI診斷技術(shù)

  達(dá)摩院聯(lián)合阿里云針對(duì)新冠肺炎臨床診斷研發(fā)了一套全新AI診斷技術(shù)，AI可以在20秒內(nèi)準(zhǔn)確地對(duì)新冠疑似案例CT影像做出判讀，分析結(jié)果準(zhǔn)確率達(dá)到96%，大幅提升診斷效率。明日即將啟用的河南鄭州小湯山已經(jīng)引入該算法輔助臨床診斷。

  據(jù)介紹，核酸檢測(cè)作為病原學(xué)證據(jù)被公認(rèn)為新冠肺炎診斷的主要參考標(biāo)準(zhǔn)。隨著臨床診斷數(shù)據(jù)的積累，新冠肺炎的影像學(xué)大數(shù)據(jù)特征逐漸清晰，CT影像診斷結(jié)果變得愈發(fā)重要。電路板廠了解到，根據(jù)國(guó)家衛(wèi)健委公布的診療方案第五版，臨床診斷無需依賴核酸檢測(cè)結(jié)果，CT影像臨床診斷結(jié)果可作為新冠肺炎病例判斷的標(biāo)準(zhǔn)。

  而新冠肺炎患者的CT胸片的影像特征表現(xiàn)為單肺或雙肺多發(fā)、斑片狀或節(jié)段性磨玻璃密度影等細(xì)微變化。一位新冠肺炎病人的CT影像大概在300張左右，這給醫(yī)生臨床診斷帶來巨大壓力，醫(yī)生對(duì)一個(gè)病例的CT影像肉眼分析耗時(shí)大約為5-15分鐘。

 
  達(dá)摩院醫(yī)療AI團(tuán)隊(duì)基于當(dāng)前最新的診療方案、鐘南山等多個(gè)權(quán)威團(tuán)隊(duì)發(fā)表的關(guān)于新冠肺炎患者臨床特征的論文，突破了訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足的局限，基于5000多個(gè)病例的CT影像樣本數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本的病灶紋理，研發(fā)了全新的AI算法模型。通過NLP自然語(yǔ)言處理回顧性數(shù)據(jù)、使用CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練CT影像的識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，AI可以快速鑒別新冠肺炎影像與普通病毒性肺炎影像的區(qū)別，最終識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)96%。AI每識(shí)別一個(gè)病例平均只需要不到20秒，大大提高診斷效率，減輕醫(yī)生壓力。

  值得一提的是，在 CT 影像識(shí)別算法之外，達(dá)摩院還與阿里云研發(fā)了輔助診斷算法，該算法可以根據(jù)患者基本信息、癥狀、實(shí)驗(yàn)室檢查結(jié)果、流行病學(xué)史、影像報(bào)告等多維信息，進(jìn)一步幫助輔助醫(yī)生制定科學(xué)的治療方案。
可見，隨著疫情中相關(guān)診療數(shù)據(jù)的不斷增加和人們對(duì)于疫情認(rèn)知的逐漸深入，AI 能夠起到的作用越來越多——這是一件好事。