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国内人工智能方向

2020-08-04

2020年注定是不平凡的一年,新型冠状病毒肆虐全球,对于每个人来说都是一场灾难。

根据丁香园统计的数据,截止到2020年5月29日,全球新冠(COVID-19)累计确诊病例5,593,631人,累计死亡353,334人。虽然中国疫情已经进入尾声,但是全球疫情新增确诊病例却呈现持续上升趋势。毫无疑问,COVID-19不是一座城市的疫情,也不是一个国家的疫情,而是全世界的疫情没有人能够置身事外,需要共同面对。

诊断一位患者,医生要肉眼阅读数百幅CT影像

一般来说,一个病人的CT影像包含数百张切面,即使经验丰富的医生也需要花费大约15-20分钟的时间去阅读CT影像,才能得到准确的诊断。在新冠疫情爆发期,疑似患者的CT影像被证实成为筛查新冠肺炎的高效手段,这就代表每个医生每天需要进行批量CT影像的读片判断,无疑这个工作量是惊人的。同时依靠医生肉眼识别病灶微小的变化会花费大量时间,不仅诊断效率低,也会造成医生压力大,患者等待时间长。

50万份CT训练,澳科大开发新冠肺炎AI辅助诊断系统

在疫情初期,澳门科技大学医学院张康教授团队便携手中国科学院、国家生物信息中心、清华大学、中山大学孙逸仙纪念医院、广州再生医学与健康广东省实验室、四川大学华西医院等团队,联合应急开发了基于胸部CT和X-ray影像学的新冠肺炎AI辅助诊断系统。

该科研团队在分析了超50万份临床影像学数据的基础上,利用了深度学习、迁移学习、语义分割等多种人工智慧前沿技术,辅助临床医生进行新冠 肺炎的快速诊断和定量分析。该AI模型以高精准度和高效率的优势,不仅可以辅助临床医生做诊断决策,提高诊断准确率,还可以减少其工作量,加快诊断效率,节省患者等待时间。

澳门科技大学医学院张康教授,图片源自澳科大官网

借助阿里云快速部署,实现20秒内CT影像诊断

科研团队需要让新冠肺炎AI辅助诊断系统快速上线使用,实现真正的帮助一线医生快速诊断抗击疫情。由于时间紧急,传统的线下部署方式,要进行设备及线路采购、部署、测试,再将业务部署在线下数据中心,不仅搭建周期长,而且缺乏弹性,很难满足快速部署业务的需求。

经过多次测试和研讨,阿里云以高性能计算全球加速网络极速存储等技术优势取得了澳科大张康团队的信赖。在全球加速网络及GPU性能的保证下,系统将影像科医生阅读CT影像缩短至20秒内,且平均准确率高达90%。

阿里云GA,30分钟实现全球加速网络部署

新冠肺炎AI辅助诊断系统想要实现一处部署,全球服务,首先要解决网络连接问题。一张稳定、高速的全球网络可以保证全球科研机构及移动办公的个人,随时随地快速上传CT文件及下载分析结果,从而实现科研成果的全球规模化应用。

阿里云为此次新冠肺炎AI诊断系统的部署提供了全球加速解决方案,通过全球加速GA产品,依托阿里巴巴遍布全球的优质传输网络,可以有效提升全球数据访问的稳定性。GA内置的TCP协议优化能力,还可以大幅提升传输性能。尤为值得一体的是,传统的专线部署周期长达数月,而采用阿里云GA构建的全球加速网络,只需要30分钟部署时间,为业务系统的快速上线提供了基础保障。

当前该系统已经在武汉市金银潭医院、中山大学孙逸仙纪念医院、中山大学第三附属医院、广州医科大附属第一医院、湖北宜昌市中心人民医院、 安徽医科大学第一附属医院、新疆喀什地区第一人民医院、四川大学华西医院、澳门科技大学、美国、巴西、伊拉克等地部署,接下来会在全国及世界范围内推广应用。阿里云洛神网络团队协助高校及科研机构,用科技抗击疫情,为全球抗击COVID-19贡献一份力量。

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