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断链之后
 

用5,000个肺炎CT与算法防疫 阿里云和武汉金银潭医院合作筛检基因序列

阿里巴巴达摩院和阿里云,共同开发机器学习与深度学习模型,快速辅助医护人员判别肺炎CT影像。阿里云

2020年2月,阿里云免费开放所有人工智能(AI)、深度学习算法,协助全球新药研发、疫苗开发、病毒分析的包括学校、医院等公共科学研究机构。在新型冠状病毒的研究上,也与全球健康药物研发中心(GHDDI)合作开发人工智能药物研发和大数据平台,同时也与金银潭医院进行新型冠状病毒的筛检、基因序列等相关合作,阿里云智能市场营销与公共事务部总经理刘湘雯表示,希望藉由机器学习与深度学习的效能与智能,加速辅助诊断的效益,在疫情肆虐的当下,能够增益医疗人员的工作。

比对基因 云端就办得到 落实远程生技、医疗、照护、研究

象是过去与现在的冠状病毒的历史药物研发数据挖掘数据、集成、开放临床前、临床相关数据资源、计算靶点、药物分子性质等都是在对抗疫情时相当重要的工作。此外,也希望开放基因运算服务,能够协助全球顶尖的病毒研究机构,在云端就能够比对病毒基因,目前的案例都已能在1分钟内完成比对,并进一步了解病毒可能的变异。

近期也与武汉金银潭医院合作,开放病原总体基因组检测平台,藉著达摩院医疗AI技术,将这次的新型冠状病毒与其它约1.7万种病原微生物的全基因组序列检测一次完成,进而降低并发感染状况。

高通量检测将12小时检验缩短至2小时

刘湘雯分享,达摩院与杰毅生物技术公司合作研发的自动化全基因组检测分析平台,已于浙江省疾控中心上线。平台主要是缩短人工处理检测过程。而建置过程中,也是针对这次的新型冠状病毒基因的特征分析,同时基于PDB蛋白质资料库等公共数据优化算法。

传统病毒基因分析流程,包括了人工处理样本标记、分装、核酸提取、PCR检验上机检测、数据报告分析等过程,而全自动高通量测序建库仪,则把一般人工所需要的12个工时缩短至2小时。同时数据化检测结果,再由达摩院的算法分析。目前检测分析平台会先在浙江省全省医院使用,之后才拓广至全中国。

CT影像判读技术

达摩院与阿里云共同开发的CT影像诊断系统,目前20秒内的判读准确度达96%,2月中已于郑州岐伯山医院使用,现已在全中国160多家医院落地,包括武汉市第六医院、上海市大华医院、江苏无锡虹桥医院,累计诊断临床疑似病例达6万多例。

因为这次2019年新型冠状病毒所引起的肺炎,诊断主要参考标准是病原学证据的核酸检测CT影像并不能作为判断依据。对此,达摩院算法专家顾斐博士分析,目前医院普遍采用核酸检测方法,只能检测到病毒基因的局部,一旦病毒发生变异,就可能出现漏检的情况。

新型冠状病毒大数据渐成形 数据越多 研究越能够当作医疗场域应用参考

疫情发展快速使得临床的诊断数据不断增加,中国国家卫健委等相关单位,陆续公布肺炎的CT临床诊断结果,也让大数据分析工具有了用武之地。但是,即便有了数据,判读CT仍需要很多专业的放射师与相关人员,原因在于这次的肺炎患者的影像特征,通常是单肺或双肺出现多发、斑片状或节段性毛玻璃状病灶等非常细微,必须经过约莫5~15分钟的肉眼分析,才能判读出变化。

除此之外,一位确诊病患或是疑似病患的CT影像,大约会有300张上下,对于临床医生的诊断来说,是非常大的负担。希望协助医师增加效率、与时间赛跑,达摩院医疗AI团队集成新式诊疗方案、钟南山等多位权威团队发表这次的新型冠状病毒病人临床特征论文,再加上5,000多个CT病例让机器学习训练样本的病灶纹理,研发出了全新的AI算法。

不仅透过自然语言处理(NLP)回顾数据,也使用卷积神经网络(CNN)训练CT影像的辨识网络,现在模型已能快速分辨出最新的肺炎影像,以及过往的病毒性肺炎影像的区别,最终识别准确率高达96%。此外,也能提供病灶部位的占比,进而量化病症的轻重程度。

蔡腾辉

DIGITIMES电子时报智能医疗主编蔡腾辉Mark Tsai
专注研究智能医疗产品技术服务导入场域时,所遇到的困难症结与如何克服要点。
精通中英德语,热爱挑战与Swing Dance。
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