記者日前從複旦大學獲悉，由複旦科研團隊攻關的人工智能輔助診斷技術，可以幫助臨床進行更高效診斷。該團隊目前取得的應用數據顯示，該技術對新冠肺炎類型診斷的假陰性在7%左右（核酸檢測假陰性爲30%-50%）。2月21日，該輔助診斷設備系統已進入專門收治新冠肺炎患者的上海公共衛生臨床中心進行聯試聯調。
1月29日，由複旦大學副校長張志勇牽頭，複旦大學計算機科學技術學院和大數據研究院聯合上海市公共衛生臨床中心放射科，正式啓動2019-nCoV肺炎影像學AI智能輔助診斷相關研究工作，旨在通過AI智能算法，實現2019-nCoV肺炎與其他病毒性肺炎、細菌性肺炎的影像分類識別及病竈檢測，幫助臨床進行更高效診斷。
“影像科醫生診斷一個病例要看400層左右的影像，加上前後對比，最快也需要5-10分鍾，而AI智能算法只需要幾秒鍾。”複旦大學計算機科學技術學院教授薛向陽介紹，AI智能算法在秒級時間內能幫助醫生預發現病竈發生區域，從而大幅度縮短醫生的讀片時間，提高診治效率。
（原題爲《複旦AI診斷技術加入戰“疫”》）
責編：任鑫恚