Ali Dharma Enstitüsünün en son AI anti-salgın raporu:% 96 doğruluk oranıyla 30.000 şüpheli vakanın CT görüntüleri teşhis edildi
Yapay zekanın salgınla mücadeledeki etkisi nedir? Ali Dharma Akademisi'nin ön cephesinden en son savaş raporu:
Ali Dharma Hastanesi'nin tıbbi yapay zeka ekibi tarafından geliştirilen yeni koroner pnömoni BT görüntü tanıma algoritması, 23 Şubat itibarıyla 30.000'den fazla klinik olarak şüpheli vakayı teşhis etti. Gerçek sonuçlar, tek bir vakanın görüntü verilerinin yüklenmesinin ve analizinin% 96 doğruluk oranıyla 20 saniye içinde tamamlanabileceğini göstermektedir.
İlk olarak Zhengzhou "Xiaotangshan" a uygulanan bu algoritma şu anda Hubei, Shanghai, Guangdong ve Jiangsu dahil 16 il ve şehirde 41 hastanede kullanılmaktadır. Daha sonra, yakında ülke genelinde COVID-19 için 100'den fazla belirlenmiş hastanede konuşlandırılacak.
Böyle bir sonuç, Alibaba Dharma Academy'nin uzun yıllardır biriktirdiği teknolojinin doğrudan bir tezahürüdür ve Dharma Akademi'den 30'dan fazla teknik mühendislik uzmanının Ar-Ge desteği vazgeçilmezdir.
Daha da önemlisi bu, anti-salgın süreçte AI teknolojisinin değerinin doğrulandığı anlamına geliyor. Alibaba Group başkan yardımcısı, Dharma Akademisi'nin kıdemli araştırmacısı Hua Xiansheng ve IEEE Üyesi'nin görüşüne göre, bunun tıp endüstrisinin sonraki gelişimi üzerinde derin bir etkisi olacak.
Şu anda en acil görevi, salgına karşı savaşı tamamen kazanmak için hala Dharma Akademisi ve Alibaba Cloud tarafından yürütülüyor.
Anti-salgın acil durum daha yüksek verimlilik gerektirir
Ali Dharma Hastanesi'nin tıbbi yapay zeka ekibi, anti-epidemik süreçte giderek artan kritik yüksek verimlilik talebinden gelen yeni bir koroner pnömoni CT görüntü tanıma algoritması geliştirdi.
Yeni taç salgınının erken aşamasında, nükleik asit testi, yeni taç pnömonisinin teşhisi için ana referans standardıydı. Bununla birlikte, doğrulanmış vakaların örnek sayısındaki artış ve klinik tanı verilerinin birikmesi ile birçok tıp kurumu, nükleik asit testi ile doğrulanmış vakaların kolayca teşhisin atlanmasına yol açabileceğini keşfetmiştir.
BT görüntü sonuçlarını tanı kriterlerine dahil etmek, giderek salgın önleme ve kontrol için gerekli bir önlem haline geldi.
Ulusal Sağlık Komisyonu tarafından açıklanan tanı ve tedavi planının 5 Şubat'ta beşinci baskısında, CT görüntülemenin klinik tanı sonuçları resmi olarak yeni koroner pnömoni vakalarını değerlendirmek için kriterlerden biri olarak kullanıldı.
Bu, şüpheli yeni koroner pnömoni vakalarının teşhisinin hızını ve doğruluğunu doğrudan hızlandırsa da, ön saf doktorlar için küçük bir yük değildir.
Klinik teşhis sürecinde, doktorlar insan etini BT görüntülerinden ayırt etmede düşük etkinliğe sahiptir.
Yeni koroner pnömonili bir hastanın CT görüntülerinin sayısının yaklaşık 300 olduğu anlaşılmaktadır. Tanı konulan her vaka için görüntüleme doktorunun yaklaşık 5-15 dakika yatırım yapması gerekmektedir. Günde 12 saat aralıksız çalışan bir doktor, yalnızca yaklaşık 72 vakayı teşhis edebilir.
4 Şubat akşamı itibariyle ülke çapında toplam 23260 şüpheli vaka görüldü ve 252.154 yakın temaslı (yeni koroner pnömonili hastalar) takip edildi ... Klinik tanının etkinliğini artırmak, anti-epidemik dönemde temel ihtiyaçlardan biri haline geldi.
Bu aynı zamanda Ali Dharma Enstitüsü'nün salgının başlangıcından bu yana kaynaklara yatırım yaptığı önemli bir yöndür.
Hua Xiansheng, ilk olarak 5000'den fazla vakanın CT görüntü örnek verilerini topladıklarını, numunenin lezyon dokusunu öğrenmek için modeli eğittiklerini ve yeni bir AI algoritma modeli geliştirdiklerini söyledi.
Daha sonra Zhong Nanshan ve diğer yetkili ekipler tarafından yayınlanan yeni koroner pnömonili hastaların klinik özellikleri, en son tanı ve tedavi planı ve yeni koroner pnömoni vakalarının verileriyle ilgili makaleler rehberliğinde hızlı iteratif optimizasyon gerçekleştirildi.
Alibaba mühendisleri sahada CT görüntüleme yapay zeka ürünlerinde hata ayıkladı
Bu nedenle, şu anda belirlenmiş 41 hastaneye uygulanan CT görüntü tanıma sistemi var: CT görüntüsünün yüklenmesinden sonucu döndürmeye kadar yalnızca 20 saniye sürüyor ve yeni koroner pnömonili hastaları ayırt etme doğruluğu% 96'ya ulaştı.
Dahası, etkinliği arttırırken, lezyonların oranını da doğrudan hesaplayabilir ve ardından hastalığın ciddiyetini ölçebilir.
Hua Xiansheng, bunun sadece Dharma Enstitüsü tıbbi yapay zeka ekibinin yıllarca süren teknik birikiminden kaynaklanmadığını, tıbbi görüntü tanımanın araştırmalarında her zaman önemli bir yön olduğunu, aynı zamanda araştırma ve geliştirme algoritmaları için veri desteği sağlayan ortakların tam desteğinden kaynaklandığını açıkladı. , Algoritma sisteminin tanıtımında da çok yardımcı oldu.
Ayrıca bulut bilişimin avantajları da bu algoritma geliştirme ve tanıtımına yansımaktadır.
Alibaba Cloud ekibinin de desteğiyle tıbbi yapay zeka ekibinin algoritmanın ilk sürümünü sadece 2 günde geliştirdiğini söyledi.
Üstelik bu algoritma başarılı bir şekilde geliştirildikten sonra Alibaba Cloud'da da kullanıma sunuldu.Ülkedeki hastaneler genel buluta eriştikleri sürece bu hizmeti ücretsiz olarak hızlıca kullanabilirler.
Bu nedenle anti-salgın yapay zeka, Dharma Akademisi'nin yapay zeka algoritması sayesinde bu sefer büyük bir güç gösterdi, ancak aynı zamanda arkasındaki Alibaba Cloud'un güveninden de ayrılamaz.Bu, "bulut + yapay zeka" için mükemmel bir durum.
AI saldırıları, Bodhidharma'nın kapsamlı anti-salgın
Yukarıda bahsedilen AI görüntüleri, Dharma Enstitüsü'nün salgınla savaşma teknolojisinin tamamı değildir.
Yeni koroner pnömoni görüntüleme BT algoritmasına ek olarak, Dharma Enstitüsü tıbbi AI ekibi, Alibaba Cloud ile birlikte yeni bir koroner pnömoni yardımcı tanı algoritması ve tıbbi kayıt kalite kontrol algoritması geliştirerek, tanıdan tedavi aşamasına kadar AI uyguladı.
İlki, yeni koroner pnömoni vakalarının teşhisini hızlı bir şekilde tamamlamada doktorlara yardımcı olmak için hastanın görüntüleme CT tanı sonuçlarını, epidemiyolojik geçmişi ve diğer klinik semptomları birleştirir ve teşhisin doğruluğunu ve verimliliğini daha da artırır.
İkincisi, hastanın tedavi sürecini ve tıbbi kayıtların kalitesini değerlendirebilen ve böylece tedavi kalitesini artıran, vaka tedavi sürecine uygulanan bir algoritmadır.
Bundan önce, Zhejiang Eyalet Hastalık Kontrol ve Önleme Merkezi tarafından 1 Şubat'ta başlatılan otomatik tüm genom algılama ve analiz platformu da Ali Dharma Enstitüsü'nün başarılarından biriydi.
Ali Dharma Enstitüsü tarafından geliştirilen AI algoritmasının yardımıyla, şüpheli vakaların orijinal birkaç saatlik genetik analizi yarım saate indirildi ve Jieyi Biyoteknolojisinin yeni tespit ekipmanı, şüpheli hastaların teşhis edilme süresini büyük ölçüde kısalttı.
Dharma Akademisi'ne göre, bu platform aynı zamanda virüs mutasyonlarının kaçırılan tespitini etkili bir şekilde önleyebilir ve olası virüs mutasyonlarını doğru bir şekilde tespit ederek sonraki aşı ve ilaç geliştirme için destek sağlayabilir.
Hua Xiansheng, bu platformun uygulama durumunu açıkladı: "Her gün çalışıyorum, doğruluk oranı% 100'e yakın ve daha fazla yere daha da yükseltiliyor."
Salgın önleme ve kontrol açısından, Dharma Akademisi'nin yapay zekası da rolünü oynuyor. 22 Ocak gibi erken bir tarihte, Dharma Akademisi'nin kıdemli müdürü Zhao Kun acilen bir ekip toplamaya başladı ve evden çalışan düzinelerce mühendis akıllı bir salgın robotu başlatmak için 5 gün kullandı.
Sağlık departmanı tarafından sağlanan bilgi paketinin yardımıyla robot, arka arkaya birkaç gece testi ve ayarlamadan sonra rutin soruların çoğunu yanıtlayabildi. 27 Ocak'ta Zhejiang'daki lansmanının ilk gününde, kullanıcı soruları için çözüm oranı% 92'yi aştı.
Bundan sonra, akıllı salgın robotu Zhejiang, Heilongjiang, Jinan, Shandong ve diğer yerleri destekledi ve cephedeki personelin salgına yanıt vermesine yardımcı olmak için çağrı hizmetleri ekledi.
Hua Xiansheng, "Anti-salgın, Ali Dharma Akademisi'nin en yüksek önceliğidir. Tıbbi yapay zeka ekibi tamamen meşgul ve diğer günlük projeler geçici olarak ertelendi."
Bunun aynı zamanda tüm Alibaba grubunun tavrı olduğunu da sözlerine ekledi: Sadece çeşitli iş kolları çok fazla dış destek sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda dahili anti-salgın kaynaklara ihtiyaç duyulduğunda, onay aynı zamanda yeşil bir ışık.
Daha sonra, Ali Dharma Enstitüsü şu anda anti-epideminin ön saflarına uygulanan algoritmaları optimize edecek, bu algoritma sistemlerinin kullanım kolaylığını artıracak ve aynı zamanda bu anti-salgınların sonuçlarını daha da hızlandıracak ve ardından bunları gelecekteki tıbbi senaryolara uygulayacak.
Tıbbi yapay zeka için canlı mühimmat eğitimi
Bu salgın altında sadece Ali Dharma Hastanesi değil, tıbbi yapay zekanın çoğu oyuncusu salgına karşı mücadeleye katıldı ve kendi güçleriyle çözümler sundu.
Hua Xiansheng'in görüşüne göre, bu salgın tüm endüstri için büyük bir eğitimdir.
Dedi ki: "Birçok rakip, yan yana savaşan ortaklar haline geldi. (Anti-salgın) ayrıca ortaklarımızla işbirliğimizi derinleştirmemize izin verdi."
Dharma Akademisi ayrıca, salgına karşı mücadelede tıbbi yapay zekanın değerinin doğrulandığını ve tıp endüstrisi ve halk üzerinde derin bir etkisi olacağını öngördü. Önümüzdeki birkaç yıl içinde, tüm tıp endüstrisinin dijitalleşmesi ve zekası büyük ölçüde geliştirilecek.
Bununla birlikte, tıbbi yapay zekayı daha fazla senaryoya uygulamadan ve sıradan hayata girmeden önce daha gidilecek uzun bir yol var. İster daha fazla tıbbi veri elde etmek, ister daha uygun bir iş modeli bulmak, hem de politikaların ve düzenlemelerin desteklenmesi, tıbbi AI endüstrisinin çözmesi gereken bir sorundur.
Ancak ani salgın, beklentilerini de netleştirdi. Hua Xiansheng, tıbbi yapay zekanın doktorlardan genel halka, yüksek maliyetlerden kapsayıcılığa ve uygulamadan sağlık hizmetlerine geçeceğine inanıyor.
Şöyle bir benzetme yaptı: "Tıpkı bir yerden diğerine gittiğimizde olduğu gibi, GPS bize nasıl gideceğimizi söyleyecektir. Gelecekte, daha fazla veri, daha fazla ekipman ve daha ileri teknoloji olduğunda, tıbbi bakım AI da yapacak. "
Ancak hedefi sağlıktır.
- Bitiş -
Qubit QbitAI · Toutiao İmzalama Yazarı
Bize dikkat edin ve en son teknolojiden haberdar olun
