在人工智能技术快速发展的今天，AI助力抗击疫情已经变成了现实。
南开大学计算机学院与北京推想科技联合研发了新冠肺炎CT影像AI筛查系统，已在包括湖北在内的国内40家医院应用部署。该系统完成一个300张CT影像的病例的计算，只需10秒左右。
截至3月12日，该系统已持续运行50余天，累计检测筛查8.1万病例，协助医生确诊新冠肺炎6000余例，系统敏感度（正确确诊率）98.3％，特异度（正确排除率）81.7％。
AI系统的原理是怎样的？
新冠肺炎CT影像AI筛查系统包括两大模块。其中，影像诊断模块主要基于学习上千例新冠肺炎初诊病例数据，辅助医生提示疑似炎症区域。而定量分析模块则参照国家卫健委发布的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案（试行第七版）》指南要求，计算炎症侵犯肺部与所在肺叶的体积占比，辅助医生判断新型冠状病毒肺炎的严重程度，并结合以往检测结果辅助监测病程发展。
南开大学计算机学院教授程明明介绍说，AI系统主要具有两大功能：新冠肺炎的快速筛查、预警提示，以及数字化精准辅助诊断与病程监控。
如何保证AI系统的准确性？
AI系统是以肺结核、肺炎细菌培养6周后得到的确诊数据作为标准，使人工智能技术的CT影像筛查敏感度、特异度的平均值，超越了三甲医院主任级医师判断的平均准确率。
早在2019年初，南开大学与推想科技就开始了人工智能技术用于CT影像诊断的相关研究，在基于CT影像的肺结核识别、肺结节检测等方面取得了系列突出成果。他们所构建的大型实验数据集，已经超越之前国际最大数据集10倍以上，并进行了相关实验。
“这些研究成果表明，人工智能CT筛查在疾病筛查方面具有巨大潜力。此次新冠肺炎疫情发生后，AI系统立即投入到战‘疫’一线，并在系统运行过程中快速学习、不断优化。”南开大学计算机学院教授程明明介绍说。
AI系统有何优势？
疫情暴发后，快速增长且基数庞大的待诊病人数量，让一线医生面临巨大压力。而超负荷的长时间工作，也直接影响了医生的诊断效率和准确率。同时，疫情波及地域广泛，基层医院缺乏经验，诊断新冠肺炎同样面临严峻挑战。
而AI系统处理一个病人的几十张高清晰度CT数据仅需数十秒，若简单增加服务器数量，还可以将速度提升至数秒以内。这就为快速筛查提供了支撑。此外，除了对当前日期的肺炎情况进行定性和定量的预测以外，该系统也可以自动检测病人几天前CT影像中的疑似肺炎区域。这种自动关联的能力，为动态、精确、量化的监控病程，提供了支撑。
这些智能服务，一方面，大幅降低临床医师及影像医师的工作负荷；另一方面，通过大量数据学习和减少疲劳诊断提升了医生判断的准确率，也为医生提供筛查和动态病程监测的功能。
AI系统的应用潜力如何？
在开发人员与武汉同济医院、中南医院的医生交流过程中，许多医生都认为，CT影像AI筛查技术的临床应用，可以有效加速筛选“高度疑似肺炎患者”，减少患者的排队时间和院内交叉感染的风险。
同时，患者将获得早期诊断和及时治疗，改善患者预后和降低病死率；有效缓解检测资源相对稀缺，医师经验不足的基层医疗机构的诊断压力；有效应用于无症状感染者的筛查工作中，减少漏诊，助力疫情防控。