百度「AI戰疫」：首次開源肺炎CT影像分析模型，讓診斷從分鐘到秒-創新互聯

自疫情爆發以來，多家科技公司紛紛加入了抗擊疫情的戰役中。

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其中，排查疫情是這場戰役的重中之重，而CT影像已成為新冠肺炎篩查和病情診療的重要依據。

然而，在當前疫情診療的關鍵時期，存量患者和新增患者總體數量龐大，醫生需要對患者不同進展期的多次 CT 影像檢查進行隨訪對比，以對患者的病情發展和治療效果進行精準評估。

采用傳統目測檢視的醫學影像檢查手段，醫生不僅工作量巨大，也難以對患者病情做到精準評估和及時對比。

在全社會抗擊疫情醫療資源緊張、醫生超負荷工作的情況下，超量的 CT 影像檢查對一線抗疫工作形成了巨大的醫療資源需求挑戰。

實際上，用 AI 進行醫學影像分析，并輔助診斷，已經非常多的應用案例。就在昨日（2.28），百度聯手連心醫療，正式推出了“基于 CT 影像的肺炎篩查與病情預評估 AI 系統”，并且已經在湖南郴州湘南學院附屬醫院投入使用。

一、從分鐘到秒

據報道，一位新冠肺炎病人的CT影像大概在300張左右，這給醫生臨床診斷帶來巨大壓力，醫生對一個病例的CT影像肉眼分析耗時大約為5-15分鐘。

而首先落地在湘南學院附屬醫院的這套 AI 肺炎篩查和預評估系統，可在幾十秒內完成對患者 CT 影像的病灶檢測、病灶輪廓勾畫、雙肺密度分布直方圖及肺部病灶的數量、體積、肺部占比等全套定量指標的計算與展示。

其中，該系統在測試數據集上的病灶檢測精度和召回率分別達到92%和97%，做到在保證高病灶檢出精度的基礎上防止漏檢。

除了可快速檢測識別肺炎病灶，為病情診斷提供病灶的數量、體積、肺部占比等定量評估信息。該系統同時還輔以雙肺密度分布的直方圖和病灶勾畫疊加顯示等可視化手段，為臨床醫生篩查和預診斷患者肺炎病情提供定性和定量依據，提升醫生診斷和評估效率。

基于 CT 影像的肺炎篩查及病情預評估 AI 系統

新聞名稱：百度「AI戰疫」：首次開源肺炎CT影像分析模型，讓診斷從分鐘到秒-創新互聯
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