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『科技日报』搭建CT影像综合分析AI辅助系统，这个跨界团队20天“交卷”( 二 )


做了大量的前期准备工作 ， 徐波和孟祥飞对第一次测试的结果充满期待 。 然而让他们失望的是 ， 起初的机器识别准确率并不理想 。 接下来 ， 连续七八次调整之后 ， 准确率依然“飘忽不定” 。 这让徐波和团队陷入了深深的质疑中 。
“没有任何的借鉴 ， 我们自己都开始怀疑 ， 是否能用AI技术来很好的识别病毒肺炎 。 但关键时刻 ， 大家迅速重拾信心投入战斗 ， 谁也没有轻言放弃 。 ”徐波目光坚定地说 ， “一方面我们请了更多的影像科医生重新探讨选择的影像区域 ， 另一方面超算中心的康波博士团队改良了Inception迁移学习模型 ， 建立了新的算法 。 ”
因为处于疫情期间 ， 团队成员也没有机会见面 ， 很多工作都是在家里完成的 。 每天科研团队的主要研发人员都在微信上沟通、讨论 ， 徐波笑言 ， 讨论到夜里12点已成为常规作息 。
终于 ， 在研发了近二十天 ， 经过数据集的训练和组内及组间验证 ， 模型鉴别新冠肺炎的总准确率可达83% ， 特异性为80.5% ， 灵敏度为84% 。 在平时 ， 搭建这样一个系统 ， 从数据采集、建模到验证 ， 至少需要一年的时间 。
“天河平台的AI+CT系统有两个层面上的判断 ， 一个是判断病毒性肺炎的准确率 ， 第二层意义是帮助判断是普通病毒性肺炎还是新冠肺炎 。 ”徐波说 ， AI+CT模型在进一步优化调试后有望快速、高效、准确、安全地助力新冠肺炎的诊断 。 相比于影像医师约10分钟/例及核酸检测的总耗时24-48小时 ， AI+CT模型的检测分析只需要10秒/例 。
该系统已在国家超算天津中心试运行 ， 由天津、北京、山东、陕西、江西、安徽、福建等地40余家医院和科研机构的科研人员进一步上传数据行测试验证 ， 通过扩大数据集来进一步优化模型 。 正式上线后 ， 使用者不仅需要远程借助“天河人工智能创新一体化平台”提供开放能力支撑 ， 便可在电脑、手机等多个终端注册使用 。
『科技日报』搭建CT影像综合分析AI辅助系统，这个跨界团队20天“交卷”
本文插图
这张徐波团队与孟祥飞团队的照片摄于2018年9月 ， 由于疫情 ， 两边还没有机会聚在一起拍张合影
“当我们的战友们在湖北一线抗击疫情的时候 ， 我们在后方能够通过我们的团队合作来做一点事情 ， 我们觉得很荣幸 。 我们搭建的这个系统是一个完全公益的科研平台 ， 期待大家加入到测试和优化的后期工作中来 。 ”徐波充满希望地说 。
来源：科技日报 文中图片均由作者提供
编辑：岳靓
审核：管晶晶
终审：冷文生


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