新冠状（zhuàng）病毒（dú）还（hái）没（méi）有完全消除，还在持续（xù），人工智能助力（lì）医疗领（lǐng）域（yù）与时间赛跑，帮助（zhù）大众尽快（kuài）度（dù）过疫情。

在疫情持续的这一个（gè）多月（yuè）里，AI抗疫已（yǐ）经成（chéng）为（wéi）备受关注热（rè）门话（huà）题（tí），诸如（rú）AI红外测温、肺炎咨询机器（qì）人（rén）、人（rén）工（gōng）智能（néng）助力疫苗研发、算（suàn）法预测新型冠状病毒的全基因组等案（àn）例多次（cì）占据科技媒体头条。

最近（jìn）2月（yuè）28日，百度飞桨向外界（jiè）同步了一条新动态：连心（xīn）医疗团队基于百度飞桨平台开发的“基于CT影像的肺炎筛查与病情预（yù）评估AI系统”正式（shì）上线，可快速检测识别肺炎病灶（zào），为（wéi）病情（qíng）诊断提供病灶（zào）的数量、体积、肺部占比等（děng）定量（liàng）评估（gū）信息，并已经在湖南郴州湘南学（xué）院附属医院（yuàn）投入（rù）使用（yòng）。

不（bú）过深入抗（kàng）疫一线、与（yǔ）医（yī）疗人员并肩战斗的CT影像智能识别（bié）又有所不同，从（cóng）新冠肺（fèi）炎“假阴性”的消息传出，到百（bǎi）度飞桨助力连心（xīn）医疗首次（cì）开源肺炎（yán）CT影像分析（xī）模型，从0到（dào）1乃至到N的一（yī）幕（mù），再次演（yǎn）绎了互联（lián）网的“战疫（yì）”速度。

有感于科技企（qǐ）业担当精神的（de）同时，也产生了一些新（xīn）的话题，比如人工智能企业为何（hé）可以快速（sù）给出解决方案（àn），落地应用后（hòu）解决了哪些棘手问题，以及人（rén）工智能的实战（zhàn）结（jié）果给我们带来了什么样的启（qǐ）示（shì）？

争分夺秒的AI“军团”

2月3日，武汉大学中南医院（yuàn）影（yǐng）像（xiàng）科副主（zhǔ）任张笑春发（fā）了一条（tiáo）朋友圈（quān）：“别迷信核酸（suān）检测（cè）了，强（qiáng）烈（liè）推（tuī）荐CT影（yǐng）像（xiàng）作为目前 2019－nCoV 肺炎主要（yào）依（yī）据”，并称这是“一（yī）个一线影像医生（shēng）的大声疾呼！”

2月4日（rì），工（gōng）信部发出（chū）了倡议：全（quán）国各（gè）地要充分发挥人工智能赋能效用，协力抗击新冠肺（fèi）炎疫情；2月5日，国家卫健委发布了第五版《新型冠（guàn）状病毒（dú）感染的肺（fèi）炎诊（zhěn）疗方案》，肺部CT影像被（bèi）正式纳入新冠肺炎诊断标准。

大大小小的人（rén）工智能企业，也开始了一场争分夺秒的攻坚战。

正如文初提到的一（yī）幕，连心（xīn）医疗（liáo）结合百度飞桨开源框架和（hé）视觉领域技术领先的PaddleSeg开发套件，研发（fā）了“基（jī）于CT影像的（de）肺炎筛（shāi）查与病情预评估AI系统（tǒng）”，并（bìng）将对全国定点收治医院免费开（kāi）放（fàng），以提高国内基层（céng）医院（yuàn）关于新型（xíng）肺炎（yán）的病情诊断和救治能力。

阿里、华为、依图科技、深睿医疗等也先（xiān）后拿出了解决方案。

比如阿里达摩院医疗团（tuán）队与浙大（dà）一（yī）附院、万里云、长远（yuǎn）佳和（hé）古（gǔ）珀医院等多家（jiā）机构合作（zuò）拿到了5000多个CT影像（xiàng）样本，结合新冠肺炎（yán）患者的临床特征，推（tuī）出了新冠肺炎临床（chuáng）AI诊断技术（CT影像），并在（zài）河南（nán）“小（xiǎo）汤（tāng）山”医院里落地应用。

华（huá）为（wéi）云宣布（bù）与华中科技大学、蓝网科（kē）技等通力协作，研发并推出新型冠状（zhuàng）病毒肺（fèi）炎AI辅助医学影像（xiàng）量化分析服务，通过计算机视觉与医学影像分析（xī）技术，结合临（lín）床信（xìn）息和实验室结果，辅助医生更高（gāo）效、精准地区（qū）分早期（qī）、进展期（qī）与重症期患者。

依（yī）图科技（jì）、深睿医疗、推想科技等创业公司向外界释（shì）放了推出可用于智能评估新（xīn）冠肺炎的AI影像（xiàng）产品的消（xiāo）息，将针（zhēn）对局部性病灶、弥漫性病变、全肺受累的各类肺（fèi）炎（yán）疾病严重程（chéng）度进行分（fèn）级，继而精（jīng）确（què）测算出（chū）疾病累计（jì）的肺炎负荷。

做一个（gè）总结的话，人工智（zhì）能企业在对抗（kàng）新冠肺炎“假阴性”困（kùn）境中的快（kuài）速应对和深度参与，离不开两个关键因素：

其一（yī），CT扫描一次可以（yǐ）得到数百张（zhāng）人体（tǐ）组（zǔ）织截（jié）面，而新型冠状肺炎的在影像上主（zhǔ）要表现为（wéi）外带分布、多（duō）叶段、磨（mó）玻璃间质性改变，医生可以将（jiāng）标注好的肺部CT影像交（jiāo）由机器学习，主动寻找结果（guǒ）和图（tú）像之间的关（guān）系。

其二，利用CT图（tú）像数据进行AI诊断（duàn）并（bìng）非没有（yǒu）先例，美国（guó）国立卫生（shēng）研究院在2018年就曾（céng）公开10600张（zhāng）CT扫描（miáo）图像，用于医疗（liáo）人工智能算（suàn）法（fǎ）的开发和测试（shì）。同时（shí）国内的百度、阿里、华（huá）为云等也在图像识别领（lǐng）域有着成（chéng）熟的神（shén）经网（wǎng）络（luò）训练算法。

诚然（rán），人工智能在CT影像（xiàng）识别中（zhōng）的（de）应用并非是“不可能完成”的任务，甚（shèn）至说是当下医疗（liáo）体系的一种潜在趋势，但发挥出的（de）价值却不该被（bèi）低估。

AI解（jiě）决了哪些（xiē）问题？

厘清了人（rén）工智能企业迅速备战的原因，再来（lái）回答另一个问题（tí）：人工（gōng）智能在这场攻坚战中到底解决了哪些棘手问题？

首先是时间上的对比。

以CT影像的（de）量化（huà）评估为例，现（xiàn）在（zài）大多数医（yī）护人员（yuán）采用的是手工勾画ROI的方法，类似于PS中的手动描边和（hé）抠（kōu）图，每个患（huàn）者需要勾画三四（sì）百张的（de）CT影像，往往需要五六个小时的时（shí）间才能完成（chéng）。而一位患者（zhě）从入院（yuàn）观察到（dào）治愈出院，一般需要拍摄四次左右的CT影像，相关医生的工作量（liàng）可想而（ér）知。

特别是在湖北等疫情高发（fā）的地区，耗（hào）时如（rú）此之长的CT影像量（liàng）化工作，不仅（jǐn）让（ràng）一线的医疗人员置于高负荷的工（gōng）作状态中，也（yě）在一定程度上耽搁了诊断（duàn）效率。

从几（jǐ）家人工智能（néng）企（qǐ）业给（gěi）出的结果（guǒ）来看（kàn），确诊时间（jiān）被压缩到了几秒到几十秒之间（jiān）。诸如（rú）依（yī）图科（kē）技、华为（wéi）云等公（gōng）司专注于CT影像量化（huà）评估（gū）工作，阿里达摩院、连心医疗则给出了一整（zhěng）套（tào）的方案，包括CT影像的病（bìng）灶检测、病灶轮廓勾（gōu）画、双肺密度分布（bù）直方图（tú）及肺（fèi）部病灶的数量、体积（jī）、肺部占（zhàn）比等全套定量指标（biāo）的计算与（yǔ）展示。

其次是生产力（lì）的（de）对比（bǐ）。

疫区的（de）医生或许可以凭借繁多的病（bìng）例“熟能生巧”，花上5—10分钟的时间就能从CT影像中确定患者的（de）病情。可对于非疫区的医生而言，由（yóu）于接诊相关病历的经（jīng）验少，在确诊过程中经常会（huì）举（jǔ）棋不定，直到核（hé）酸检测显示阳性后才敢确诊，其中犹豫和（hé）等待的时间，可能已（yǐ）经（jīng）造成交（jiāo）叉感（gǎn）染乃至（zhì）是家庭（tíng）聚（jù）集性发（fā）病（bìng）。

同时高（gāo）压的工作状态也在考验医生的心（xīn）理素质，每一份签名确（què）诊报告（gào）的背后，通常意味着几十个紧密接触者的隔离（lí）收治，既是一种责任，也是心理（lǐ）上犹豫。

至（zhì）少人工智能（néng）在CT影像诊断中的应（yīng）用，已经在某种程度上拉（lā）平了因为经（jīng）验不（bú）同（tóng）导致的生（shēng）产力差异，即便（biàn）是没有接触过肺炎（yán）病例的（de）医生，也可以根（gēn）据AI的诊断结果进行科学判定，然后（hòu）以一种可观的依据增强医生（shēng）们的诊断信心。

值得一提的是，连心（xīn）医（yī）疗采用的深度学（xué）习算法模型充分训练了所收集到的高分（fèn）辨率（lǜ）和低分（fèn）辨率的CT影像数据（jù），可以（yǐ）适（shì）应不同（tóng）等级CT影像（xiàng）设备采集的检查数据（jù），哪怕是（shì）医疗资源受限（xiàn）的基层（céng）医院，也可以在肺（fèi）炎辅助预诊断工具的（de）帮（bāng）助下进（jìn）行确诊（zhěn），进一步提升了基层医生的（de）诊断和评估效率。

被（bèi）验证的“通（tōng）用技术”

人工智能在CT影像（xiàng）辅（fǔ）助（zhù）诊断中的价值已然（rán）被验（yàn）证，同时（shí）被验证的还有人工智能作为“通（tōng）用（yòng）技术（shù）”的属（shǔ）性。

按照百度CTO王海峰的观点（diǎn），“通用技术”指的是与机械技（jì）术、电气技（jì）术和（hé）信（xìn）息技术一样，具备标准化、自动化和模（mó）块（kuài）化的特征，也是进入工业大生（shēng）产阶（jiē）段的基（jī）本（běn）前提。至少AI在CT图像（xiàng）智能诊（zhěn）断系统的应用中，不难找到“通用性（xìng）”的一（yī）面。

一个直接的（de）例子，当新型冠状肺（fèi）炎的疫情结束后，那些战斗（dòu）在一线的医（yī）务（wù）工作者，势必（bì）会重新（xīn）审视AI这个“新战友”，进而延伸出更加广（guǎng）泛的应用，比如同样的技（jì）术被（bèi）应用于肝癌、肺癌等病情的早期筛查，毕竟这些（xiē）病历同样需（xū）要（yào）在几百张影像中（zhōng）找到病变的组（zǔ）织，并（bìng）对它的（de）良恶性做出准确的判断（duàn）。

只是这样的话题似乎并不新鲜（xiān），早（zǎo）在2016年就有（yǒu）“人工智能＋医疗影像”元年（nián）的说法，图像识别在医疗中的应用渐渐兴起，这次疫情中崭露头角的推想科技、连心医疗等均诞生于这（zhè）一年。尽管在（zài）过（guò）去（qù）几（jǐ）年中，这些（xiē）企业很少被（bèi）外界（jiè）所关注，以至于在资本（běn）市场（chǎng）都（dōu）有些寒（hán）冬（dōng）的味道（dào），但（dàn）经（jīng）此一（yī）“疫”后（hòu）大概率会迎来新（xīn）的风（fēng）口（kǒu）。

何（hé）况人工智（zhì）能行业的协作（zuò）方式也在发生转变，进一步为医疗垂直领域的布道者们提供（gòng）了新的机会（huì）窗口。

以连心医（yī）疗为例，在（zài）创立之初主要提供（gòng）肿瘤数据（jù）平台搭建和医疗数据分（fèn）析，涉及（jí）医疗（liáo）影像处（chù）理（lǐ）、分割、配准等等。但在（zài）CT影像的攻坚战中，连心医疗选（xuǎn）择在自（zì）身数据优势的（de）基础上，基于百度飞桨平台快（kuài）速开发上线（xiàn）了基于（yú）CT影像的肺炎筛查与病情预评估AI系统并对全国定点收治（zhì）医院免（miǎn）费开放，为抗击（jī）疫情贡献（xiàn）一己（jǐ）之力的（de）同时，也（yě）给出了医疗服务升级（jí）的新（xīn）思路（lù）：

以往医疗（liáo）机构想要（yào）开发肺炎CT影像智能诊（zhěn）断类的应用（yòng），需（xū）要（yào）找到（dào）某家科技公司进行联合开发，其中的门槛和成本不言而喻。如（rú）今（jīn）却（què）可以在（zài）百度飞桨的（de）EasyDL图像分（fèn）割模型中，直接（jiē）选（xuǎn）择“肺（fèi）炎CT影（yǐng）像识别专（zhuān）用算法”，只需要少量的数据训练即可获得基（jī）于实际场景进一步优（yōu）化的模型，以及可灵活支持多种部署形式、可（kě）即用的模型服务。

沿（yán）循（xún）这样的（de）逻辑，不排除（chú）诞（dàn）生AI应用新（xīn）范式的可能。百度飞桨（jiǎng）就像是AI服务（wù）的“模型商店”，连心（xīn）医（yī）疗这（zhè）样的开发者打造（zào）上线了各种各（gè）样（yàng）的“模型”，全球范围内的医疗（liáo）机构们（men）可以在“商店（diàn）”中找到自己需要（yào）的（de）“模（mó）型”，简单的适（shì）配就可以落地应用（yòng）。

可以（yǐ）笃定（dìng）的是，一旦这样的（de）逻辑被跑通（tōng）后，注（zhù）定不会局限在医疗（liáo）领域，不断向工业制造、市场营销、农业生产等领域延伸（shēn），又一次印（yìn）证（zhèng）了王海峰关（guān）于“深度学习推动AI进入工业大生产（chǎn）阶段”的观点。

麦肯（kěn）锡（xī）喜欢用“灯塔工（gōng）厂”来定义在第四次工业（yè）革命做出（chū）全球表率的（de）企业，借鉴这样的说法，在时间和生（shēng）产力做出示范的AI诊（zhěn）断，何尝不是医疗领域的（de）“灯塔（tǎ）工（gōng）厂”。

也就不（bú）难（nán）理解阿里、百度、华为以及人工智能创（chuàng）业（yè）们在（zài）这场（chǎng）费用疫情中与病毒“赤（chì）膊奋战”的勇气，担（dān）当和情怀（huái）只是其（qí）一，为医疗行业建造一座（zuò）“灯塔”，用（yòng）数据和技（jì）术重（chóng）新定（dìng）义医疗，无（wú）疑（yí）是同样重要（yào）的事。

有（yǒu）理由相信，AI在一线与时间（jiān）赛跑、与（yǔ）疫（yì）情赛跑的挑战背后，也将（jiāng）是AI在医疗（liáo）领域（yù）规（guī）模（mó）化落地的序章。