2月21日，来自阿里巴巴的消息显示，由达摩院和阿里云共同研发的医疗AI已在湖北、上海、广东、江苏等16个省市的26家医院上岗，并将很快在全国100多家新冠肺炎定点医院部署应用。单个病例影像分析可在20秒内完成，准确率达到96%，截至目前，达摩院AI已对3万个临床疑似新冠肺炎病例CT影像进行了诊断。
疫情早期，由于确诊案例样本量少，医疗机构缺少高质量临床诊断数据，核酸检测作为病原学证据被公认为新冠肺炎诊断的主要参考标准。随着临床诊断数据的积累，新冠肺炎的影像学大数据特征逐渐清晰，CT影像结果变得愈发重要。根据国家卫健委公布的诊疗方案第五版，CT影像临床诊断结果可作为新冠肺炎病例判断的标准之一，但在临床诊断过程中，医生肉眼辨别CT影像效率较低。
达摩院基于5000多个病例的CT影像样本数据，学习训练样本的病灶纹理，研发了全新的AI算法模型，可在20秒内快速完成新冠肺炎影像的分析，分析结果准确率达96%，大幅提升诊断效率。此外，AI还能直接算出病灶部位的占比比例，进而量化病症的轻重程度。
在目前的临床诊断过程中，CT影像和核酸检测不可或缺，而CT影像临床诊断准确率的大幅提升可以辅助医生提高对疑似病患的诊断效率，减少误诊漏诊情况发生，尤其对未接诊过新冠肺炎病例或低年资影像科医生，可提供有效的诊断鉴别提示。
针对“新冠”肺炎的诊断，达摩院与阿里云一共研发了3个算法，涵盖影像AI算法、新冠肺炎AI辅助诊断算法、病历质检算法，不但可以有效提升CT影像读片、临床诊断的效率，还可以对病历质量进行检查、规范。
达摩院算法专家徐敏丰表示，AI已经成为临床医生提升诊断效率的重要手段，尤其在细微区别的CT影像分析上，远远高于医生肉眼的效率，可以预见未来AI还将在更多的疾病诊断中会发挥价值。