2月26日——讓AI加入戰“疫”！復旦科研團隊幫助新冠肺炎診斷更高效
1月29日，由復旦大學副校長張志勇牽頭，復旦大學大數據學院和計算機科學技術學院聯合上海市（復旦大學附屬）公共衛生臨床中心放射科，正式啟動了2019-nCoV肺炎影像學AI智能輔助診斷相關研究工作。該研究旨在通過AI智能算法實現2019-nCoV肺炎與其他病毒性肺炎、細菌性肺炎的影像分類識別及病灶檢測，幫助臨床進行更高效的診斷。目前取得的應用數據顯示，對新冠肺炎類型診斷的假陰性在7%左右（核酸檢測假陰性高達30%-50%）。
2月21日，輔助診斷設備入駐公共衛生臨床中心，正在調試安裝，將很快投入臨床實戰檢驗。回顧這次科研攻關的經歷，薛向陽說：“與以往的最大區別，也算是最大困難，就是遠程工作?！?/font>
薛向陽帶領的團隊由大數據學院和計算機科學技術學院的3位老師以及近20位研究生組成，疫情之下，分散在全國各地。成員們利用協同辦公工具進行實時溝通，遠程協調部署計算資源、共享數據及技術文檔，努力克服異地合作的諸多不便，在短時間內便完成了數據的分發、清洗和標注?！按蠹叶荚谝愿鄷r間和精力的付出彌補可能存在的不便?！毖ο蜿柦榻B，精細化標注要求將病灶的位置勾勒出來，每個病例至少包括400多層影像，感染不嚴重的病例標注大約需要一小時，感染嚴重的病例病灶區域較多，最多的需要標注近五小時?！斑@次工作磨煉了大家的耐心，凝聚了大家的戰斗力?！痹谝挂岳^日20余天的努力下，團隊目前在肺炎類型的鑒別診斷上已取得初步成果，對新冠肺炎類型診斷的假陰性在7%左右。
“我們開展這項研究，從臨床需求中來，也要回到臨床應用中去，以抗擊疫情為使命，以解決實際問題為核心。”張志勇說。
自疫情發生以來，復旦大學已自籌經費啟動了一批項應急性和原創性攻關項目。學校建立應對新型冠狀病毒肺炎科技攻關項目庫，完成第二批應急攻關項目征集并入庫，鼓勵多學科交叉、醫工結合、校企合作，將研究成果盡快應用到戰勝疫情中，為抗擊疫情提供科技支撐。
病毒無情人有情。科研戰“疫”，復旦人爭分奪秒。
https://sds.fudan.edu.cn/66/12/c17412a222738/page.htm
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