今年年初，一场史无前例的疫情席卷了神州大地。随着新冠肺炎的肆虐，全国各省相继进入紧急状态，确诊人数与日俱增。尤其是在疫情最严重的武汉市境内，巨大的新增和累积病患数量对医疗系统的抗压能力带来了极大的挑战。在党中央、国务院的积统筹调配下，全国各地的医务人员纷纷“逆行”赴汉，千里驰远！ 然而，医护人员的工作负荷仍然十分巨大，急需通过科技手段帮助医生减轻工作量，提升诊断的效率。2月4日，工信部发布《充分发挥人工智能赋能效用协力抗击新型冠状病毒感染的肺炎疫情倡议书》倡议进一步发挥人工智能赋能效用，组织科研和生产力量，把加快有效支撑疫情防控的相关产品攻关和应用作为优先工作。

 岂曰无衣，与子同裳！面对新冠疫情，武汉大学人工智能研究院迅速响应国家号召，积极开展科技抗疫项目研发攻关，由张良培、杜博教授领导的团队，充分发挥自身在医学人工智能、计算机视觉领域的技术积累与优势，与武汉大学人民医院放射科查云飞主任的团队通力协作，就新冠肺炎影像诊断、临床分型等一系列临床一线迫切需要解决的问题进行了技术攻坚。项目期间，朱其奎、熊宇轩、唐迁、李亚鹏、恽爽、高莉等团队成员披星戴月，只争朝夕，仔细收集了大量临床影像数据，并广泛查阅相关文献，积极与人民医院李亮、王莉、龚威、陆雪芳、刘芳、曾菲菲、可赞和王冰等抗疫一线医生沟通，对数据进行了严格、准确的标注。在优质的数据基础上，团队利用先进的AI技术，实现了精准提取重点病灶区域和纹理特征，开发出了一套基于自底向上影像特征的新冠肺炎智能诊断平台。本项目初步研究结果显示：基于胸部CT影像，该模型检出新冠肺炎的敏感性达97.6%，初筛普通型和重型患者的准确率达91.5%。该系统检出新冠肺炎CT影像病变平均只需耗费1.33秒，大大降低了医生的劳动强度，辅助提升了新冠肺炎的诊断能力，可帮助患者赢得宝贵的救治时间。参与本项目的老师还包括王增茂副教授、罗甫林副教授等教师和课题组20余位研究生。

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新冠肺炎智能分析平台（红色图示为病灶提取结果）