据了解，阿里表示，达摩院联合阿里云研发了一套全新的AI诊断技术，利用该技术，AI可以在20秒内准确地对新冠疑似病例CT影像做出判读，分析结果准确率达到96%，大幅提升诊断效率。截止至2月23日，达摩院医疗AI团队研发的新冠肺炎CT影像识别算法已经对3万多个临床疑似病例进行了诊断。
据悉，在新型冠状病毒的早期阶段，新冠肺炎诊断的主要参考标准是核酸检测，但随着确诊案例样本增多，临床诊断数据得到积累，很多医疗机构都发现，靠核酸检测确诊病例很容易造成漏诊。
因此，在2月5日，国家卫健委公布的诊疗方案第五版中，正式将CT影像临床诊断结果作为新冠肺炎病例判断的标准之一。
虽然将CT影像临床诊断结果作为新冠肺炎病例判断的标准之一可以提高新冠肺炎疑似病例的确诊速度与准确度，但是这同样对前线医生有很大的压力，一位新冠肺炎病人的CT影像大概在300张左右，每诊断一个病例，影像医生需要投入大约为5-15分钟的时间，就算不间断工作12个小时，一个医生也只能诊断大概72个病例。
达摩院医疗AI团队基于当前新的诊疗方案、钟南山等多个权威团队发表的关于新冠肺炎患者临床特征的论文，突破了训练数据不足的局限，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。识别一个病例平均只需要不到20秒，大大提高诊断效率，减轻了医生压力。