所属行业：医药健康
技术描述：新冠肺炎影像筛查诊断主要使用CT，统计显示其在新冠肺炎检测准确度76%，核酸检测阳性率30%-50%，均有较大提升空间。本项目开发面向多模态医学影像大数据的AI预测模型（基于不同数据类型的大数据预测模型—整合图像数据，结合医生诊断、患者流行病学史、核酸结果等），使得全新的AI诊断系统高效、准确地集成不同类型数据，使用决策融合将不同预测模型融合，达到最优预测和分类。 此系统可从疑似患者CT影像中高通量地提取数据，建立影像特征和相关系数，完成病灶位置预测和病情分期。同时将医生预测经验量化，提取主要特征参数，通过计算面积倍增/减半时间、密度变化、病灶数量变化等，利用最新时延卷积神经网络对轻型和普通型患者进行未来加重风险评估。