去年年底，科技部公開表彰了全國科技系統抗擊新冠肺炎疫情先進集體和個人，達摩院醫療AI團隊有幸獲評先進集體。
最近我們收到了獎狀，在收穫喜悅的同時，也不禁回憶起那段難忘的抗疫經歷。
故事要從兩年前說起。庚子鼠年正月初一，確診人數持續攀升。
「CT醫生持續閱片16個小時，倒在過道上」。這樣的消息像一根針，刺在每個人心裡。
「不能再等了。」達摩院醫療AI團隊打了幾通電話，其中一通打給國家衛健委。「主動請纓，希望做點事。」
幾天後，達摩院醫療AI團隊從李蘭娟院士團隊看到兩個診斷視頻。診斷視頻顯示，重症病例的肺部 CT 出現了明顯的白化，就像照片曝光過度。這些特徵在其它肺部疾病和健康的肺部上都不存在。
對機器學習來說，這些特徵差別就像 0 和 1 一樣明顯。團隊堅信AI圖像診斷技術可以給醫生們幫上忙。
團隊叫停了手頭的其它工作，基於達摩院長年累月的數據積累及肺部算法沉澱，很快就開發出了AI 診斷系統。
一張CT片，醫生用肉眼識別需要5-15分鐘。確診數據持續高攀，人力逐漸到達極限。如果使用AI技術，診斷一張CT只需20秒。實際計算時間只需要2秒，準確率高達96%。這個節骨眼上，時間就是生命。
被稱為鄭州「小湯山」的岐伯山醫院，成為第一個試點。正式接診前一天，來醫院調研的鄭州市委領導在電腦上隨機選了3張CT片，開始測試即將上線的AI影像診斷技術。
AI真的能精確診斷新冠患者的肺部CT嗎？所有人都拭目以待。
此時此刻，達摩院醫療AI團隊，也在遠方屏吸靜氣地關注著結果。很快，機器識別出樣張中的2張是感染新冠肺炎的肺部影像。準確率100%！
團隊一顆懸著的心，終於放下了。
達摩院醫療AI抗疫系統，迄今服務國內近600家醫療機構，分析了超800000例CT影像。AI抗疫系統還走出國門，遠輸歐、亞、南美洲的多家醫療機構，分析了超400000例CT影像，助力全球抗疫。
這項系統的「第一張診斷CT影像」也入選了中國科技館館藏，「第一行代碼」入選了國家博物館館藏，達摩院算法專家許敏豐也在這次科技部的表彰中獲評先進個人。
感謝科技部的表彰和認可，也祝賀一同獲獎的先進單位和先進個人。
未來，我們再接再厲，繼續努力，讓科技發揮更大的價值。