＃聽他們自己說華中科技大學的師生項目團隊是如何利用AI技術(shù)，助力全球抗疫的？一起來看看吧！

2020年伊始，新冠突發(fā)，在這場抗疫的戰(zhàn)斗中，讓我們深刻體會到，疫情，與每一個人息息相關(guān)。

幸運的是，我們從不缺真正的勇士，有人留下一封封鏗鏘有力的“請戰(zhàn)書”，連續(xù)作戰(zhàn)在防疫一線；也有人投入研發(fā)，負重前行，自發(fā)為醫(yī)生減負，以白翔教授與史天意博士生為代表的華中科技大學師生們正是如此。

一群來自華中科技大學的年輕人，在疫情最緊張的時候，自發(fā)組團投入研發(fā)，僅用11天完成幾個月的研究工作量，開發(fā)出AI量化醫(yī)療輔助系統(tǒng)，輔助國內(nèi)幾十家醫(yī)院推進新冠肺炎診斷工作，該項目得到了國務院副總理孫春蘭的充分肯定。隨后，系統(tǒng)又推廣至全球幾十個國家，助力全球抗疫。如今，項目進入了第六屆中國國際“互聯(lián)網(wǎng)+”大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽決賽。他們說，支撐不眠不休進行研發(fā)的動力，至始至終只有一個：與時間賽跑，挽救更多的人生命！

＃一聲呼應危難關(guān)頭，總有人挺身而出。在疫情大爆發(fā)的時候，華中科技大學的師生們得知醫(yī)院超負荷收載，醫(yī)療資源供不應求，核酸檢測進程比較慢，同時人工閱片診斷能力有限，導致許多人沒有辦法及時確診和治療，華中科技大學師生團隊緊急集合，自發(fā)組織成立AI戰(zhàn)疫團隊，希望能夠?qū)I醫(yī)療技術(shù)運用到肺部CT的診斷上，幫助醫(yī)生迅速確診新冠病人，讓患者及時入院，減輕醫(yī)院負擔。

初步成立的團隊僅有11人，適逢學校放假期間，同學們分散在全國各地，甚至海外，團隊交流成了項目的阻礙，依托于華為線上WeLink，輔助團隊實時溝通，高效協(xié)作，完成了前期的項目分工及技術(shù)分配，有人負責項目的整體規(guī)劃和算法系統(tǒng)的布局；有人進行整個團隊的公益組織、安排規(guī)劃；有人投入算法研究中，負責整個系統(tǒng)的開發(fā)。在線上完成數(shù)據(jù)的分配、標注以及算法的開發(fā)、迭代更新，整個項目迅速推進。

＃眾人接力系統(tǒng)研發(fā)中，數(shù)據(jù)的采集和處理是最為棘手的問題。 新冠作為突發(fā)的疾病，之前是沒有數(shù)據(jù)的。團隊首先聯(lián)系醫(yī)院線上接收數(shù)據(jù)，但由于醫(yī)院網(wǎng)絡傳輸速度慢，加上每個病人大概都有300-500張CT，數(shù)據(jù)著實龐大，等待傳送完成的時間過長。在武漢病情分秒必爭的情況下，時間就是生命，這時團隊中家在武漢的成員自告奮勇去醫(yī)院影像科拷貝數(shù)據(jù)，回來后得知當時拷貝現(xiàn)場身邊就有一個新冠肺炎的患者，心里還是特別的后怕。后來連小區(qū)都封閉管理了，只能靠醫(yī)院的醫(yī)生在高壓的情況下開車將數(shù)據(jù)帶到小區(qū)樓下，隔著圍墻遞給團隊成員，就這樣一次又一次的接力，完成了數(shù)據(jù)的搜集。

有了數(shù)據(jù)，接下來就是分類標注了。依托于華為云平臺的對象存儲服務OBS進行數(shù)據(jù)管理，團隊每天將需要標注的大量數(shù)據(jù)上傳到平臺，并分配給大家，每一位同學都可以很方便快速地從平臺上獲取自己的數(shù)據(jù)，在標注完成后，將最終的數(shù)據(jù)再上傳，既方便統(tǒng)一管理，又能提高工作效率?！耙驗镺BS系統(tǒng)還是比較方便的，下載速度也比較快，我們能夠很多人，38個人一起去共用整個系統(tǒng)，也沒有說有任何問題。”項目負責人史天意說到。

作為第一次接觸數(shù)據(jù)標注軟件的同學們，如何使用成了接下來的問題，華為第一時間通過線上整理了軟件的基礎(chǔ)功能、使用講解教程，并派出技術(shù)人員指導，幫助團隊迅速完成標注的工作。在研究過程中，華為為團隊培訓了新冠肺炎醫(yī)療數(shù)據(jù)的標注規(guī)范，包括如何正確閱片區(qū)分不同類型的病灶區(qū)域，如何更加準確的標注判斷輕重癥患者等，幫助團隊迅速熟悉華為云平臺。執(zhí)行中，團隊共標注了4800多例數(shù)據(jù)，那段時間幾乎每個人每天只能睡兩三個小時。

人工智能在有數(shù)據(jù)的前提下才能實現(xiàn)算法的應用。當時，學校的實驗室處于關(guān)閉狀態(tài)，服務器等設備都無法使用，長期租賃費用也比較高，基于華中大學多年來與華為的合中建立的深厚的情感，團隊緊急聯(lián)系華為，并得到了華為的免費支持，包括安全快速的數(shù)據(jù)管理服務、方便的模型訓練測試平臺等。通過華為云ModelArts算法平臺，團隊進行模型的訓練和測試，基于可視化界面系統(tǒng)，直觀的監(jiān)測訓練過程的LOSS和分割分類結(jié)果，節(jié)省了代碼重復編程的過程，省時省力，快速上手，安全可靠。

除此之外，華為的工作人員進行了算法的分享會、數(shù)據(jù)分析交流會等，分享他們的技術(shù)上建議和研發(fā)經(jīng)驗?！叭A為員工在AI醫(yī)療行業(yè)工作多年，對業(yè)務數(shù)據(jù)和邏輯的理解比較深刻。在新冠疫情早期，華為員工通過電話會議的形式為我們分享經(jīng)驗，并隨時在線解答問題，使大家更好地理解醫(yī)療診斷的業(yè)務流程，為后續(xù)的算法研究打下了堅實的基礎(chǔ)。他們這種高效務實的工作作風和對業(yè)務的專研精神使我們受益匪淺。”回憶起當時的場景，史天意無不感慨。

包括后面系統(tǒng)開發(fā)完成后，國內(nèi)多家醫(yī)院以及國外醫(yī)院的推廣都有華為的支持和幫助。 盡管阻礙重重，但每個人都在不斷地接力解決困難。沒有人想過具體哪天能將系統(tǒng)做出來，他們心里想的只有“早一天做出來，就能多救一些人”。隨著號召不斷，11人的團隊擴大到了38人，到最后已有68人，正是因為他們的這股熱情和毅力，才能將幾個月的研發(fā)量，壓縮到了11天完成，1月31號團隊成立進行研發(fā)，2月11日系統(tǒng)便可正式投入運營，免費對定點醫(yī)院做開放服務了。

＃又快又準在系統(tǒng)后期推廣部署上，團隊與華為共同承擔。AI量化醫(yī)療輔助系統(tǒng)首先應用在武漢同濟、協(xié)和這兩家重點醫(yī)院上，它們?nèi)菁{了當時大部分患者，尤其是重癥患者的收治。隨后，團隊與華為一同將系統(tǒng)推廣到了海外幾十個國家，助力全球抗疫工作。

AI量化醫(yī)療輔助系統(tǒng)針對疫情期間病人難以及時入院收治的問題投入研發(fā)，解決了當時困擾醫(yī)護人員的三大問題。 第一個判斷是否是新冠，通過CT可秒級判斷病人是否患有新冠，如果證實患有，可以將其收入院，符合“早發(fā)現(xiàn)、早隔離”的國家的號召，減少交叉感染風險，迅速阻斷病毒傳播。 第二個判斷新冠患者病情輕重，量化分析病人病情。系統(tǒng)通過新冠病患者的肺部CT去量化判斷肺部感染的體積有多少，以此來斷定病人是輕癥，還是重癥，這有助于醫(yī)生更有針對性地進行治療。

同時，病人入院后，短時間會做多次CT，醫(yī)生難以用肉眼去判斷病患現(xiàn)在所做的CT和上一次所做的CT有什么區(qū)別，進行精準醫(yī)療。而系統(tǒng)可以直接給出判斷結(jié)果，比對多次對比的精準量化結(jié)果，告訴醫(yī)生患者的病情的變化情況，以幫助醫(yī)生根據(jù)病情的變化調(diào)整治療方案。 第三個預測輕癥病患者轉(zhuǎn)化成重癥的可能性。由于新冠的特殊性，具有炎癥風暴的存在，如果輕癥病人引發(fā)了炎癥風暴，死亡率可能要超過50%。

團隊和醫(yī)生溝通后，研發(fā)了重癥預測的功能，也就是根據(jù)輕癥患者的基本信息、既往病史、臨床數(shù)據(jù)與CT影像等多種信息，判斷其有沒有可能在將來會轉(zhuǎn)化成重癥。如果有，醫(yī)生便可提前制定治療方案，或者做好預防阻止其發(fā)展成重癥患者，挽救病人生命。 相比于人工，AI量化醫(yī)療輔助系統(tǒng)的優(yōu)勢就是快、準。一個醫(yī)生閱片大概需要15分鐘-30分鐘，而經(jīng)過系統(tǒng)去判斷只需要2~3秒，這就是快。

人類醫(yī)生無法熟記每個病人的所有CT并進行特別精準量化處理，也無法對病情位置進行特別詳細的勾勒，而系統(tǒng)能給出一個特別精準的量化結(jié)果，幫助醫(yī)生去調(diào)整他的診療方案，這就是準。 疫情在不斷變化，團隊也一直不斷地更新系統(tǒng)。為了讓系統(tǒng)更好助力國外疫情防控，項目成員與其他大學共同建立聯(lián)邦學習模型，在保護數(shù)據(jù)隱私、保證合法合規(guī)的前提下，多參與方或多計算結(jié)點之間開展高效率的機器學習，建立虛擬的共有模型，用于解決數(shù)據(jù)孤島問題，也讓系統(tǒng)更符合疫情的發(fā)展趨勢。

當然了，系統(tǒng)并不會隨著新冠疫情的結(jié)束，而終結(jié)它的使用壽命。如果某一天，又出現(xiàn)了新冠肺炎患者，系統(tǒng)仍會做出最快的反應，讓全國所有的醫(yī)院接收到預警，第一時間做好防控，避免病情再次擴散。同時，項目成員認為現(xiàn)在主要做的是AI輔助診斷，相當于通過CT影像學的信息去給予醫(yī)生各種各樣的信息，幫助他們更好診斷病人的病情。未來，各種癌癥，比如胰腺癌、肺結(jié)節(jié)、肺癌、X射線成像等等都可以通過AI輔助診斷去提供量化的信息，幫助醫(yī)生進行判斷。

AI量化醫(yī)療輔助系統(tǒng)的完成得到了各方的認可，國務院副總理孫春蘭率中央指導組到華中科技大學進行視察時，AI量化醫(yī)療輔助系統(tǒng)項目成員作為華中科技大學的代表之一，向?qū)O春蘭副總理做了匯報。副總理當即對系統(tǒng)的精準性和速度給予了充分的肯定?，F(xiàn)在，AI量化醫(yī)療輔助系統(tǒng)項目進入了第六屆中國國際“互聯(lián)網(wǎng)+”大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽金獎爭奪賽，與全球頂尖名校學生同臺競技，以紅旅公益組第一名的成績，奪得大賽金獎。

對此，項目團隊成員表示，他們將把這個公益長期做下去。因為新冠可能會常態(tài)化存在，但還有很多的醫(yī)院都缺乏這樣的技術(shù)，讓更多的人去了解這個項目，了解如何用AI技術(shù)與疫情進行抗爭，讓更多的人與公司加入團隊，給予團隊力量，以使得系統(tǒng)在未來得到不斷的完善，普惠更多人群。

＃華為助力仍在繼續(xù)未來，華為將繼續(xù)加大教育和人才培養(yǎng)上的投入。華為聯(lián)手教育部，在有關(guān)高校打造 “智能基座”產(chǎn)教融合協(xié)同育人基地，現(xiàn)已在北京大學、清華大學、上海復旦大學、上海交通大學、西安交通大學、哈爾濱工業(yè)大學等72所高校，把鯤鵬、昇騰系列課程融入計算機專業(yè)、軟件工程專業(yè)、人工智能專業(yè)、電子信息專業(yè)進行首批試點。

AI醫(yī)療方面，華為一直與華中科技大學有合作，前期投入了心臟分割以及動脈瘤檢測方面的研究，目前正在進行關(guān)于腦神經(jīng)的分割項目，未來會幫助更多生物學家去分析人的腦信號等工作。 一支穿云箭，千軍萬馬來相見，面對狂野的、未知的病毒和困難，我們依然懷揣希望，挺身而出，與星夜鏖戰(zhàn)。冬天來了，春天也會在路上，每個太陽升起的早上，曙光都不會或缺。

責任編輯：xj

原文標題：平安之夜，打Call這群有AI的天使開發(fā)者

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