20000张甲状腺超声影像可以做什么？可以培养一位甲状腺疾病诊疗医生，也可以训练一个诊疗机器人，医生只能服务一家医院，但是诊疗机器人却可能成为万千医生的助手。

3月29日，阿里云在云栖大会·深圳峰会上，浙江德尚韵兴的科学家展示了基于阿里ET的超声甲状腺结节智能诊断系统，通过阿里云深度学习平台对20000张超声影像进行学习，同时加入旋转不变性等现代数学的概念，让系统可以“聪明”得对超声影像中的甲状腺结节进行识别，并判断结节的性状。

右侧是超声甲状腺结节智能诊断系统的判断结果

具体来说，就是通过计算机视觉技术和深度学习算法对甲状腺B超快速扫描分析，圈出结节区域，并给出良性与恶性的判断。科学家表示，在实际的就诊环境中，超声甲状腺结节智能诊断系统可以大大节省医生的诊断时间，并且从目前的实验效果看，诊断系统的准确率已经比人类医生高出至少15%。

阿里云人工智能科学家闵万里说：“在多个病症的测试中我们意识机器不仅能够完成任务，而且在某些方面做的和人类医生一样好。ET完全有资格成为医生的助理。”

会上，阿里云宣布发布ET医疗大脑，宣布正式进入医疗AI领域。ET医疗大脑的研发大量采用深度学习技术，通过海量的数据作为示例来训练机器完成特定任务，即由计算机通过学习病例数据来提升医术。由于可以24小时不睡觉，同时处理成千上万项任务，ET的学习进步速度大大超过人类。

闵万里表示：“我们将ET医疗大脑设置为一个开放的人工智能系统。除了阿里云的人工智能科学家投入到研发当中，我们更希望能吸收外部精良的算法与医学经验，这样ET才能更快地成长为一名高级医师。”

目前，超声甲状腺结节智能诊断算法已经被集成到阿里ET医疗大脑中，经过一年多的研究训练，拥有多项医疗能力的ET，可在患者虚拟助理、医学影像、精准医疗、药效挖掘、新药研发、健康管理等领域承担医生助手的角色。

除了能大幅提升医生的工作效率外，ET医疗大脑还尝试从根本上战胜癌症。通过和华大基因合作，ET对大量肺腺癌病例的DNA序列进行分析，寻找致病的关键基因突变。

会上，阿里云宣布联合英特尔、LinkDoc启动天池医疗AI系列赛，第一季对早期肺癌诊断发起挑战。??阿里云天池平台将提供海量的脱敏后高分辨率胸部CT扫描数据。选手需要通过原始CT影像图片训练模型算法得到结节特征，最终实现对影像图片结节区域的智能化判断。

实事上，在ET医疗大脑之前阿里云已经开始在医疗领域进行探索。去年，上海华山医院借助阿里云的计算能力，用数字化模型代替部分临床实验，以及模拟小白鼠的活体实验，用于加快特效药研发。??同样是在去年，华大基因、阿里云和安徽医科大学曾共同宣布，在21小时47分12秒内完成了1000例人类全外显子组数据的分析。

40年前，人类若想对埃希氏大肠杆菌进行全基因组测序，需要1000年的时间。??当天阿里云还公布了ET在工业领域最近的进展。目前，阿里云人工智能ET已在交通、司法、工业制造、医疗等多个领域成为人类的好帮手。

原文发布时间为：2017年3月29日

本文作者：赵东 

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