新冠病毒全球爆發
2020年註定是不平凡的一年，新型冠狀病毒肆虐全球，對於每個人來說都是一場災難。 根據丁香園統計的數據，截止到2020年5月29日，全球新冠（COVID-19）累計確診病例5,593,631人，累計死亡353,334人。雖然中國疫情已經進入尾聲，但是全球疫情新增確診病例卻呈現持續上升趨勢。
毫無疑問，COVID-19不是一座城市的疫情，也不是一個國家的疫情，而是全世界的疫情，沒有人能夠置身事外，需要共同面對。
診斷一位患者，醫生要肉眼閱讀數百幅CT影像
一般來說，一個病人的CT影像包含數百張切面，即使經驗豐富的醫生也需要花費大約15-20分鐘的時間去閱讀CT影像，才能得到準確的診斷。
在新冠疫情爆發期，疑似患者的CT影像被證實成爲篩查新冠肺炎的高效手段，這就代表每個醫生每天需要進行批量CT影像的讀片判斷，無疑這個工作量是驚人的。同時依靠醫生肉眼識別病竈微小的變化會花費大量時間，不僅診斷效率低，也會造成醫生壓力大，患者等待時間長。
50萬份CT訓練，澳科大開發新冠肺炎AI輔助診斷系統
在疫情初期，澳門科技大學醫學院張康教授團隊便攜手中國科學院、國家生物信息中心、清華大學、中山大學孫逸仙紀念醫院、廣州再生醫學與健康廣東省實驗室、四川大學華西醫院等團隊，聯合應急開發了基於胸部CT和X-ray影像學的新冠肺炎AI輔助診斷系統。
該科研團隊在分析了超50萬份臨牀影像學數據的基礎上，利用了深度學習、遷移學習、語義分割等多種人工智慧前沿技術，輔助臨牀醫生進行新冠肺炎的快速診斷和定量分析。該AI模型以高精準度和高效率的優勢，不僅可以輔助臨牀醫生做診斷決策，提高診斷準確率，還可以減少其工作量，加快診斷效率，節省患者等待時間。
澳門科技大學醫學院張康教授，圖片源自澳科大官網
藉助阿里雲快速部署，實現20秒內CT影像診斷
科研團隊需要讓新冠肺炎AI輔助診斷系統快速上線使用，實現真正的幫助一線醫生快速診斷抗擊疫情。由於時間緊急，傳統的線下部署方式，要進行設備及線路採購、部署、測試，再將業務部署在線下數據中心，不僅搭建週期長，而且缺乏彈性，很難滿足快速部署業務的需求。
經過多次測試和研討，阿里雲以高性能計算、全球加速網絡、極速存儲等技術優勢取得了澳科大張康團隊的信賴。在全球加速網絡及GPU性能的保證下，系統將影像科醫生閱讀CT影像縮短至20秒內，且平均準確率高達90%。
阿里雲GA，30分鐘實現全球加速網絡部署
新冠肺炎AI輔助診斷系統想要實現一處部署，全球服務，首先要解決網絡連接問題。一張穩定、高速的全球網絡可以保證全球科研機構及移動辦公的個人，隨時隨地快速上傳CT文件及下載分析結果，從而實現科研成果的全球規模化應用。
阿里云爲此次新冠肺炎AI診斷系統的部署提供了全球加速解決方案，通過全球加速GA產品，依託阿里巴巴遍佈全球的優質傳輸網絡，可以有效提升全球數據訪問的穩定性。GA內置的TCP協議優化能力，還可以大幅提升傳輸性能。尤爲值得一體的是，傳統的專線部署週期長達數月，而採用阿里雲GA構建的全球加速網絡，只需要30分鐘部署時間，爲業務系統的快速上線提供了基礎保障。
當前該系統已經在武漢市金銀潭醫院、中山大學孫逸仙紀念醫院、中山大學第三附屬醫院、廣州醫科大附屬第一醫院、湖北宜昌市中心人民醫院、安徽醫科大學第一附屬醫院、新疆喀什地區第一人民醫院、四川大學華西醫院、澳門科技大學、美國、巴西、伊拉克等地部署，接下來會在全國及世界範圍內推廣應用。阿里雲洛神網絡團隊協助高校及科研機構，用科技抗擊疫情，爲全球抗擊COVID-19貢獻一份力量。
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