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新冠病毒全球爆发
2020 年注定是不平凡的一年，新型冠状病毒肆虐全球，对于每个人来说都是一场灾难。根据丁香园统计的数据，截止到 2020 年 5 月 29 日，全球新冠（COVID-19）累计确诊病例 5,593,631 人，累计死亡 353,334 人。虽然中国疫情已经进入尾声，但是全球疫情新增确诊病例却呈现持续上升趋势。
毫无疑问，COVID-19 不是一座城市的疫情，也不是一个国家的疫情，而是全世界的疫情，没有人能够置身事外，需要共同面对。
诊断一位患者，医生要肉眼阅读数百幅 CT 影像
一般来说，一个病人的 CT 影像包含数百张切面，即使经验丰富的医生也需要花费大约 15-20 分钟的时间去阅读 CT 影像，才能得到准确的诊断。
在新冠疫情爆发期，疑似患者的 CT 影像被证实成为筛查新冠肺炎的高效手段，这就代表每个医生每天需要进行批量 CT 影像的读片判断，无疑这个工作量是惊人的。同时依靠医生肉眼识别病灶微小的变化会花费大量时间，不仅诊断效率低，也会造成医生压力大，患者等待时间长。
50 万份 CT 训练，澳科大开发新冠肺炎 AI 辅助诊断系统
在疫情初期，澳门科技大学医学院张康教授团队便携手中国科学院、国家生物信息中心、清华大学、中山大学孙逸仙纪念医院、广州再生医学与健康广东省实验室、四川大学华西医院等团队，联合应急开发了基于胸部 CT 和 X -ray 影像学的新冠肺炎 AI 辅助诊断系统。
该科研团队在分析了超 50 万份临床影像学数据的基础上，利用了深度学习、迁移学习、语义分割等多种人工智慧前沿技术，辅助临床医生进行新冠肺炎的快速诊断和定量分析。该 AI 模型以高精准度和高效率的优势，不仅可以辅助临床医生做诊断决策，提高诊断准确率，还可以减少其工作量，加快诊断效率，节省患者等待时间。
澳门科技大学医学院张康教授，图片源自澳科大官网
借助阿里云快速部署，实现 20 秒内 CT 影像诊断
科研团队需要让新冠肺炎 AI 辅助诊断系统快速上线使用，实现真正的帮助一线医生快速诊断抗击疫情。由于时间紧急，传统的线下部署方式，要进行设备及线路采购、部署、测试，再将业务部署在线下数据中心，不仅搭建周期长，而且缺乏弹性，很难满足快速部署业务的需求。
经过多次测试和研讨，阿里云以高性能计算、全球加速网络、极速存储等技术优势取得了澳科大张康团队的信赖。在全球加速网络及 GPU 性能的保证下，系统将影像科医生阅读 CT 影像缩短至 20 秒内，且平均准确率高达 90%。
阿里云 GA，30 分钟实现全球加速网络部署
新冠肺炎 AI 辅助诊断系统想要实现一处部署，全球服务，首先要解决网络连接问题。一张稳定、高速的全球网络可以保证全球科研机构及移动办公的个人，随时随地快速上传 CT 文件及下载分析结果，从而实现科研成果的全球规模化应用。
阿里云为此次新冠肺炎 AI 诊断系统的部署提供了全球加速解决方案，通过全球加速 GA 产品，依托阿里巴巴遍布全球的优质传输网络，可以有效提升全球数据访问的稳定性。GA 内置的 TCP 协议优化能力，还可以大幅提升传输性能。尤为值得一体的是，传统的专线部署周期长达数月，而采用阿里云 GA 构建的全球加速网络，只需要 30 分钟部署时间，为业务系统的快速上线提供了基础保障。
当前该系统已经在武汉市金银潭医院、中山大学孙逸仙纪念医院、中山大学第三附属医院、广州医科大附属第一医院、湖北宜昌市中心人民医院、安徽医科大学第一附属医院、新疆喀什地区第一人民医院、四川大学华西医院、澳门科技大学、美国、巴西、伊拉克等地部署，接下来会在全国及世界范围内推广应用。阿里云洛神网络团队协助高校及科研机构，用科技抗击疫情，为全球抗击 COVID-19 贡献一份力量。
