阿里AI攻克心血管识别技术，0.5秒可提取单根心脏

近日，阿里巴巴在医疗人工智能领域再传捷报，其在肺结节检测和肝结节诊断技术上的重大突破后，又成功攻克了难度系数更高的心血管识别技术。这一进展不仅在技术层面引人注目，更是预示着AI辅助医生进行心血管疾病诊断的未来近在咫尺。

好消息从发布的阿里AI论文中传出，该论文被MICCAI 2019提前接收，标志着阿里AI在医疗影像识别领域的实力再次得到国际认可。该论文详细阐述了一种全新的判别式冠脉追踪模型，此模型能够自动识别心脏冠脉中心线，对于冠心病的诊断具有重要意义。

传统的冠心病诊断过程中，从CTA影像中准确提取心脏冠脉中心线是必备条件，也是诊断流程中耗时最多的一环。这一环节涉及到心脏冠脉几何特性复杂、血管特别细小等问题，容易受到形态相似的静脉血管的干扰，甚至出现因血管阻塞而无法提取整根血管的情况。对此，阿里巴巴推出的判别式冠脉追踪模型由三维卷积构成，能够充分利用三维空间特征，从影像中迭代搜索完整血管，并且能正确区分冠脉与静脉。

经过数十万个训练样本的学习后，阿里AI已经能够达到无需人工交互，就能在0.5秒内提取单根冠脉血管的速度，提取完整冠脉树用时也不超过20秒。这一效率相比传统方法提升了近百倍。更值得一提的是，阿里AI能够自动忽略冗余信息，大大提高了诊断效率。

阿里AI的这项突破对于心血管疾病诊断具有重大意义。心血管疾病是世界上致死率最高的人类疾病，其诊断复杂性一直让AI医学影像识别在该领域的应用受到限制。而阿里AI的成功应用不仅能够帮助医生提高诊疗效率，更能提高冠心病的接诊量，为更多的患者带来福音。

通过阿里AI全自动提取的单根心脏冠脉影像，医生可以在重建的影像上快速发现病灶。例如，影像中的右上部分可能是血管上的软斑块，右下部分可能是钙化斑块。这些详细的信息能够帮助医生更准确地判断病情，从而制定出更有效的治疗方案。

阿里巴巴在医疗AI领域的这一新进展标志着AI在医疗领域的广泛应用又迈出了一大步。随着技术的不断进步，AI辅助医生进行心血管疾病诊断的未来已经离我们不远。