使用AI推动医疗智能

抗击新型冠状肺炎疫情，为武汉加油！

209nCoV-AI网址

• Github：https://2019ncov-ai.github.io/2019nCoV-AI/
• 在线X片/CT影像检测：https://www.ct2019ncov.com http://121.41.90.149

背景

2019年底，新型冠状病毒在武汉突发，短时间内全国上下全力防疫。 这个国家的英雄的人民，冒着感染危险在前线不眠不休的护士，不畏疫情保障老百姓日常生活所需的工作者和义工，自发接送医生的志愿者司机，为了病患集中治疗彻夜不停的建筑工人，生活窘迫依然捐献的老人，虽不相识却奔赴千里赠送物资的爱心者，还有身在海外一颗中国心的海外学子，这疫情越凶险形势越残酷，我们心头的那捧血也越来越热。 此时此刻，我们要做点什么，安静而坚定。

我们想为疫情为防疫做出努力，我们查找相关的国内国外资料和专业论文， 让我们感到幸运的是吴恩达老师关于AI识别肺炎的论文（https://stanfordmlgroup.github.io/projects/chexnet/） 让我们找到了方向。 这帮助我们可以从一小步开始，在吴恩达老师论文基础上快速开发一个通过CT影像照片快速判断肺炎的系统，辅助快速筛查是否感染肺炎，帮忙医生或病人提前做好准备，而在地市县级等医疗能力医疗资源紧张的区域，或许能帮助缓解医疗压力。

我们自知能力有限，期望得到更多的帮助和支持，望万众一心打赢这场不见硝烟的战争！

未来，以此希望中国的医疗能够更加高效智能，并将“使用AI推动医疗智能”这一个小小的愿望埋在我们心里，愿世界更美好！

说明

武汉本来就是一座英雄的城市，武汉只是病了，我们作为一群IT老兵，通过GitHub开源社区我们将构建一个通过X片/CT影像快速筛查肺炎的开源系统，帮助医疗资源不足的市县级医院、社区医院和病人更快速的了解病情，尽快得到合适的治疗。

• Slack社区：2019ncov-ai.slack.com
• Slack邀请

思路（现阶段）

• 第一步
  • 建立开源系统 搭建基础模块，提供简单界面可上传X片/CT影像可识别肺炎。
• 第二步
  • 1 建立标准接口 提供标准接口，让参与到开源项目的单位和个人可调用算法识别。
  • 2 非冠肺炎识别 根据非冠肺炎的X片/CT影像进行训练实现非冠识别。
• 第三步
  • 扩展及优化 对系统功能进行扩展实现14个病类的分析。 对系统进行优化提供更多个性化功能。

该平台主要开源项目

• [2019nCoV-AI]
• [开源项目]
  • [前台入口]
  • [训练数据]
  • [算法优化]
  • [后台脚本]
• [参考文献]
• [接口文档]