3月29日，阿里云在云栖大会·深圳峰会发布ET医疗大脑，宣布正式进入医疗AI领域。
经过一年多的研究训练，人工智能ET已具备多项医疗能力，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。
ET医疗大脑 
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。
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。”
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。
“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。”闵万里说。
超声甲状腺结节智能诊断
浙江德尚韵兴的科学家是超声甲状腺结节智能诊断算法的研发者，他们利用深度学习处理超声影像，同时加入旋转不变性等现代数学的概念，让系统变得更“聪明”。
算法现在被集成到ET医疗大脑当中,并在多家医院进行试点。
借助计算机视觉技术，这套算法可以对甲状腺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，大大节省了医生的诊断时间。
一般来说，人类医生的准确率为60%-70%，而当下算法的准确率已经达到85%。
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阿里云ET在医疗领域的探索**
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。