AI更努力从胸部X光-19感染迹象中检测新冠。该研究发表在《放射学》杂志上，指出该系统“对2,214张测试图像进??行了分类，准确率为83%”。“我们的目标不是取代常规检测，这是一种常规、安全且廉价的诊断方法，”该论文的资深作者AggelosKatsaggelos博士在一份报告中说。另一位主要作者RamseyWehbe博士也解释说，“传统的COVID-19检测往往需要数小时甚至数天才能得出结果，而AI技术不足以确定对方是否已被感染。但如果你能利用这一点如果算法标记患者，它至少可以加快分流速度，直到获得测试结果。”正如Katsaggelos所提到的，这种确定哪些患者需要隔离的初步筛查足以为急诊医生带来巨大的好处。效率提升。疫情高峰期，以口罩为代表的个人防护用品成为全球首批低价供应的抗疫物资。但据观察，目前仍有不少感染新冠病毒的患者未采取自我防护措施，可能会加剧疫情传播。事实上，由于物资短缺，许多医护人员被迫重复使用防护设备来护理病人。根据美国疾病控制与预防中心发布的数据，迄今为止，已有近238,000名医护人员接触过COVID-19病毒，841人死于感染。▲图为疑似大叶性肺炎患者的胸部X光片。同时，这篇期刊文章还讨论了对这项技术的深入思考：“之前的临床研究表明，COVID-19肺炎在胸部影像学层面表现出来。然而，高达56%的有症状患者，尤其是在他们疾病的早期阶段，很可能有看似正常的胸部X光片。因此，医学影像技术不适合“排除”疾病。此外，对COVID-19患者的影像学发现，大多数结果是非特异性的，即与其他病毒性肺炎有特征重叠。因此，胸部影像学不应作为COVID-19的诊断工具，但仍可对潜在患者的早期识别起到积极作用，包括协助分流和感染控制。该报告还警告说，“当然，也有一些COVID-19患者不会表现出任何症状，包括胸部X光片没有任何异常。”在病毒感染的早期阶段，许多患者的肺部没有任何异常。在这种情况下，这种AI放射学工具可能用处不大。尽管如此，正如研究作者所强调的那样，“我们相信该算法可以自动标记可疑的胸部图像，以便患者隔离和进一步诊断。”，医疗机构通过自动标记患者病情，有效防止病毒感染者不必要地扩大接触范围。“事实上，如果这个筛查工具经过进一步测试，最终被证明有效、安全、可行并具有一定的可扩展性，那么它完全有望真正帮助医务工作者减轻抗击疫情的负担。”
