新的 AI 被证明在识别 COVID-19 肺炎方面极为有效

人工智能（AI）再次被证明是在抗击 COVID-19 方面的一种有效工具。佛罗里达中央大学的一项新研究表明，AI 可以几乎像医生一样准确地诊断出肺部的病毒，并且可以用于改进检测。

该研究发表在 Nature Communications 上。

诊断 COVID-19

研究人员开发了一种可以训练来识别计算机断层扫描（CT）中 COVID-19 肺炎的 AI 算法，它展示了高达 90% 的准确率。它还能够正确识别阳性和阴性病例，分别为 84% 和 93%。

CT 扫描已被证明在 COVID-19 诊断和进展方面比反转录聚合酶链式反应（RT-PCR）检测更有效。这些检测通常被使用，但它们有高假阴性率，通常需要更长时间来处理。

CT 扫描被用于诊断 COVID-19 的主要原因是它们可以检测出即使没有症状的个体中的病毒。它不仅可以检测出早期症状、疾病最严重阶段和没有症状的个体中的病毒。

尽管 CT 扫描有其优点，但也有一些缺点，这就是为什么它们有时不被推荐用于 COVID-19 诊断。主要原因是流感相关肺炎和 COVID-19 之间的相似性。

新的算法

考虑到所有这些因素，UCF 的研究人员开发了一种新的算法，可以准确地识别出 COVID-19。它不仅可以识别出 COVID-19，还可以区分 COVID-19 和流感，这对医生来说非常有用。

乌拉斯·巴格奇（Ulas Bagci）是 UCF 计算机科学系的助理教授，也是这项研究的共同作者。

“我们证明了一种基于深度学习的 AI 方法可以作为一种标准化和客观的工具来帮助医疗系统和患者，”巴格奇说。“它可以作为一种补充测试工具，用于非常特定的有限人群，并且可以在不幸的疫情爆发事件中快速和大规模地使用。”

在这项研究中，研究人员训练了一种计算机算法来检测肺部 CT 扫描中的 COVID-19，观察了来自中国、 日本和意大利的 1280 名患者。下一步是测试该算法在 1337 名患有各种肺部疾病的患者中，包括 COVID-19、癌症和非 COVID-19 引起的肺炎。

计算机的结果与医生的诊断相比，研究人员发现该算法在准确地检测肺部 COVID-19 肺炎方面非常有效，并且可以区分 COVID-19 和其他疾病。

“我们证明了强大的 AI 模型可以在独立测试人群中达到高达 90% 的准确率，在非 COVID-19 相关肺炎中保持高特异性，并且可以推广到未见过的患者人群和中心，”巴格奇说。

该研究还涉及共同作者巴里斯·图尔克贝（Baris Turkbey），他是 NIH 国家癌症研究所分子成像分支的副研究员，以及布拉德福德·J·伍德（Bradford J. Wood），他是 NIH 干预性肿瘤学中心的主任和 NIH 临床中心的介入性放射学首席。

UCF 的新发展是最近的例子之一，展示了如何在疫情期间利用 AI。该技术已被应用于与 COVID-19 相关的各个领域，包括追踪、检测、预防、诊断、研究和疫苗开发。