最新研究显示，人工智能可以像虚拟医师一样检测肺中的COVID-19

这项颁发在《天然通信》上的研究表白，这项新技能还可以降服当前测试的一些挑衅。

研究职员证明，可以实习AI算法在计较机断层扫描(CT)扫描中对COVID-19肺炎举办分类，精确率高达90%，而且可以正确地辨认出84%的阳性病例和93%的阴性病例。

与常常行使的逆转录聚合酶链回响或RT-PCR测试对比，CT扫描可更深入地相识COVID-19的诊断和盼望。这些测试具有较高的假阴性率，处理赏罚耽误和其他挑衅。

CT扫描的另一个甜头是，它们可以在没有症状的人中，有早期症状的人中，在疾病严峻时代以及症状消散后检测出COVID-19。

可是，并不老是提议将CT作为COVID-19的诊断器材，由于这种疾病在扫描中凡是看起来与流感相干的肺炎相似。

UCF计较机科学系助理传授Ulas Bagci说，新开拓的UCF连系算法可以通过精确辨认COVID-19病例并将其与风行性伤风区分隔来办理此题目，从而为大夫提供了庞大的隐藏辅佐。 。

Bagci是该研究的合著者，并辅佐率领了该研究。

Bagci说：“我们证明白基于深度进修的AI要领可以用作辅佐医疗****体系和患者的尺度化和客观的器材。”“它可以在很黑白凡的有限人群顶用作增补测试器材，假如不幸再次发作，可以敏捷大局限行使。”

Bagci是开拓AI的专家，可以帮忙大夫，包罗在CT扫描中行使AI检测胰腺癌和肺癌。

他还拥有两个大型的美国国立卫生研究院(National Institutes of Health)赠款，切磋这些主题，包罗250万美元用于深度进修搜查胰腺囊性肿瘤，以及200万美元用于研究人工智能在肺癌筛查和诊断中的应用。

为了举办这项研究，研究职员实习了一种计较机算法来辨认来自中国，日本和意大利的1,280名多国患者的肺部CT扫描中的COVID-19。

然后，他们在1,337例肺部疾病(从COVID-19到癌症和非COVID肺炎)的CT扫描中测试了该算法。

当他们将计较机的诊断功效与大夫确认的功效举办较量时，他们发明该算法很是善于精确诊断肺中的COVID-19肺炎并将其与其他疾病区分隔，出格是在疾病成长的早期阶段搜查CT扫描时。

Bagci说：“我们证明告终实的AI模子可以在独立的测试人群中到达90%的精确性，在与非COVID-19相干的肺炎中保持高特异性，并能为看不见的患者人群和中心提供足够的通用性，” Bagci说。

UCF研究职员与研究合著者Baris Turkbey和Bradford J. Wood恒久相助。Turkbey是美国国立卫生研究院国度癌症研究所分子影像学分会的副研究医师，伍德是美国国立卫生研究院参与肿瘤学中心的主任和美国国立卫生研究院临床中心的参与放射学主任。

这项研究获得了美国国立卫生研究院参与肿瘤学中心和国立卫生研究院的院内研究打算，院内NIH赠款，NIH院内靶向抗COVID-19打算，美国国立癌症研究所和NIH的扶助。

Bagci在英国诺丁汉大学得到计较机科学博士学位，并于2015年插手UCF的计较机科学系(附属于工程和计较机科学学院)。他是UCF科学应用国际公司(SAIC)的主席。计较机科学和UCF计较机视觉研究中心的教人员工。上汽团体是一家位于弗吉尼亚州的当局支持和处事公司。

（编辑：湖南网）

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