利用人工智能算法检查胸部CT图像和病史，可以快速、准确地诊断出新发肺炎患者。人工智能系统的AUC(曲线下面积，一种用于测量机器学习准确性的指标)为0.92，表明其灵敏度相当于高级胸部放射科医师的灵敏度。机器学习领域的最新成就发表在19日的英国杂志《自然医学》上。
迫切需要提高检测新冠状病毒的速度和准确性。目前，最常用的方法是新型冠状病毒特异性逆转录聚合酶链反应。测试可能需要两天才能完成，可能需要重复测试以排除潜在的假阴性结果。
医学界认为胸部电脑断层扫描是诊断疑似新冠状病毒感染病例的有用工具。然而，在患有其他类型肺部疾病的患者的特定情况下，新的冠状病毒不能通过单次CT扫描排除。
这一次，来自西奈山伊坎医学院的美国科学家团队使用人工智能算法，将胸部CT扫描结果与临床症状、暴露史和实验室检测相结合，快速诊断出新冠状病毒阳性患者。他们使用数据集来训练和测试人工智能模型。数据集包含905名患者的CT扫描结果和临床信息。根据逆转录聚合酶链反应，419名患者新冠状病毒检测呈阳性。
研究人员使用905个样本中的279个作为测试组来测试人工智能模型，并比较了两位人类胸部放射科医生(一位高级放射科医生和一位专业培训医生)的表现。对于试验组中的145个新的冠状病毒阴性病例，人工智能模型和高级放射学家准确地鉴定了其中的113个。
研究人员还发现，人工智能系统对新冠状病毒患者的表现更好，这些患者在逆转录聚合酶链反应中呈阳性，但在CT扫描中正常，这准确地将25名患者中的17名确定为新冠状病毒阳性，而两名放射学家将所有患者确定为新冠状病毒阴性。因此，他们得出结论，当CT扫描和相关病史可用时，新的人工智能系统有助于新冠状病毒患者的快速诊断。
总编辑圈
几年前，我们从未想到人工智能技术的发展会给全球的防疫和控制带来如此大的帮助。面对新的冠状肺炎，赢得时间需要高度的准确性。这实际上是由于过去两年机器学习的快速发展。它使医生不仅能通过经验和大脑检查CT图像，还能通过一个可靠的人工智能助手。借助于CT图像，诊断有了第二道防线，从而确保首先对疑似患者进行更准确的诊断和治疗。
