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人工智能算法诊断COVID-19肺炎?精确度是相当高级的放射科医师

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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COVID-19肺炎患者。人工智能系统的AUC(曲线下面积,用于测量机器学习准确性的指标)为0.92,显示出与高级胸部放射科医师相同的灵敏度。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。

迫切需要提高新型冠状病毒检测的速度和准确性。目前,新型冠状病毒特异性逆转录聚合酶链反应(RT-PCR)被广泛应用。完成测试需要两天时间,可能需要重复测试来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新冠状病毒疑似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具体情况下,新的冠状病毒不能仅通过CT扫描来排除。

这一次,来自美国西奈山伊坎医学院的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、暴露史和实验室测试相结合,以快速诊断新型冠状病毒阳性患者。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。基于逆转录聚合酶链反应,共有419名患者对新型冠状病毒呈阳性。

研究人员使用905个样本中的279个作为测试组来测试上述人工智能模型,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师)的表现。在试验组的145例新冠状病毒阴性病例中,人工智能模型和高级放射学家准确地鉴定了113例。

研究人员还发现,人工智能系统对经逆转录聚合酶链反应呈阳性但经电脑断层扫描正常的新型冠状病毒患者表现更好,它准确地将25名患者中的17名患者鉴定为新型冠状病毒阳性,而两名放射科医生将所有患者鉴定为新型冠状病毒阴性。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快速诊断新的冠状病毒患者。

总编辑圈点

几年前,我们从未想到人工智能技术的发展会给全球流行病的预防和控制带来如此大的帮助。面对COVID-19肺炎,我们必须有高度的准确性,这确实得益于过去两年机器学习的快速进步。这使得医生不再完全依赖经验和大脑来检查CT图像,而是有一个可靠的人工智能助手。借助于CT图像,在诊断中有了第二道防线,可以保证在第一时间对疑似患者进行更准确的诊断和治疗。(记者张)